Classification of Alzheimer’s Disease using Machine Learning Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease (AD) is a commonly known and widespread neurodegenerative disease which causes cognitive impairment. Although in medicine and healthcare areas, it is one of the frequently studied diseases of the nervous system despite that it has no cure or any way to slow or stop its progression. However, there are different options (drug or non-drug options) that may help to treat symptoms of the AD at its different stages to improve the patient’s quality of life. As the AD progresses with time, the patients at its different stages need to be treated differently. For that purpose, the early detection and classification of the stages of the AD can be very helpful for the treatment of symptoms of the disease. On the other hand, the use of computing resources in healthcare departments is continuously increasing and it is becoming the norm to record the patient’ data electronically that was traditionally recorded on paper-based forms. This yield increased access to a large number of electronic health records (EHRs). Machine learning, and data mining techniques can be applied to these EHRs to enhance the quality and productivity of medicine and healthcare centers. In this paper, six different machine learning and data mining algorithms including k-nearest neighbors (k-NN), decision tree (DT), rule induction, Naive Bayes, generalized linear model (GLM) and deep learning algorithm are applied on the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset in order to classify the five different stages of the AD and to identify the most distinguishing attribute for each stage of the AD among ADNI dataset. The results of the study revealed that the GLM can efficiently classify the stages of the AD with an accuracy of 88.24% on the test dataset. The results also revealed these techniques can be successfully used in medicine and healthcare for the early detection and diagnosis of the disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».