10、深度学习框架在阿尔茨海默病预测、分类和诊断中的应用

深度学习框架在阿尔茨海默病预测、分类和诊断中的应用

1. 引言

阿尔茨海默病（AD）是进行性痴呆的常见且重要的表现形式之一。其发病机制主要有两个特征：一是由不可溶性淀粉样β肽组成的细胞外老年斑的形成，二是神经内高度磷酸化tau蛋白形成的神经原纤维缠结的聚集。此外，还会导致神经胶质细胞广泛改变的神经胶质增生。预计到2050年，全球每85个人中就会有一人受此疾病影响。

为了有效管理并延缓或阻止疾病进展，人们正努力探索AD的早期检测、分类和诊断策略。神经影像学等技术，如磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET）等，常被用于识别与该疾病相关的解剖和分子生物标志物。随着神经影像技术的快速发展，整合大量多维度的多模态数据变得复杂，因此基于计算机的机器学习（ML）技术在AD的综合研究中受到了广泛关注。

ML是人工智能（AI）的一部分，可分为监督学习、无监督学习和强化学习。使用ML算法需要进行预处理和合理的架构设计，通常还需要特征挖掘、选择、降维和分类算法选择等步骤，这可能缺乏可重复性且耗时。为克服这些限制，深度学习（DL）作为一种特殊的ML技术被应用于AD研究。DL是ML的一个子类，通过分层学习方法从原始数据中自动提取特征，其算法包含多个由感知器算法组成的深层，能够捕捉低层次和高层次的数据表示，无需手动设计结构，还能自动发现未知模型并简化各种类型的数据。在神经退行性疾病研究中，DL利用神经影像学获取的一手数据进行即时学习以生成特征，在医学图像的大规模、多维度分析中具有重要价值。

2. 基于DL的AD预测

预测疾病的早期发生是一项复杂的任务。过去，ML技术已用于AD的辅助诊断，但大多数现有技术需要手动设置参数，只能处理单视图数据，且主要关注二分类问题。为了