Inledning: Vårt syfte var att undersöka om noggrannheten i diagnostisering av lätt kognitiv funktionsnedsättning (MCI) med hjälp av Mini-Mental State Examination (MMSE) och logiskt minne (LM) test kunde förbättras genom att lägga till MRT-data. Metoder: Data för individer med normal kognition och MCI erhölls från National Alzheimer Coordinating Center databas (n 5 386). Djupinlärningsmodeller tränade på MRT-skivor kombinerades för att generera en smält MRT-modell med hjälp av olika röstningsmetoder för att förutsäga normal kognition jämfört med MCI. Två flerskiktsperceptronmodeller (MLP) utvecklades med MMSE- och LM-testresultat. Slutligen kombinerades den sammanslagna MRT-modellen och MLP-modellerna med majoritetsröstning. Resultat: Fusionsmodellen var överlägsen de enskilda modellerna och uppnådde en total noggrannhet på 90,9 %. Diskussion: Denna studie är ett bevis på principen att multimodal fusion av modeller som utvecklats med hjälp av MRT-skanning, MMSE och LM-testdata är genomförbar och bättre kan förutsäga MCI.
Dessutom, Qui et al. undersökte förbättringen i exaktheten av att diagnostisera MCI med hjälp av MMSE scores och logiskt minne (LM) genom att lägga till MRT-data och deras fusionsmodell kunde uppnå upp till 90 % REF.
Fusion of deep learning models of MRI scans, Mini–Mental State Examination, and logical memory test enhances diagnosis of mild cognitive impairment