Alzheimers sjukdom (AD) är en progressiv neurodegenerativ sjukdom där biomarkörer för sjukdom baserad på patofysiologi kan ge objektiva åtgärder för sjukdomsdiagnos och iscensättning. Neuroimaging skanningar som förvärvats från MRI och metabolismbilder som erhållits av FDG-PET ger in-vivo mätningar av struktur och funktion (glukosmetabolism) i en levande hjärna. Det är hypotetiskt att en kombination av flera olika bildformer som ger kompletterande information skulle kunna bidra till att förbättra tidig diagnos av AD. I detta dokument föreslår vi en ny ram för djuplärande för att diskriminera individer med hjälp av ett multimodalt och flerskaligt djupt neuralt nätverk. Vår metod ger 82,4% noggrannhet i att identifiera individer med mild kognitiv funktionsnedsättning (MCI) som kommer att konvertera till AD vid 3 år före konvertering (86,4% kombinerad noggrannhet för omvandling inom 1-3 år), en 94,23% känslighet i att klassificera individer med klinisk diagnos av sannolik AD, och 86,3% specificitet i att klassificera icke-dementa kontroller förbättra resultaten i publicerad litteratur. Alzheimers sjukdom (AD), den vanligaste demensen, drabbar 1 av 9 personer över 65 år 1. Alzheimers sjukdomar innebär progressiv kognitiv försämring, ofta i samband med tidig minnesförlust, kräver hjälp för aktiviteter av egenvård under avancerade stadier. Alzheimers ges möjlighet att utvecklas genom ett prodromalt stadium som vanligen kallas den milda kognitiva försämring (MCI) stadium och 10-15% av individer med MCI, framsteg till AD 2 varje år. Med förbättrad förväntad livslängd beräknas ca 1,2 % av den globala befolkningen utveckla Alzheimers sjukdom till 2046 3 vilket påverkar miljontals individer direkt, liksom många mer indirekt genom effekterna på deras familjer och vårdgivare. Det finns ett akut behov av att utveckla biomarkörer som kan identifiera förändringar i en levande hjärna på grund av patofysiologi AD som ger numeriska iscensättningspoäng, samt identifiera syndromala stadier. Neuroimagerande metoder såsom magnetisk resonanstomografi (MRI) 4 och fluorodoxiglukos positronemissionstomografi (FDG-PET) 5 har tidigare använts för att utveckla sådana patofysiologi-baserade biomarkörer för diagnos av AD, speciellt inriktad på prodromal stadium av AD, där patologin har börjat men de kliniska symptomen har ännu inte manifesterats. Strukturell MRI ger mått på hjärngrå materia, vit materia och CSF-fack som möjliggör kvantifiering av volymer, kortikal tjocklek och form i olika hjärnregioner och använder dessa för att utveckla klassificeringar för AD [6] [7] [8] [9] [10] [10] [11] [12] [13]. FDG-PET ger mätningar av vilotillståndet glukosmetabolism 14, återspeglar den funktionella aktiviteten hos den underliggande vävnaden 5 som också har använts för AD biomarker utveckling [15] [16] [17]. Andra publicerade metoder har använt en kombination av metoder för att utveckla neuroimaging AD biomarkörer 4, [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24]. Nya framsteg i djupa neurala nätverk metoder för att utveckla klassificeringar har levererat häpnadsväckande prestanda för många erkännande uppgifter 25. Tillämpningen av djupa neurala nätverk som erkännande av AD har också lockat ansökan för AD [26] [27] [28]. Genom att applicera djupa neurala nätverk för att extrahera funktioner, såsom staplade
Lu m.fl. REF använder Deep neural nätverk för att diagnostisera Alzheimers.
Multimodal and Multiscale Deep Neural Networks for the Early Diagnosis of Alzheimer’s Disease using structural MR and FDG-PET images
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}