AI自动检测老年痴呆,准确率高达94%

每年9月21日是“世界阿尔兹海默日”。据阿尔兹海默症协会的统计,在美国,约有570万人患有阿尔兹海默症,而全球有4680万名阿尔兹海默症患者。

在病发初期,很多人出现健忘、多疑等症状,而患者通常认为是自己上了年纪,并没有足够重视。等到症状加重时,往往为时已晚。

近日,斯坦福大学的研究人员开发了一种基于深度学习的系统,可从核磁共振成像中自动检测阿尔兹海默症及其生物标志物,准确率高达94%。

▲阿尔兹海默症是最严重的健康问题之一

研究人员表示:“随着深度学习和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)算法在计算机视觉研究领域的最新发展,用于医学成像应用的许多技术得到发展。然而,大部分前期研究主要集中在分割、登记、标记和病灶检测方面。”

该团队采用NVIDIA Tesla P100的GPU以及cuDNN-accelerated TensforFlow深度学习框架,基于Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative提供的数据集,训练3D卷积神经网络。该神经网络学会解释大脑不同区域及其与疾病的关联,包括与阿尔兹海默症相关的生物标志物。

“我们的研究方法是使用最小的MRI预处理(即施加最小的预处理图像),同时使用简化的图像数据增强神经网络的训练效果。”研究人员在他们的论文中写道。

▲3D-CNN的结构示意图,蓝色为卷积层,橙色为最大汇集层,最后两层是完全连接层

与其他两种方法相比,3D-CNN结构有更优的分类性能,也因此发现了相关疾病的生物标志物。

研究人员表示,“我们发现大脑的海马区在阿尔兹海默症的诊断中起到关键作用。通过广泛的超参数调整和利用二进制分类的最佳模型架构,我们也对轻度认知障碍诊断的最终模型进行了微调。”

▲阿尔兹海默症的图像AI诊断

该团队表示,卷积神经网络的简单性使得测试结果更佳,与此前开发的其他更复杂的架构相比,该系统更不易出错。

参考资料

https://news.developer.nvidia.com/stanford-researchers-develop-ai-that-can-help-diagnose-alzheimers-disease/

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