AI研究人员预测阿尔茨海默氏症在诊断前的年份

Slashdot读者pgmrdlm引用“ 科学日报”： 及时诊断阿尔茨海默病非常重要，因为治疗和干预措施在疾病早期更有效。然而，早期诊断已证明具有挑战性。研究已将疾病过程与代谢变化联系起来，如大脑某些区域的葡萄糖摄取所示，但这些变化难以识别......研究人员对一种称为特殊成像技术的深度学习算法进行了培训。 -F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG-PET）。在FDG-PET扫描中，将放射性葡萄糖化合物FDG注入血液中。然后，PET扫描可以测量脑细胞中FDG的摄取，这是代谢活动的指标。 研究人员获得了阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）的数据，这是一项主要的多地点研究，重点是临床试验，以改善这种疾病的预防和治疗。ADNI数据集包括来自1,002名患者的2,100多个FDG-PET脑图像。研究人员在90％的数据集上训练深度学习算法，然后在剩余的10％数据集上进行测试。通过深度学习，该算法能够教授自己与阿尔茨海默病相对应的代谢模式。最后，研究人员在一组独立的40个成像检查中测试了该算法，该检查来自40名从未研究过的患者。该算法在最终诊断之前平均超过六年检测到疾病时达到了100％的灵敏度。 “我们对算法的性能非常满意，”Sohn博士说。“它能够预测每一例发展为阿尔茨海默病的病例