Early Detection of Alzheimer's Disease Using Deep Learning on Neuroimaging Data: a Review and Novel Approach
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) constitutes a major global health concern, with early detection being crucial for mitigating progression and enhancing patient outcomes. Traditional diagnostic approaches, although effective, are frequently invasive and time-intensive, underscoring the necessity for more efficient and non-invasive alternatives. Recent advancements in deep learning (DL) have facilitated the automation of neuroimaging data analysis, enabling earlier and more precise diagnoses. This paper examines the application of deep learning techniques—such as convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and hybrid models—in the detection of AD from MRI and PET scans. These models have exhibited strong performance in identifying subtle brain changes, achieving an accuracy of 98%, alongside other significant performance metrics such as sensitivity, specificity, and AUC (Area under the Curve), and further affirming their diagnostic potential. The review underscores recent advancements, identifies challenges such as data variability, and emphasizes the necessity for enhanced model interpretability. Furthermore, the integration of multi-modal neuroimaging data, along with genetic and biochemical markers, is discussed as a means to augment diagnostic precision. As deep learning models continue to advance, the amalgamation of large-scale, longitudinal datasets is anticipated to further revolutionize clinical practices, facilitating more personalized and effective strategies for the management of Alzheimer's disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».