کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8768972 | 1597916 | 2018 | 34 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Use of multimodality imaging and artificial intelligence for diagnosis and prognosis of early stages of Alzheimer's disease
ترجمه فارسی عنوان
استفاده از تصویربرداری چندجمله ای و هوش مصنوعی برای تشخیص و پیش آگهی مراحل اولیه بیماری آلزایمر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
VBMMKLNational Institute of AgingFDAInternational Working GroupIWGAlzheimer's AssociationSUVRADAS-CogNIAfluorodeoxyglucoseTBMFDGMMSEICAPLSCDRROIAUC - AUCApoe - آپوapolipoprotein E - آپولیپوپروتئین EAlzheimer's Disease Neuroimaging Initiative - ابتکار تصویربرداری از بیماری آلزایمرmild cognitive impairment - اختلال شناختی خفیفClinical Dementia Rating - امتیاز دهی بالینیMRI - امآرآی یا تصویرسازی تشدید مغناطیسیAlzheimer's disease - بیماری آلزایمرIndependent component analysis - تجزیه و تحلیل جزء مستقلMagnetic resonance imaging - تصویربرداری رزونانس مغناطیسیpartial least square - حداقل مربعات جزئیFood and Drug Administration - سازمان غذا و داروCNN - سی ان انConvolutional neural network - شبکه عصبی همجوشیSNAP - ضربه محکم و ناگهانیGaussian process - فرآیند گاوسیSVM - ماشین بردار پشتیبانیSupport vector machine - ماشین بردار پشتیبانیCSF - مایع مغزی نخاعیCerebrospinal fluid - مایع مغزی نخاعیMini-Mental State Examination - معاینه دولتی مینی روانشناسیarea under the curve - منطقه تحت منحنیregion of interest - منطقه مورد نظرtensor-based morphometry - مورفومتری مبتنی بر تانسورvoxel-based morphometry - مورفومتری مبتنی بر واکسلMCI - همراه اولartificial intelligence - هوش مصنوعیPET - پتADNI - کمکNormal control - کنترل عادیDeep learning - یادگیری عمیقMachine learning - یادگیری ماشینMultiple kernel learning - یادگیری چند هسته ای
موضوعات مرتبط
علوم پزشکی و سلامت
پزشکی و دندانپزشکی
پزشکی و دندانپزشکی (عمومی)
چکیده انگلیسی
Alzheimer's disease (AD) is a major neurodegenerative disease and the most common cause of dementia. Currently, no treatment exists to slow down or stop the progression of AD. There is converging belief that disease-modifying treatments should focus on early stages of the disease, that is, the mild cognitive impairment (MCI) and preclinical stages. Making a diagnosis of AD and offering a prognosis (likelihood of converting to AD) at these early stages are challenging tasks but possible with the help of multimodality imaging, such as magnetic resonance imaging (MRI), fluorodeoxyglucose (FDG)-positron emission topography (PET), amyloid-PET, and recently introduced tau-PET, which provides different but complementary information. This article is a focused review of existing research in the recent decade that used statistical machine learning and artificial intelligence methods to perform quantitative analysis of multimodality image data for diagnosis and prognosis of AD at the MCI or preclinical stages. We review the existing work in 3 subareas: diagnosis, prognosis, and methods for handling modality-wise missing data-a commonly encountered problem when using multimodality imaging for prediction or classification. Factors contributing to missing data include lack of imaging equipment, cost, difficulty of obtaining patient consent, and patient drop-off (in longitudinal studies). Finally, we summarize our major findings and provide some recommendations for potential future research directions.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Translational Research - Volume 194, April 2018, Pages 56-67
Journal: Translational Research - Volume 194, April 2018, Pages 56-67
نویسندگان
Xiaonan Liu, Kewei Chen, Teresa Wu, David Weidman, Fleming Lure, Jing Li,