Alzheimers sjukdom (AD) är den vanligaste neurodegenerativa sjukdomen i samband med åldrande. Förstå hur sjukdomen fortskrider och identifiera relaterade patologiska biomarkörer för progression är av primär betydelse i den kliniska diagnosen och prognosen av Alzheimers sjukdom. I denna uppsats utvecklar vi nya inlärningstekniker för multi-task för att förutsäga sjukdomsprogression mätt med kognitiva poäng och välja biomarkörer som är prediktiva för progressionen. I multi-task lärande, förutsägelsen av kognitiva poäng vid varje tidpunkt betraktas som en uppgift, och flera förutsägelser uppgifter vid olika tidpunkter utförs samtidigt för att fånga temporal jämnhet av förutsägelse modeller över olika tidpunkter. Specifikt föreslår vi en ny konvex smält sparse grupp Lasso (cFSGL) formulering som gör det möjligt att samtidigt välja en gemensam uppsättning av biomarkörer för flera tidpunkter och specifika uppsättningar av biomarkörer för olika tidpunkter med hjälp av den glesa gruppen Lasso straff och under tiden införliva temporal jämnhet med hjälp av den sammanslagna Lasso straff. Den föreslagna formuleringen är utmanande att lösa på grund av användningen av flera icke-smutsiga påföljder. Ett av de viktigaste tekniska bidragen i detta dokument är att visa att den proximala operatören i samband med den föreslagna formuleringen uppvisar en viss sönderdelningsegenskaper och kan beräknas effektivt; på så sätt kan cFSGL lösas effektivt med hjälp av den accelererade lutningsmetoden. För att ytterligare förbättra modellen, föreslår vi två icke-konvexa formuleringar för att minska krympningsfördel inneboende i konvex formulering. Vi använder skillnaden i konvex (DC) programmeringsteknik för att lösa de icke-konvexa formuleringar. Vi har utfört omfattande experiment med hjälp av data från Alzheimers sjukdom Neuroimaging Initiative (ADNI). Resultaten visar effekten av de föreslagna progressionsmodellerna i jämförelse med befintliga metoder för sjukdomsprogression. Vi utför också longitudinell stabilitet val för att identifiera och analysera temporal mönster av biomarkörer i sjukdomsprogression.
Zhou m.fl. REF föreslog en sammanslagen grupplassoformulering för sjukdomsprogressionsmodellering med kända biomarkörer.
Modeling disease progression via fused sparse group lasso
{'venue': 'KDD : proceedings. International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'journal': 'KDD : proceedings. International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}