Neurodegenerativa sjukdomar, såsom Alzheimers sjukdom, är förknippade med förändringar i flera neuroimering och biologiska åtgärder. Dessa kan ge kompletterande information för diagnos och prognos. Vi presenterar ett ramverk för multimodalitetsklassificering där man bygger på parvisa likheter som härrör från slumpmässiga skogssorteringar. Likheter från flera metoder kombineras för att generera en inbäddning som samtidigt kodar information om alla tillgängliga funktioner. Klassificeringen av multimodalitet utförs sedan med hjälp av koordinater från denna gemensamma inbäddning. Vi utvärderar den föreslagna ramen genom tillämpning på neuroimaging och biologiska data från Alzheimers sjukdom Neuroimaging Initiative (ADNI). Funktioner inkluderar regionala MRI-volymer, voxel-baserade FDG-PET signalintensiteter, CSF biomarkör åtgärder, och kategorisk genetisk information. Klassificering baserad på den gemensamma inbäddning konstruerad med hjälp av information från alla fyra metoder out-performar klassificeringen baserat på varje enskild modalitet för jämförelser mellan Alzheimers sjukdom patienter och friska kontroller, samt mellan mild kognitiv försämring patienter och friska kontroller. Baserat på den gemensamma inbäddning, uppnår vi klassificeringen accuracies av 89% mellan Alzheimers sjukdom patienter och friska kontroller, och 75% mellan mild kognitiv försämring patienter och friska kontroller. Dessa resultat är jämförbara med de som rapporterats i andra nyligen genomförda studier med hjälp av flerkärnig inlärning. Slumpmässiga skogar ger konsekvent parvisa likhetsåtgärder för flera metoder, vilket underlättar kombinationen av olika typer av funktionsdata. Vi visar detta genom tillämpning på data där antalet funktioner skiljer sig åt genom flera storleksordningar mellan olika metoder. Slumpmässiga skogsklassifikationer sträcker sig naturligt till flerklassproblem, och det ramverk som beskrivs här kan tillämpas för att skilja mellan flera patientgrupper i framtiden.
Slumpmässiga skogar användes för klassificering av Alzheimers sjukdom REF.
Random forest-based similarity measures for multi-modal classification of Alzheimer's disease
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine', 'Computer Science']}