可以人工智能诊断认知障碍之前,阿尔茨海默氏症的进展吗?
阿尔茨海默病痴呆的主要原因在全球范围内。虽然没有治愈,早期检测被认为是至关重要的能够开发有效治疗前,进步是不可逆转的。
轻度认知障碍是一个阶段,先于疾病,但并不是每个人都患有最终开发阿尔茨海默氏症。大学的科学家领导的研究Oberta加泰罗尼亚(UOC大学),发表在IEEE生物医学和卫生信息学杂志》上,成功地精确区分那些恶化是稳定的和那些将进展的疾病。这项新技术,它使用特定的人工智能方法比较磁共振图像,比当前使用的其他方法更有效。
微调诊断
阿尔茨海默病影响超过5000万人在世界范围内,人口老龄化意味着可能会有更多的患者在未来几十年。虽然它通常没有任何症状发展多年来,之前通常被称为轻度认知障碍,这是温和得多比老年痴呆症患者带来的损害,但是比预期更为严重的人他们的年龄。“这些病人可能进展和恶化随着时间的流逝或保持相同的条件。这就是为什么重要的是要区分进步和稳定的认知障碍,以防止疾病的迅速发展,“UOC大学研究员说莫娜Ashtari-Majlan AI对人类健康(AIWELL)集团,隶属电子健康中心和学院计算机科学、多媒体和通信。她是一个学生在博士项目网络和信息技术,监督的大卫Masip,文章的主要作者。
正确地识别这些案件可能有助于提高临床试验的质量用来测试治疗,而越来越多地寻求目标疾病的初始阶段。为此,研究人员使用一种方法进行多流卷积神经网络”涉及,这是一个基于人工智能技术和深度学习,为图像识别和分类是非常有用的。
“我们首先比较核磁共振成像从阿尔茨海默氏症患者和健康人找到独特的地标,“Ashtari-Majlan解释道。系统培训之后,他们建议的体系结构的调整与磁共振图像的人已经被诊断出患有稳定或进行性认知障碍与较小的差异。总共近700张照片公开的数据集。
根据Ashtari-Majlan过程”克服了学习的复杂性引起的结构上的细微变化之间发生轻度认知障碍的两种形式,这是小得多的比正常的大脑和大脑受到疾病的影响。此外,该方法可以解决小样本大小问题,在核磁共振成像对轻度认知障碍病例数低于阿尔茨海默氏症。”
新方法使两种形式的轻度认知障碍的区分和分类准确率接近85%。”评估标准表明,我们提出的方法优于现有的人,”她说,包括传统和其他基于深度学习方法,即使他们是结合生物标记,比如年龄和认知测试。此外,“我们可以与任何人分享我们的实现希望重现结果和比较他们与我们的方法。我们相信,这种方法可以帮助专业人士展开研究,”她总结道。
参考:Ashtari-Majlan M, Seifi Dehshibi毫米。进行多流卷积神经网络的分类”一个进步MCI在阿尔茨海默病使用结构的MRI图像。IEEE j .生物医学健康告知。2022:1-1。doi:10.1109 / JBHI.2022.3155705
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