論文の概要: Predicting Early Stages Of Alzheimer's Disease And Identifying Key Biomarkers Using Deep Artificial Neural Network And Ensemble Of Machine Learning Methodologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02142v1
• Date: Thu, 02 Jul 2026 13:20:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.841366
• Title: Predicting Early Stages Of Alzheimer's Disease And Identifying Key Biomarkers Using Deep Artificial Neural Network And Ensemble Of Machine Learning Methodologies
• Title（参考訳）: アルツハイマー病の早期予測とDeep Artificial Neural Networkを用いたキーバイオマーカーの同定と機械学習手法の組み立て
• Abstract要約: アルツハイマー病(英語: Alzheimers disease、AD)は、記憶、思考、言語、日常生活に影響を及ぼす、ゆっくりと発達する脳疾患である。 これは認知症の最も一般的な原因の1つであり、患者や家族にとって多くの困難を生じさせる。 初期の段階では症状は軽度であり、通常年齢のように見えることがある。 現在、ADの完全な治療法はないが、早期発見は医師が適切なタイミングで適切な処置をとれるのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Alzheimers disease (AD) is a brain disorder that develops slowly and mainly affects memory, thinking, language, and daily activities. It is one of the most common causes of dementia and creates many difficulties for patients as well as their families. In the early stage, the symptoms are often mild and may look like normal ageing. For this reason, many people are diagnosed late, when the disease has already progressed. At present, there is no complete cure for AD. Still, early detection can help doctors manage the condition better and take suitable steps at the right time. In this study, a machine learning model is proposed to detect the early stages of Alzheimers disease using clinical details, neuropsychological test scores, and neuroimaging-related measures. The data used in this work is collected from the Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). As the dataset has missing values, iterative imputation is applied to fill them. The dataset also has class imbalance, which is handled using Borderline SVM-SMOTE. After that, feature selection is carried out using wrapper-based and embedded methods so that only important features are used for training. The selected features are divided into training and testing sets, and feature scaling is applied. A stacking ensemble model is developed using Logistic Regression, Extra Trees, Bagging KNN, and LightGBM as base classifiers. Along with this, an artificial neural network is also trained on the same dataset. The performance of these models is compared using precision, recall, F1-score, and AUC-ROC. This study aims to find the best classifier and also identify important biomarkers that may help in the early diagnosis of Alzheimers disease.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimers disease、AD)は、記憶、思考、言語、日常生活に影響を及ぼす、ゆっくりと発達する脳疾患である。 これは認知症の最も一般的な原因の1つであり、患者や家族にとって多くの困難を生じさせる。 初期の段階では症状は軽度であり、通常年齢のように見えることがある。 そのため、病気がすでに進行しているため、多くの人が遅れて診断される。 現在、ADの完全治療は行われていない。 それでも早期発見は、医師が適切なタイミングで適切な手順を取るのに役立つ。 本研究では,アルツハイマー病の早期発見を目的とした機械学習モデルを提案する。 この研究で使用されるデータは、アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)から収集される。 データセットには値が欠落しているため、それを埋めるために反復計算が適用される。 データセットにはクラス不均衡もあり、Borderline SVM-SMOTEを使用して処理される。 その後、ラッパーベースおよび組込み方式を用いて特徴選択を行い、重要な特徴のみをトレーニングに使用する。 選択された機能は、トレーニングとテストセットに分割され、機能スケーリングが適用される。 スタッキングアンサンブルモデルは,ロジスティック回帰,エクストラツリー,バッギングKNN,ライトGBMを基本分類器として開発した。 これに加えて、同じデータセット上で、人工知能ニューラルネットワークもトレーニングされる。 これらのモデルの性能は、精度、リコール、F1スコア、AUC-ROCを用いて比較される。 本研究の目的は、アルツハイマー病の早期診断に役立つ重要なバイオマーカーを見つけることである。

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