Alzheimer-kór detektálása korszerű MI-alapú módszerekkel

Abstract

Az Alzheimer-kór a demencia leggyakoribb formája, amely a memória és a kognitív funkciók fokozatos romlásával jár. Korai felismerése kiemelten fontos, mivel a megfelelő beavatkozások lassíthatják a betegség előrehaladását. A modern MRI-alapú képalkotás részletes információt nyújt az agyi struktúrákról, azonban az elváltozások gyakran nehezen észlelhetők manuálisan. Dolgozatomban MRI felvételek automatikus osztályozását vizsgáltam gépi tanulási módszerekkel. A kutatás egy 347 páciensből és több mint 86 ezer képből álló adatbázison alapult, páciensszintű adatfelosztással az adatszivárgás elkerülése érdekében. Két megközelítést hasonlítottam össze: hagyományos gépi tanulási modelleket és konvolúciós neurális hálózatokat. Az eredmények azt mutatták, hogy a mélytanulási modellek több esetben jobb teljesítményt nyújtanak az Alzheimer-kórhoz kapcsolódó mintázatok felismerésében. A modellek értékelése páciensszinten történt, ami közelebb áll a klinikai alkalmazhatósághoz. A kutatás hozzájárul egy megbízhatóbb kísérleti keretrendszer kialakításához és a különböző módszerek összehasonlításához.