• 英國開發出機器學習新算法 可準確預測阿爾茨海默病

    • 科技日報
    • 2022-06-23 18:17:52

    英國帝國理工學院研究人員開發出一種機器學習新算法,通過一次腦部掃描觀察大腦內的結構特征(包括以前認為與阿爾茨海默病無關的區域),即可診斷出阿爾茨海默病。該技術的優勢在于其簡單性,并且可在很難診斷的早期階段就識別出疾病。研究成果發表在開放獲取專業學術期刊《通訊·醫學》上。

    醫生目前使用大量測試來診斷阿爾茨海默病,包括記憶和認知測試以及腦部掃描。掃描主要用于檢查大腦中的蛋白質沉積和海馬體收縮,海馬體是與記憶相關的大腦區域,所有這些測試可能都需要幾周的時間來安排和處理。但此次新開發的方法,只需在大多數醫院常見的標準1.5特斯拉機器上進行磁共振成像(MRI)腦部掃描。

    研究人員采用了一種用于分類癌癥腫瘤的算法,并將其應用于大腦。他們將大腦分為115個區域,分配了660個不同的特征,例如大小、形狀和紋理,以評估每個區域。然后他們訓練算法識別這些特征的變化,以準確預測阿爾茨海默病。

    利用阿爾茨海默病神經影像學計劃的數據,該團隊對400多名早期和晚期阿爾茨海默病患者、健康對照組和其他神經系統疾病患者(包括額顳葉癡呆和帕金森病)進行了腦部掃描。

    研究發現,在98%的病例中,僅基于MRI的機器學習系統,就可準確預測患者是否患有阿爾茨海默病。它還能夠在79%的患者中以相當高的準確度區分早期和晚期阿爾茨海默病。

    這一新系統成功發現了以前認為與阿爾茨海默病無關的大腦區域,譬如小腦(大腦中協調和調節身體活動的部分)和腹側間腦(與感官、視覺和聽覺相關)產生的變化,為研究這些區域與阿爾茨海默病的聯系開辟了潛在的新途徑。(記者 張夢然)

    關鍵詞: 阿爾茨海默病 機器學習新算法 蛋白質沉積 海馬體收縮

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