IT之家 12 月 1 日消息,在湖南师范大学信息科学与工程学院教授毕夏安的带领下,脑科学与人工智能团队创新尝试,开发出可诊断阿尔茨海默病(AD,又称老年痴呆症)的 AI 算法。

该团队深入分析大脑影像和基因数据,将其作为 AD 的宏观视图与微观视图,提出一种用于疾病分类与风险预测的深度学习算法,可精准生成大脑功能网络视图。

该算法应用到 AD 的大量实验显示,多阶段诊断和风险预测准确率分别达 74.2% 和 84.5%,这比当前已有先进诊断方法平均高出 10 个百分点。

该研究成果于 11 月 6 日发表于 IEEE TPAMI 上,毕夏安为第一作者和通讯作者,美国佐治亚大学教授刘天明为共同通讯作者,哈佛大学医学院和麻省总医院助理教授李响等参与研究,湖南师范大学为论文第一单位及通讯单位。

在生物医学领域,AD 被定义为由多种复杂因素共同导致的脑退行性疾病。目前研究人员已开发出多种检测技术以帮助临床工作者了解病情,比如磁共振、PET 等医学影像检查手段。

毕夏安解释:

IT之家附上论文参考地址:X. -a. Bi et al., "Structure Mapping Generative Adversarial Network for Multi-view Information Mapping Pattern Mining," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, doi: 10.1109/TPAMI.2023.3330795.

广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,IT之家所有文章均包含本声明。

相关文章