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未来有望抽管血就可诊断和预测老年痴呆,科学家研发出新 AI 算法播报文章

IT之家 12 月 1 日消息,在湖南师范大学信息科学与工程学院教授毕夏安的带领下,脑科学与人工智能团队创新尝试,开发出可诊断阿尔茨海默病(AD,又称老年痴呆症)的 AI 算法。

用于疾病分类与风险预测的深度学习算法技术框架。

该团队深入分析大脑影像和基因数据,将其作为 AD 的宏观视图与微观视图,提出一种用于疾病分类与风险预测的深度学习算法,可精准生成大脑功能网络视图。

该算法应用到 AD 的大量实验显示,多阶段诊断和风险预测准确率分别达 74.2% 和 84.5%,这比当前已有先进诊断方法平均高出 10 个百分点。

图源:青岛市急救中心

该研究成果于 11 月 6 日发表于 IEEE TPAMI 上,毕夏安为第一作者和通讯作者,美国佐治亚大学教授刘天明为共同通讯作者,哈佛大学医学院和麻省总医院助理教授李响等参与研究,湖南师范大学为论文第一单位及通讯单位。

在生物医学领域,AD 被定义为由多种复杂因素共同导致的脑退行性疾病。目前研究人员已开发出多种检测技术以帮助临床工作者了解病情,比如磁共振、PET 等医学影像检查手段。

毕夏安解释:

我们在阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 数据库中,提取了 197 个早期轻度认知功能障碍、203 个晚期轻度认知功能障碍和 233 个阿尔茨海默症患者的数据信息做验证,取得了可喜结果。

目前抽血做全基因组测试,是可能判断早期阿尔茨海默症和风险的,但并不知道基因如何刻画大脑功能的改变,且大脑改变是不可视的。基于团队算法,个体基因数据可直接映射出对应的脑网络。

IT之家附上论文参考地址:X. -a. Bi et al., “Structure Mapping Generative Adversarial Network for Multi-view Information Mapping Pattern Mining,” in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, doi: 10.1109/TPAMI.2023.3330795.

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