功能磁共振成像（fMRI）是一种针对脑部疾病（例如阿尔茨海默症（AD））的无创性诊断技术。它测量随时间变化的大脑内血氧水平的微小变化，从而洞悉神经元的局部活动；然而，功能磁共振成像尚未广泛用于临床诊断。它们的有限使用是由于fMRI数据极易受噪声影响，并且与传统的X射线或MRI扫描相比，fMRI数据的结构非常复杂。
德克萨斯理工大学的科学家们现在报告说，他们开发了一种称为卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，可以区分健康人、轻度认知障碍者和AD患者的fMRI信号。
他们的研究成果“SpatiotemporalfeatureextractionandclassificationofAlzheimer’sdiseaseusingdeeplearning3D-CNNforfMRIdata”，发表在《JournalofMedicalImaging》上。
“在这项研究中，我们设计并训练了一个3DCNN来进行多类分类。CNN能够从BOLDfMRI数据的给定部分提取时空特征，然后利用这些特征将数据分为阿尔茨海默症、轻度认知障碍（MCI）、早期认知障碍（EMCI）和晚期认知障碍（LMCI）以及健康对照组（CN）。”研究人员指出。
CNN的体系结构被设计为利用输入图像或其他2D输入（例如语音信号）的2D结构。与具有相同数量隐藏单元的完全连接网络相比，CNN更加易于训练，参数更少。
fMRI数据由于其四维结构而与大多数现有的CNN设计不兼容。为了克服这一挑战，研究人员开发了一种CNN架构，该架构可以用最少的预处理步骤处理fMRI数据。网络的前两层专注于仅根据时间变化从数据中提取特征，而不考虑3D结构特性。接下来的几层从先前提取的时间特征中提取不同比例的空间特征。这产生了一组时空特征，最终层可用于对来自健康受试者，患有早期或晚期轻度认知障碍的受试者或患有AD的受试者的输入fMRI数据进行分类。
“深度学习的CNN可以用于提取与AD相关的功能性生物标志物，这可能有助于AD相关痴呆症的早期检测。”研究人员用一个公共数据库中的功能磁共振成像数据测试了他们的CNN，他们的算法的分类精度与其他方法一样高或更高。他们的结果表明，基于深度学习的方法不仅有助于提高AD的诊断水平，而且有助于其他神经系统疾病的诊断。
“老年痴呆症还没有治愈。尽管脑损伤无法逆转，但通过药物治疗可以减少和控制疾病的进展。分类器可以在我们的早期阶段准确地识别出轻微的认知障碍，从而在发展为AD之前提供预警。”
展望未来，研究人员希望研究开发针对AD和MCI的基于fMRI的生物标志物的可能性。
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