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作者：欢呼声的世界
引言：目前我们对阿尔茨海默病(AD )没有有效的治疗方法，但通过早期诊断、早期干预可以改善患者的生存状况。 最近，立陶宛考纳斯大学的研究人员根据以前早期检测AD的方法，开发了新的基于深度学习和人工智能的算法，将图像处理交给机器，用功能磁共振图像(fMRI )识别与阿尔茨海默病发病相关的脑内区域，并
阿尔茨海默病(AD )是一种发病隐匿的进行性神经系统退行性疾病。 临床上以记忆障碍、失语、失用、失认、视空间技能障碍、执行功能障碍及人格和行为变化等全面性痴呆为特征，病因至今不明。 65岁以前发病的，称为老年痴呆症； 65岁以后的发病者被称为老年性痴呆，影响着世界大部分的老龄化人口。 因此，尽早诊断该病，建立有效的护理，改善患者生活的必要性再怎么强调也不过分。
立陶宛考纳斯大学的研究人员开发了一种基于深度学习的方法，根据脑部图像预测老年痴呆症的发病可能性，准确率超过了99%。 《Diagnostics》年为“analysisoffeaturesofalzheimer’s disease : detectionofearlystagefromfunctionalbrainchangesinmagneticresonance” 据《ES NET 18网络》报道，该方法是在分析138名受试者的功能性MRI图像时开发的，在准确性、敏感性、特异性方面优于以前开发的。
世界卫生组织称，阿尔茨海默病是痴呆症最常见的病因，占痴呆症病例的70%。 全球约2400万人受到影响，预计这个数字每20年翻一番。 由于社会老龄化，该病在今后几年将成为昂贵的公共卫生负担。
“全世界的医学专家都在提高对早期老年痴呆症诊断的认识，这为患者提供了更好地从治疗中获益的机会。 这也是尼日利亚博士生Modupe Odusami在选择课题时最重要的议题之一。 》考纳斯科技大学信息工程系多媒体工程系研究员Rytis Maskelinas表示，他也是Odusami博士课程的导师。
委托机器处理图像
分析阿尔茨海默病(AD )的特点，根据最新技术制作更有效、更准确的工具。 目前有多种早期检测AD的方法，如神经成像技术、行为和情感分析，通常称为认知方法，称为认知测试。 行为分析方法有助于检测对日常生活活动中常见问题的不规则反应，其中一些方法是在患者家中安装传感器。 这个战略的一个主要缺点是有很多限制，因为在患者家里安装传感器需要许可。
阿尔茨海默病的早期症状之一可能是轻度认知障碍(MCI )，预计这是正常衰老引起的认知下降和痴呆之间的阶段。 据maskeli跛nas介绍，在以前研究的基础上，功能磁共振成像(fMRI )可以用于识别与阿尔茨海默病发病相关的脑内区域。 虽然MCI早期通常没有明显症状，但在相当多的情况下，可以通过神经影像学进行检测。
但是，尽管理论上可行，但如果要手动分析功能磁共振成像图像，认识与老年痴呆症相关的变化，不仅需要特定的知识，还需要时间。 应用深度学习和其他人工智能方法可以大大提高这个速度。 发现MCI的特征并不一定意味着疾病的存在。 它可能是其他相关疾病的症状，但更像是引导医疗专家进行评价的指标和可能的助手。
“在现代的信号处理中，图像处理可以委托给机器，机器可以更快、更准确地进行图像处理。 当然，不能推荐医学专家100%依赖任何算法。 请把一台机器想象成机器人。 可以完成最麻烦的任务，对数据进行排序并检索特征。 在这种情况下，在选择计算机算法可能受到影响的病例后，专家可以更仔细地研究这些病例，最终随着诊断和治疗更快地到达患者手中，每个人都会受益。 ”Maskelinas说，他是模型研究小组的负责人。
必须充分利用数据
基于深度学习的模型是立陶宛人工智能领域的研究者使用有名的ResNet 18 (残差神经网络)对138名被实验者得到的功能性MRI图像进行分类，进行了富有成果的共同开发。 这些图像分为从健康到轻度认知障碍(MCI )到阿尔茨海默病六大类。 研究了共78753张图像，将数据集分为训练数据集和验证数据集以进行评估，其划分率分别为70% (共51443张图像)和30% (共27310张图像)。
这项研究的数据来自ADNI (阿尔茨海默病神经影像学提倡)数据库) http://adni.loni.usc。
edu/）。
该模型能够有效地找到给定数据集中的MCI特征，对于早期MCI与AD、晚期MCI与AD以及MCI与早期MCI，分别达到99.99%、99.95%和99.95%的最佳分类精度。
Maskeliūnas说：“虽然这不是第一次尝试从类似的数据诊断早发性阿尔茨海默病，但我们的主要突破是算法的准确性。显然，如此高的数字并不能代表真实的现实表现，但我们正在与医疗机构合作，以获取更多数据。”
根据他的说法，该算法可以开发成软件，分析从弱势群体（65岁以上、有脑损伤、高血压等病史的人群）收集的数据，并通知医务人员与早发阿尔茨海默病相关的异常情况。
“我们需要充分利用数据，”Maskeliūnas说，“这就是为什么我们的研究小组专注于欧洲开放科学原则，这样任何人都可以利用我们的知识并进一步发展它们。我相信这项原则对社会进步有重大贡献。”
首席研究员的主要领域是将现代人工智能方法应用于信号处理和多模式接口，他说，上述模型可以集成到一个更复杂的系统中，分析几个不同的参数，例如，还可以监测眼球运动的跟踪，“面部阅读”、声音分析等。这样的技术可以用于自我检查和提醒，如果有任何事情引起担忧，可以寻求专业建议。
Maskeliūnas说：“技术可以使药物更容易获得，也更便宜。尽管它们永远不会（至少不会很快）真正取代医疗专业人员，但技术可以鼓励寻求及时的诊断和帮助。”
参考资料：
https://medicalxpress.com/news/2021-09-algorithm-alzheimer-percent-accuracy.html
注：本文旨在介绍医学研究进展，不能作为治疗方案参考。如需获得健康指导，请至正规医院就诊。
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