Abstrakt. Diagnos av neurologiska och neuropsykiatriska sjukdomar innebär vanligtvis betydande bedömning inklusive klinisk observation, neuroimaging, och biologiska och neuropsykologiska mätningar. Även om det är rimligt att förvänta sig att integreringen av neuroimaging data och kompletterande icke-imaging åtgärder sannolikt kommer att förbättra tidig diagnos på individuell basis, på grund av tekniska utmaningar i samband med uppgiften att kombinera olika datatyper, medicinska bildmönster igenkänning analys har i stor utsträckning fokuserat enbart på neuroimaging utvärderingar. I detta dokument undersöker vi möjligheterna att integrera neuroimaging och klinisk information inom ett mönsterklassificeringsramverk, och föreslår att flerkärnig inlärning (MKL) paradigm kan vara lämpligt för att bygga en multimodal klassificering av en sjukdom, samt för automatisk identifiering av relevansen för varje informationstyp. Vi tillämpar vårt synsätt på problemet med att upptäcka kognitiv nedgång hos friska äldre vuxna från enstaka besök utvärderingar, och visar att prestandan hos en klassificering kan förbättras när nouroimaging och kliniska utvärderingar används samtidigt inom en MKL-baserad klassificeringsram.
En annan MKL-strategi som kan kombinera olika informationskällor presenteras i REF, där författarna tar itu med problemet med att förutsäga den kognitiva nedgången hos äldre vuxna.