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Predicting Pure Amnestic Mild Cognitive Impairment Conversion to Alzheimer's Disease Using Joint Modeling of Imaging and Clinical Data

机译:使用成像和临床数据的联合模型预测纯遗忘性轻度认知障碍向阿尔茨海默氏病的转化

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摘要

Predicting the conversion of amnestic mild cognitive impairment (aMCI) to Alzheimer's disease (AD) is a challenging problem for which machine learning could be of great use. In this work, we aim at assessing the independent and joint value of imaging (structural MRI, resting-state functional MRI (rsfMRI)) and clinical data in classifying stable versus progressive aMCI. Surprisingly, we found no previous studies using rsfMRI to predict conversion of MCI to AD. We use singular value decomposition as a feature extractor before combining modalities. We reach accuracies of up to 82% using rsfMRI, 86% using sMRI and rsfMRI combined, and 77% using a combination of all modalities.
机译:预测遗忘性轻度认知障碍(aMCI)向阿尔茨海默氏病(AD)的转化是一个具有挑战性的问题,对于机器学习而言,这可能是一个很有用的方法。在这项工作中,我们旨在评估影像学(结构性MRI,静息状态功能性MRI(rsfMRI))和临床数据的独立和联合价值,以对稳定与进行性aMCI进行分类。令人惊讶的是,我们没有发现以前使用rsfMRI预测MCI向AD转化的研究。在组合模态之前,我们将奇异值分解用作特征提取器。结合使用rsfMRI,我们可以达到高达82%的准确度,结合使用sMRI和rsfMRI,可以达到86%的准确度,而结合使用所有模式的准确度最高可以达到77%。

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