論文の概要: MRI Patterns of the Hippocampus and Amygdala for Predicting Stages of Alzheimer's Progression: A Minimal Feature Machine Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05852v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 10:47:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:28:04.364268
• Title: MRI Patterns of the Hippocampus and Amygdala for Predicting Stages of Alzheimer's Progression: A Minimal Feature Machine Learning Framework
• Title（参考訳）: アルツハイマー進行の予測のための海馬と扁桃体MRIパターン:最小機能機械学習フレームワーク
• Authors: Aswini Kumar Patra, Soraisham Elizabeth Devi, Tejashwini Gajurel,
• Abstract要約: 本研究では、構造的MRIデータを活用する最小機能機械学習フレームワークを提案し、興味のある領域として海馬と扁桃体に焦点を当てた。 このフレームワークは、特徴選択による次元の呪いに対処し、地域固有のボクセル情報を利用し、ノイズを低減して分類性能を向上させる革新的なデータ組織を実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Alzheimer's disease (AD) progresses through distinct stages, from early mild cognitive impairment (EMCI) to late mild cognitive impairment (LMCI) and eventually to AD. Accurate identification of these stages, especially distinguishing LMCI from EMCI, is crucial for developing pre-dementia treatments but remains challenging due to subtle and overlapping imaging features. This study proposes a minimal-feature machine learning framework that leverages structural MRI data, focusing on the hippocampus and amygdala as regions of interest. The framework addresses the curse of dimensionality through feature selection, utilizes region-specific voxel information, and implements innovative data organization to enhance classification performance by reducing noise. The methodology integrates dimensionality reduction techniques such as PCA and t-SNE with state-of-the-art classifiers, achieving the highest accuracy of 88.46%. This framework demonstrates the potential for efficient and accurate staging of AD progression while providing valuable insights for clinical applications.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)は、早期軽度認知障害(EMCI)から後期軽度認知障害(LMCI)、最終的にADまで、異なる段階を経て進行する。 これらのステージの正確な同定、特にLMCIとEMCIを区別することは、プレデーション治療の開発に不可欠であるが、微妙で重なり合う画像特徴のため、依然として困難である。 本研究では、構造的MRIデータを活用する最小機能機械学習フレームワークを提案し、興味のある領域として海馬と扁桃体に焦点を当てた。 このフレームワークは、特徴選択による次元の呪いに対処し、地域固有のボクセル情報を利用し、ノイズを低減して分類性能を向上させる革新的なデータ組織を実装している。 この手法はPCAやt-SNEのような次元減少技術と最先端の分類器を統合し、88.46%の精度を達成する。 このフレームワークは、AD進行の効率的かつ正確なステージングの可能性を示し、臨床応用に有用な洞察を提供する。

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