Exakt identifiera de patienter som har mild kognitiv funktionsnedsättning (MCI) som kommer att fortsätta att utveckla Alzheimers sjukdom (AD) kommer att bli nödvändigt eftersom nya behandlingar kommer att kräva identifiering av AD-patienter i tidigare skeden av sjukdomsprocessen. De flesta tidigare arbeten inom detta område har kretsat kring samma automatiserade tekniker som används för att diagnostisera AD-patienter från friska kontroller, genom att koppla högdimensionella hjärnbildsdata eller andra relevanta biomarkördata till moderna maskininlärningsmetoder. Sådana studier kan nu skilja mellan AD-patienter och kontroller lika exakt som en erfaren kliniker. Modeller utbildade på patienter med AD och kontrollpersoner kan också skilja mellan MCI-patienter som kommer att konvertera till AD inom en given tidsram (MCI-c) och de som förblir stabila (MCI-s), även om skillnaderna mellan dessa grupper är mindre och därmed är motsvarande noggrannhet lägre. Den vanligaste typen av klassificering som används i dessa studier är stödvektormaskinen, som ger kategoriska klassbeslut. I detta dokument introducerar vi Gaussian process (GP) klassificering till problemet. Denna helt Bayesianska metod producerar naturligt probabilistiska förutsägelser, som vi visar korrelerar väl med de faktiska chanserna att konvertera till AD inom 3 år i en population på 96 MCI-s och 47 MCI-c försökspersoner. Dessutom visar vi att GPs kan integrera multimodala data (i denna studie volymetrisk MRI, FDG-PET, cerebrospinalvätska, och APOE genotyp med klassificeringsprocessen genom användning av en blandad kärna). GP-metoden hjälper till att kombinera olika datakällor genom att automatiskt lära sig parametrar från utbildningsdata via typ II maximal sannolikhet, vilket vi jämför med en mer konventionell metod baserad på korsvalidering och SVM-klassning. När de resulterande sannolikheterna från GP dikotomiseras för att producera en binär klassificering, resultaten för att förutsäga MCI konvertering baserat på kombinationen av alla tre typer av data visar en balanserad noggrannhet på 74%. Detta är en betydligt högre noggrannhet än vad som skulle kunna uppnås med hjälp av någon enskild modalitet eller med hjälp av en multikernel SVM, och är konkurrenskraftig med den högsta noggrannhet som ännu uppnås för att förutsäga konvertering inom tre år på den allmänt använda ADNI dataset.
Slutligen, i REF, författarna använde Gaussian Processes för att kombinera tre olika heterogena källor av data: MRT, PET och Apolipoprotein E (APOE) genotyp, för att förutsäga omvandling till Alzheimers hos patienter med mild kognitiv försämring.
Accurate multimodal probabilistic prediction of conversion to Alzheimer's disease in patients with mild cognitive impairment
{'venue': 'NeuroImage: Clinical', 'journal': 'NeuroImage: Clinical', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}