An Evaluation of Machine Learning Classifiers for Prediction of Alzheimer's Disease, Mild Cognitive Impairment and Normal Cognition
Notice bibliographique
Résumé
Dementia has a negative impact on global healthcare that has become a serious concern worldwide. The most common cause, Alzheimer's disease, underlies the majority of dementia. The identification and accurate prediction of Alzheimer's disease in its initial stage is most critical, of which has several important practical applications. However, a reliable diagnosis remains a challenging task and requires a combination of methods based on important clinical information. Developing computer-aided diagnosis systems to support early Alzheimer's disease detection is essential for effective treatment planning. In this study, a nationwide cohort dataset, the Korean Brain Aging Study for the Early diagnosis and prediction of Alzheimer's disease is classified by using eight state-of-the-art supervised machine learning algorithms namely Support Vector Machine, Naive Bayes, XGBoost, Decision Tree, Logistic Regression, Random Forest, Bagging and AdaBoost. The best performing model appeared to be the XGBoost classifier yielding an accuracy of 82.09%. Thus, the present research shows that the application of the machine learning model to the KBASE dataset will offer an efficient clinical classification of cognitively normal control individuals, mild cognitive impairment and Alzheimer's disease patients and provides a framework for clinical decision systems.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».