阿尔茨海默病是全球痴呆症的主要原因。尽管没有治愈方法，但早期发现被认为对于能够开发有效的治疗方法至关重要，这些治疗方法在其进展不可逆转之前就起作用了。
轻度认知障碍是疾病之前的一个阶段，但并非所有患有此病的人最终都会患上阿尔茨海默氏症。由加泰罗尼亚奥伯塔大学 (UOC) 的科学家领导并发表在IEEE 生物医学和健康信息学杂志上的一项研究成功地准确区分了病情恶化稳定的人和将患上这种疾病的人。这项新技术使用特定的人工智能方法来比较磁共振图像，比目前使用的其他方法更有效。
微调诊断
阿尔茨海默病影响全球超过 5000 万人，人口老龄化意味着未来几十年可能会有更多的患者。尽管它通常在多年内没有任何症状的情况下发展，但通常先于所谓的轻度认知障碍，这比阿尔茨海默氏症患者的损害要轻得多，但比他们这个年龄的人预期的要严重得多。“随着时间的推移，这些患者可能会进展和恶化或保持相同的状态。这就是为什么区分进行性和稳定的认知障碍以防止疾病快速进展很重要的原因，”Mona Ashtari-Majlan 说， UOC 人类福祉人工智能 (AIWELL) 小组的研究员，该小组隶属于电子健康中心和计算机科学、多媒体和电信学院。她是网络和信息技术博士课程的学生，由 David Masip 指导，也是该文章的主要作者。
正确识别这些病例可能有助于提高用于测试治疗的临床试验的质量，这些临床试验越来越多地寻求针对疾病的初始阶段。为此，研究人员使用了一种涉及多流卷积神经网络的方法，这是一种基于人工智能和深度学习的技术，对图像识别和分类非常有用。
“我们首先比较了阿尔茨海默病患者和健康人的 MRI，以找到不同的标志，”Ashtari-Majlan 解释说。在对系统进行训练后，他们使用来自已被诊断患有稳定或进行性认知障碍的人的共振图像对所提出的架构进行微调，但差异要小得多。总共使用了来自公开数据集的近 700 张图像。
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