Mild kognitiv försämring (MCI) är ett övergångsstadium mellan åldersrelaterad kognitiv försämring och Alzheimers sjukdom (AD). För effektiv behandling av AD, skulle det vara viktigt att identifiera MCI patienter med hög risk för omvandling till AD. I denna studie presenterar vi en ny magnetisk resonanstomografi (MRI)-baserad metod för att förutsäga MCI-till-AD omvandling från ett till tre år före den kliniska diagnosen. Först utvecklade vi en ny MRI-biomarkör av MCI-till-AD-konvertering med semi-övervakad inlärning och sedan integrerat den med ålder och kognitiva åtgärder om försökspersonerna med hjälp av en övervakad inlärningsalgoritm som resulterar i vad vi kallar den aggregerade biomarkören. De nya egenskaperna hos metoderna för att lära biomarkörer är följande: 1) Vi använde en semi-övervakad inlärningsmetod (låg densitet separation) för konstruktion av MRT biomarkör i motsats till mer typiska övervakade metoder; 2) Vi utförde ett funktionsval på MRT-data från AD-personer och normala kontroller utan att använda data från MCI-personer via legaliserad logistisk regression; 3) Vi tog bort åldrandeeffekterna från MRT-data före klassificeringsutbildningen för att förhindra eventuell sammanflätning mellan AD- och åldersrelaterade atrofier; och 4) Vi konstruerade den aggregerade biomarkören genom att först lära sig en separat MRT biomarkör och sedan kombinera den med ålder och kognitiva åtgärder om MCI-personer vid baslinjen genom att tillämpa en slumpmässig skogsklassning. Vi demonstrerade experimentellt mervärdet av dessa nya egenskaper i att förutsäga MCI-till-AD-konverteringen på data som erhållits från databasen Alzheimers sjukdom Neuroimaging Initiative (ADNI). Med ADNI-data uppnådde MRI-biomarkören en 10-faldig korsvaliderad area under mottagarens karakteristiska kurva (AUC) på 0,7661 för att särskilja progressiva MCI-patienter (pMCI) från stabila MCI-patienter (sMCI). Vår sammanlagda biomarkör baserad på MRI-data tillsammans med kognitiva utgångsmätningar och ålder uppnådde en 10-faldig korsvaliderad AUC-poäng på 0,9020 i särskiljande pMCI från sMCI. De resultat som presenteras i denna studie visar potentialen i den föreslagna metoden för tidig AD-diagnos och en viktig roll för MRT i MCI-till-AD-konverteringsprognosen. Det är dock uppenbart baserat på våra resultat att kombinera MRT-data med kognitiva testresultat förbättrade noggrannheten i MCI-till-AD-konverteringsförutsägelsen.
Den bäst presterande studien REF bland dessa föreslår en tvåstegsmetod där första MR-funktioner lärs ut via en halvövervakad teknik för separation med låg densitet, som sedan kombineras med kognitiva åtgärder med hjälp av en slumpmässig skogsklassning.
Machine learning framework for early MRI-based Alzheimer's conversion prediction in MCI subjects
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science', 'Medicine']}