P1‐313: Longitudinal Brain Structure Changes in Healthy/MCI Patients: A Deep Learning Approach for The Diagnosis and Prognosis of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
The initial AD pathology develops in situ while the patient is cognitively normal. At some point, sufficient brain damage accumulates to cause cognitive impairment. Clinical experience with AD mainly rests in diagnosis, which heavily depends on brain imaging and a number of biomarkers. In this work, we propose a deep learning based framework for AD diagnosis and prognosis, which formulates a time series prediction problem as multiclass classification. The Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database was utilized in our study. The neuroimaging and biological data from 634 ADNI participants (229 Healthy and 405 MCI patients) are used for model construction. Of these, 25 ADNI patients with clear pathology progression are used for risk factor identification. The neuroimaging data are processed by FreeSurfer to measure cortical thickness and volume of neuroanatomical structures. The deep learning autoencoder is adopted for prognosis. The importance of various medical variables is defined as how much the system performance changes if the variable is ruled out. We study two different scenarios, i.e. Healthy-to-MCI progression and MCI-to-AD progression. For both tasks, both right and left sides of the brain show comparable contribution, with the right side slightly stronger. For comparison, we also show the diagnosis results, the brain volumes derived from the left side of the brain show relatively larger importance scores. This indicates that the brain atrophy information of the left brain gives stronger impact on the diagnosis of AD, compared with the equal impact of both sides on disease progression. The proposed system shows an overall prediction accuracy of 81.67%. Despite the stronger impact of left brain on diagnosis, both sides of the brain play an important role in prognosis. In particular, the hippocampus volume is highly correlated with AD diagnosis but not directly associated with progression. The identified high risk regions distribute around the back of the brain (e.g. Occipital and Parietal), which is consistent with the clinical knowledge about AD pathology. Moreover, deep learning shows inspiring results in AD prognosis, which provides evidence for the effectiveness of artificial intelligence in AD study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».