区分早期和晚期阿尔茨海默病的机器学习工具
Posted On 3月 11, 2021
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帝国理工大学研究人员研发了一种预测阿尔茨海默病的工具,比传统方法更准确。
这项技术用于阿尔茨海默病,这是一种目前的测试策略不精确的疾病,尤其是在不确定或无症状的情况下。
据估计,全世界有近4400万人患有阿尔茨海默病或相关的痴呆症,每4人中就有3人未被诊断出该疾病。需要结合一系列具有可变敏感性的测试,包括认知、神经心理学、成像和实验室测试,以诊断阿尔茨海默病或不太严重但相关的疾病,如轻度认知障碍(MCI)。即便如此,只有在死亡时进行病理评估,才能确定阿尔茨海默病的诊断。这突出了对更精确的测试的挑战和需求,该测试可以更好地检测患者中阿尔茨海默病的存在。
技术概述
这项技术可以筛选出有无症状者的简单脑部核磁共振图像,并基于对整个大脑特征的计算评估,精确检测给定患者的轻度认知障碍或阿尔茨海默病。
效果
- 早期、准确地检测AD或MCI,这为应用早期治疗干预来阻止疾病进展提供了最好的机会
- 在临床试验期间,帮助更好地诊断和选择患者进行药理学研究,这可能有助于临床试验的成功
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