Mild kognitiv försämring (MCI) är det prodromala stadiet av Alzheimers sjukdom (AD). Att identifiera MCI-patienter som löper hög risk att konvertera till AD är avgörande för effektiva behandlingar. I denna studie, en djup inlärningsmetod baserad på konvolutionella neurala nätverk (CNN), är utformad för att exakt förutsäga MCI-till-AD omvandling med magnetisk resonanstomografi (MRT) data. För det första förbereds MRT-bilder med ålderskorrigering och annan bearbetning. För det andra, lokala patchar, som är monterade i 2.5 dimensioner, extraheras från dessa bilder. Därefter används patchar från AD och normala kontroller (NC) för att träna ett CNN för att identifiera djupa inlärningsfunktioner hos MCI-patienter. Efter det, strukturella hjärnbild funktioner bryts med FreeSurfer för att hjälpa CNN. Slutligen, båda typerna av funktioner matas in i en extrem inlärning maskin klassificerare för att förutsäga AD omvandlingen. Den föreslagna metoden är validerad för standardiserade MRI-data från projektet Alzheimers sjukdom Neuroimaging Initiative (ADNI). Detta tillvägagångssätt ger en noggrannhet på 79,9 % och en area under mottagarens karakteristiska kurva (AUC) på 86,1 % vid permission-one-out korsvalideringar. Jämfört med andra state-of-the-art metoder, den föreslagna överträffar andra med högre noggrannhet och AUC, samtidigt som en bra balans mellan känslighet och specificitet. Resultaten visar att den föreslagna CNN-baserade metoden har stor potential för att förutsäga MCI-till-AD-konvertering med enbart MRT-data. Ålderskorrigering och assisterad strukturell hjärnbild funktioner kan öka förutsägelsen prestanda CNN.
En annan studie visade en djupinlärningsmetod baserad på konvolutionella neurala nätverk för att exakt förutsäga MCI-till-AD med hjälp av strukturella MRI-data med en noggrannhet på 79,9% och ett område under mottagarens karakteristiska kurva (AUC) på 86,1% i leave-one-out korsvalideringar REF.
Convolutional Neural Networks-Based MRI Image Analysis for the Alzheimer’s Disease Prediction From Mild Cognitive Impairment