迈向阿尔茨海默病进展评估：机器学习方法综述
神经元与认知
2022-11-14 v2 机器学习
定量方法
摘要
阿尔茨海默病（AD）作为全球最具破坏性的神经退行性疾病，每年新增病例已接近 1000 万。当前技术借助先进的成像技术，为研究该疾病的进展与病因提供了前所未有的机遇。随着近期由大数据和机器学习（ML）驱动的社会兴起，研究人员已付出大量努力来总结基于 ML 的 AD 诊断的最新进展。在此，我们概述了一些最流行且最新的用于评估 AD 进展的 ML 模型，并就使用 ML 进行 AD 研究的挑战、机遇和未来方向提供见解，这些可能对未来研究有所裨益。
引用
@article{arxiv.2211.02636,
title = {Towards Alzheimer's Disease Progression Assessment: A Review of Machine Learning Methods},
author = {Zibin Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.02636},
year = {2022}
}
备注
16 pages, 3 figures