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 Résumé La maladie d'Alzheimer est une maladie neurodégénérative progressive qui est généralement diagnostiquée à partir de symptômes de démence, tels que la diminution des fonctions cognitives, troubles visuels et/ou trouble de la parole, ainsi que la perte de mémoire plutôt qu'à partir de changements structurels du cerveau (biomarqueur) qui causent cette maladie.Les neuroimages telles l'imagerie par résonance magnétique (IRM) ont la capacité de capter?ces biomarqueurs.Cependant, l'inspection visuelle humaine est limitée et dépend de facteurs tels que l'expérience du radiologue.De plus, les changements au niveau du cerveau commencent au moins 30 ans avant que la maladie se manifeste.Par conséquent, pouvoir prédire la probabilité qu'un patient soit affecté par la maladie d'Alzheimer basé sur son état actuel constitue une source d'information clinique inestimable.Dans ce projet, nous visons à résoudre ce problème en prédisant les chances qu'une personne sera atteinte d'Alzheimer dans le futur proche (6 mois), compte tenu de son IRM T1 actuel.Nous avons entraîné un réseau neuronal convolutif tridimensionnel régularisé par un autoencodeur pour apprendre les biomarqueurs pertinents pour la détection de la maladie d'Alzheimer et avons atteint une précision (test) de 81.93%.Étant donné que la maladie peut évoluer de différentes manières à partir de l'état physiologique actuel d'un patient, nous souhaitons modéliser la distribution par rapport à d'éventuels états futurs de la maladie.Pour apprendre cette correspondance entre chaque état de l'IRM actuel et l'étiquette de maladie de l'état suivant, nous avons entraîné un auto-encodeur variationnel en supposant que la distribution latente est gaussienne.Le modèle entraîné a appris la distribution avec succès et est capable de prédire les différents états pathologiques dans lesquels un patient est susceptible de progresser.CONTENTS v 2.4.1 Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.4.2Batch Normalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.4.3Cost Functions . . . . . . . .
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".