論文の概要: Alzheimer Disease Detection from Raman Spectroscopy of the Cerebrospinal Fluid via Topological Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03664v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 12:01:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 13:07:48.854540
• Title: Alzheimer Disease Detection from Raman Spectroscopy of the Cerebrospinal Fluid via Topological Machine Learning
• Title（参考訳）: 位相的機械学習による脳脊髄液ラマン分光法によるアルツハイマー病の検出
• Authors: Francesco Conti, Martina Banchelli, Valentina Bessi, Cristina Cecchi, Fabrizio Chiti, Sara Colantonio, Cristiano D'Andrea, Marella de Angelis, Davide Moroni, Benedetta Nacmias, Maria Antonietta Pascali, Sandro Sorbi and Paolo Matteini
• Abstract要約: 生および前処理したRamanスペクトルがアルツハイマー病とコントロールの区別に有用かどうかを検討した。 生スペクトルから抽出したトポロジカルディスクリプタに機械学習を適用し,高い分類精度を実現した。 以上の結果から, RSとトポロジカル解析が併用することにより, ADの診断を確定・無効化できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.349989832288116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The cerebrospinal fluid (CSF) of 19 subjects who received a clinical diagnosis of Alzheimer's disease (AD) as well as of 5 pathological controls have been collected and analysed by Raman spectroscopy (RS). We investigated whether the raw and preprocessed Raman spectra could be used to distinguish AD from controls. First, we applied standard Machine Learning (ML) methods obtaining unsatisfactory results. Then, we applied ML to a set of topological descriptors extracted from raw spectra, achieving a very good classification accuracy (>87%). Although our results are preliminary, they indicate that RS and topological analysis together may provide an effective combination to confirm or disprove a clinical diagnosis of AD. The next steps will include enlarging the dataset of CSF samples to validate the proposed method better and, possibly, to understand if topological data analysis could support the characterization of AD subtypes.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病 (AD) の臨床診断を受けた19例の脳脊髄液 (CSF) および5例の病態コントロールをRaman spectroscopy (RS) により収集・解析した。 生および前処理したRamanスペクトルを用いてADと制御を区別できるかどうかを検討した。 まず、不満足な結果を得るために、標準機械学習(ML)手法を適用した。 次に,生スペクトルから抽出した位相ディスクリプタ群にmlを適用し,非常に良好な分類精度(>87%)を得た。 以上の結果から, rsとトポロジカル解析の併用はadの臨床診断の確認や無効化に有効な組み合わせとなる可能性が示唆された。 次のステップでは、提案手法をよりよく検証するために、CSFサンプルのデータセットを拡大すること、そしておそらく、トポロジ的データ分析がADサブタイプの特徴づけをサポートすることができるかどうかを理解することが含まれる。

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