MCADNNet: Recognizing Stages of Cognitive Impairment Through Efficient Convolutional fMRI and MRI Neural Network Topology Models
Notice bibliographique
Résumé
Mild cognitive impairment (MCI) represents the intermediate stage between normal cerebral aging and dementia associated with Alzheimer's disease (AD). Early diagnosis of MCI and AD through artificial intelligence has captured considerable scholarly interest; researchers hope to develop therapies capable of slowing or halting these processes. We developed a state-of-the-art deep learning algorithm based on an optimized convolutional neural network (CNN) topology called MCADNNet that simultaneously recognizes MCI, AD, and normally aging brains in adults over the age of 75 years, using structural and functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. Following highly detailed preprocessing, four-dimensional (4D) fMRI and 3D MRI were decomposed to create 2D images using a lossless transformation, which enables maximum preservation of data details. The samples were shuffled and subject-level training and testing datasets were completely independent. The optimized MCADNNet was trained and extracted invariant and hierarchical features through convolutional layers followed by multi-classification in the last layer using a softmax layer. A decision-making algorithm was also designed to stabilize the outcome of the trained models. To measure the performance of classification, the accuracy rates for various pipelines were calculated before and after applying the decision-making algorithm. Accuracy rates of 99.77% 0.36% and 97.5% 1.16% were achieved for MRI and fMRI pipelines, respectively, after applying the decision-making algorithm. In conclusion, a cutting-edge and optimized topology called MCADNNet was designed and preceded a preprocessing pipeline; this was followed by a decision-making step that yielded the highest performance achieved for simultaneous classification of the three cohorts examined.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».