阿爾茨海默病是全球癡呆癥的主要原因。盡管沒有治愈方法，但早期發(fā)現(xiàn)被認為對于能夠開發(fā)有效的治療方法至關重要，這些治療方法在其進展不可逆轉之前就起作用了。
輕度認知障礙是疾病之前的一個階段，但并非所有患有此病的人最終都會患上阿爾茨海默氏癥。由加泰羅尼亞奧伯塔大學 (UOC) 的科學家領導并發(fā)表在IEEE 生物醫(yī)學和健康信息學雜志上的一項研究成功地準確區(qū)分了病情惡化穩(wěn)定的人和將患上這種疾病的人。這項新技術使用特定的人工智能方法來比較磁共振圖像，比目前使用的其他方法更有效。
微調診斷
阿爾茨海默病影響全球超過 5000 萬人，人口老齡化意味著未來幾十年可能會有更多的患者。盡管它通常在多年內沒有任何癥狀的情況下發(fā)展，但通常先于所謂的輕度認知障礙，這比阿爾茨海默氏癥患者的損害要輕得多，但比他們這個年齡的人預期的要嚴重得多。“隨著時間的推移，這些患者可能會進展和惡化或保持相同的狀態(tài)。這就是為什么區(qū)分進行性和穩(wěn)定的認知障礙以防止疾病快速進展很重要的原因，”Mona Ashtari-Majlan 說， UOC 人類福祉人工智能 (AIWELL) 小組的研究員，該小組隸屬于電子健康中心和計算機科學、多媒體和電信學院。她是網(wǎng)絡和信息技術博士課程的學生，由 David Masip 指導，也是該文章的主要作者。
正確識別這些病例可能有助于提高用于測試治療的臨床試驗的質量，這些臨床試驗越來越多地尋求針對疾病的初始階段。為此，研究人員使用了一種涉及多流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，這是一種基于人工智能和深度學習的技術，對圖像識別和分類非常有用。
“我們首先比較了阿爾茨海默病患者和健康人的 MRI，以找到不同的標志，”Ashtari-Majlan 解釋說。在對系統(tǒng)進行訓練后，他們使用來自已被診斷患有穩(wěn)定或進行性認知障礙的人的共振圖像對所提出的架構進行微調，但差異要小得多?？偣彩褂昧藖碜怨_數(shù)據(jù)集的近 700 張圖像。
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