Voxel-baserade MRI-studier har visat att vitt spridda kortikala och subkortikala hjärnområden uppvisar atrofiska förändringar i MCI, innan debuten av AD-typ demens. Här utvecklade vi ett nytt ramverk för datautvinning i kombination med tre olika klassificeringar inklusive stödvektormaskin (SVM), Bayes-statistik och röstningsintervall (VFI) för att härleda ett kvantitativt index av mönstermatchning för förutsägelsen av omvandlingen från MCI till AD. MRT samlades in hos 32 AD-patienter, 24 MCI-personer och 18 friska kontroller (HC). Nio av 24 MCI-patienter konverterades till AD efter ett genomsnittligt uppföljningsintervall på 2,5 år. Med hjälp av algoritmer för val av funktioner identifierades hjärnregioner som visade den högsta noggrannheten för diskrimineringen mellan AD och HC och uppnådde en klassificeringsnoggrannhet på upp till 92 %. De extraherade AD-klustren användes som en sökregion för att extrahera de hjärnområden som är prediktiva för omvandling till AD inom MCI-patienter. De mest prediktiva hjärnområdena inkluderade främre cingulat gyrus och orbitofrontal cortex. Den bästa förutsägelsenoggrannheten, som korsvaliderades via tåg-och-test, var 75% för förutsägelsen av omvandlingen från MCI till AD. De nuvarande resultaten tyder på att nya multivariata metoder för mönstermatchning uppnår en kliniskt relevant noggrannhet för prediktionen av progression från MCI till AD.
Växt et al. Föreslagna tekniker som använder Support Vector Machines, Bayes klassificerare, och Voice Feature Intervals för förutsägelse av patienter med Alzheimers sjukdom REF.
Automated detection of brain atrophy patterns based on MRI for the prediction of Alzheimer's disease
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine', 'Computer Science']}