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英科学家开发出可便捷诊断阿尔茨海默病的机器学习算法

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英国帝国理工学院研究人员开发出一种新的机器学习算法,通过一次脑部扫描,就可在很难诊断的早期阶段识别出阿尔茨海默病。相关成果620日发表于《通讯·医学》杂志。

研究人员采用了一种用于分类癌症肿瘤的算法,并将其应用于大脑。他们将大脑分为115个区域,分配了660个不同的特征,例如大小、形状和纹理,以评估每个区域。然后他们训练算法识别这些特征的变化,以准确预测阿尔茨海默病。

该项技术的优势在于其简单性。利用阿尔茨海默病神经影像学计划的数据,研究团队对400多名早期和晚期阿尔茨海默病患者、健康对照组和其他神经系统疾病患者(包括额颞叶痴呆和帕金森病)进行了脑部扫描。研究发现,在98%的病例中,仅基于MRI的机器学习系统,就可准确预测患者是否患有阿尔茨海默病。它还能够在79%的患者中以相当高的准确度区分早期和晚期阿尔茨海默病。

这一新系统成功发现了以前认为与阿尔茨海默病无关的大脑区域,例如小脑和腹侧间脑产生的变化,为研究这些区域与阿尔茨海默病的联系开辟了潜在的新途径。

信息来源:

https://www.nature.com/articles/s43856-022-00133-4

科技日报. 张梦然. http://digitalpaper.stdaily.com/http_www.kjrb.com/kjrb/html/2022-06/22/content_537412.htm?div=-1

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