Estimating the brain pathological age of Alzheimer’s disease patients from MR image data based on the separability distance criterion
Notice bibliographique
Résumé
Traditional age estimation methods are based on the same idea that uses the real age as the training label. However, these methods ignore that there is a deviation between the real age and the brain age due to accelerated brain aging. This paper considers this deviation and searches for it by maximizing the separability distance value rather than by minimizing the difference between the estimated brain age and the real age. Firstly, set the search range of the deviation as the deviation candidates according to prior knowledge. Secondly, use the support vector regression (SVR) as the age estimation model to minimize the difference between the estimated age and the real age plus deviation rather than the real age itself. Thirdly, design the fitness function based on the separability distance criterion. Fourthly, conduct age estimation on the validation dataset using the trained age estimation model, put the estimated age into the fitness function, and obtain the fitness value of the deviation candidate. Fifthly, repeat the iteration until all the deviation candidates are involved and get the optimal deviation with maximum fitness values. The real age plus the optimal deviation is taken as the brain pathological age. The experimental results showed that the separability was apparently improved. For normal control-Alzheimer's disease (NC-AD), normal control-mild cognition impairment (NC-MCI), and MCI-AD, the average improvements were 0.178 (35.11%), 0.033 (14.47%), and 0.017 (39.53%), respectively. For NC-MCI-AD, the average improvement was 0.2287 (64.22%). The estimated brain pathological age could be not only more helpful to the classification of AD but also more precisely reflect accelerated brain aging. In conclusion, this paper offers a new method for brain age estimation that can distinguish different states of AD and can better reflect the extent of accelerated aging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».