Analyzing Alzheimer's disease progression from sequential magnetic resonance imaging scans using deep convolutional neural networks
Bibliographic record
Abstract
Alzheimer's disease is a progressive, neurodegenerative disease that at the moment is typically diagnosed from the symptoms of dementia, such as a decline in cognitive abilities, visual and/or speech impairment, loss of memory, rather than the structural changes in the brain that cause it.Neuroimaging modalities, such as Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans, have the capacity to capture tissue changes in the brain.But human visual inspection Rsum La maladie d'Alzheimer est une maladie neurodgnrative progressive qui est gnralement diagnostique partir de symptmes de dmence, tels que la diminution des fonctions cognitives, troubles visuels et/ou trouble de la parole, ainsi que la perte de mmoire plutt qu' partir de changements structurels du cerveau (biomarqueur) qui causent cette maladie.Les neuroimages telles l'imagerie par rsonance magntique (IRM) ont la capacit de capter?ces biomarqueurs.Cependant, l'inspection visuelle humaine est limite et dpend de facteurs tels que l'exprience du radiologue.De plus, les changements au niveau du cerveau commencent au moins 30 ans avant que la maladie se manifeste.Par consquent, pouvoir prdire la probabilit qu'un patient soit affect par la maladie d'Alzheimer bas sur son tat actuel constitue une source d'information clinique inestimable.Dans ce projet, nous visons rsoudre ce problme en prdisant les chances qu'une personne sera atteinte d'Alzheimer dans le futur proche (6 mois), compte tenu de son IRM T1 actuel.Nous avons entran un rseau neuronal convolutif tridimensionnel rgularis par un autoencodeur pour apprendre les biomarqueurs pertinents pour la dtection de la maladie d'Alzheimer et avons atteint une prcision (test) de 81.93%.tant donn que la maladie peut voluer de diffrentes manires partir de l'tat physiologique actuel d'un patient, nous souhaitons modliser la distribution par rapport d'ventuels tats futurs de la maladie.Pour apprendre cette correspondance entre chaque tat de l'IRM actuel et l'tiquette de maladie de l'tat suivant, nous avons entran un auto-encodeur variationnel en supposant que la distribution latente est gaussienne.Le modle entran a appris la distribution avec succs et est capable de prdire les diffrents tats pathologiques dans lesquels un patient est susceptible de progresser.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".