Alzheimer’s Disease Computer-Aided Diagnosis: Histogram-Based Analysis of Regional MRI Volumes for Feature Selection and Classification
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel fully automatic computer-aided diagnosis (CAD) system for the early detection of Alzheimer's disease (AD) based on supervised machine learning methods. The novelty of the approach, which is based on histogram analysis, is twofold: 1) a feature extraction process that aims to detect differences in brain regions of interest (ROIs) relevant for the recognition of subjects with AD and 2) an original greedy algorithm that predicts the severity of the effects of AD on these regions. This algorithm takes account of the progressive nature of AD that affects the brain structure with different levels of severity, i.e., the loss of gray matter in AD is found first in memory-related areas of the brain such as the hippocampus. Moreover, the proposed feature extraction process generates a reduced set of attributes which allows the use of general-purpose classification machine learning algorithms. In particular, the proposed feature extraction approach assesses the ROI image separability between classes in order to identify the ones with greater discriminant power. These regions will have the highest influence in the classification decision at the final stage. Several experiments were carried out on segmented magnetic resonance images from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) in order to show the benefits of the overall method. The proposed CAD system achieved competitive classification results in a highly efficient and straightforward way.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».