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English(EN) Predicting Time-to-conversion for Dementia of Alzheimer's Type using Multi-modal Deep Survival Analysis

AI模型利用多模态数据预测阿尔茨海默病转化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个深度学习模型，利用多模态数据预测阿尔茨海默病型痴呆症（DAT）的转化时间。该研究分析了来自阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）数据库中401名受试者的MRI、遗传和认知/人口统计/脑脊液（CDC）数据。研究结果表明，遗传特征对生存分析的贡献最小，而CDC特征最具影响力。结合MRI和遗传数据可以提高预测精度，但单独添加CDC数据即可获得与复杂多模态组合相当或更好的结果，这表明认知测试结果是高度有效的预测因子。 AI

影响 这项研究展示了深度学习在医学预后方面的潜力，表明认知测试等易于获取的数据可以高度预测阿尔茨海默病等疾病。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Ghazal Mirabnahrazam, Da Ma, C\'edric Beaulac, Sieun Lee, Karteek Popuri, Hyunwoo Lee, Jiguo Cao, James E Galvin, Lei Wang, Mirza Faisal Beg, the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative ·

    使用多模态深度生存分析预测阿尔茨海默型痴呆症的转化时间

    arXiv:2205.01188v1 Announce Type: cross Abstract: Dementia of Alzheimer's Type (DAT) is a complex disorder influenced by numerous factors, but it is unclear how each factor contributes to disease progression. An in-depth examination of these factors may yield an accurate estimate…

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