Alzheimer-s-disease-documentation:阿尔茨海默氏病的常见检查方法和诊断方法

glcm matlab代码老年痴呆症检测 MATLAB代码将脑MRI图像分类为阿尔茨海默氏症或认知正常。 从OASIS获得了83例右撇子女性患者（18-30岁）的MRI数据集。 从MRI提取的特征包括灰色物质体积与标准化全脑体积（nWBV）的比率，白色物质体积与脑脊液体积的比率，以及从GLCM提取的特征，例如熵，能量，均质性和相关性。

深度学习是机器学习的一个子集，旨在用类似于人类的逻辑持续分析数据。 它使用称为人工神经网络 (ANN) 的算法的分层结构。 它们主要用于医学诊断，以做出疾病预测、机器人手术和放射治疗等关键决策。 疾病预测包括识别和分类阿尔茨海默病。 它是痴呆症的最常见原因，影响全球约 4600 万人。 该病有几个阶段，分为轻度和重度。 症状包括记忆信息的能力下降、口语和写作能力下降。 许多机器学习算法技术如决策树分类器、独立分量分析、线性判别分析（LDA）被用来根据疾病的阶段预测疾病，但识别信号阶段的精度并不高。 在这项工作中，提出了一种基于深度学习的技术，该技术通过使用卷积神经网络 (CNN) 来提高分类的准确性。 这项工作分析脑电图 (EEG) 信号，使用快速傅立叶变换 (FFT) 提取特征并通过 CNN 对疾病进行分类。

深度神经网络用于阿尔茨海默病检测 该研究项目是关于在患者中检测阿尔茨海默氏病的。 及早发现阿尔茨海默氏病将有助于早期治疗，这可以防止症状的夸大。 我们的目标是在机器学习的一部分深度学习的帮助下做到这一点。 在这个项目中，我们使用三种类型的体系结构进行深度学习。 LeNet-5 转移学习 视频分类 对于输入，我们有用于Alzheimer，Normal和MCI检测的nii文件。 阿尔茨海默病，MCI和正常人都有不同的文件夹。 每个文件夹都包含一些.nii文件。 每个.nii文件中都有4维数据。 适当的预处理方法被写入预处理文件夹中，以将该4维数据转换为2维和3维数据。 模型的代码分别写在每种体系结构的单独文件夹中。 AWS说明 我们正在使用基于Amazon AMI的深度学习机。 要运行实例，请按照以下步骤操作： 1. go to ec2 instances dashboard 2.

阿尔茨海默氏症试验 带有vgg16 CNN pimnas的阿尔茨海默氏症32 演示： :

阿尔茨海默氏症检测 机器学习模型来检测阿尔茨海默氏病

与传统的基于单模式的方法相比，它在诊断和预后阿尔茨海默氏病（AD）以及其前驱阶段（即轻度认知障碍（MCI））方面显示出巨大的优势。 然而，据我们所知，大多数现有方法都集中于挖掘同一主题的多种模式之间的关系，而忽略了不同主题之间的潜在有用关系。 因此，在本文中，我们将通过全面研究模态与主题之间的关系，为AD / MCI的多模态分类提出一种新颖的学习方法。 具体来说，我们提出的方法包括两个后续组件，即标签对齐的多任务特征选择和多模式分类。 在第一步中，将从多种模态中学习的特征选择视为不同的学习任务，并使用组稀疏性正则化器共同选择相关特征的子集。 此外，为了利用标记对象之间的区别信息，在标准多任务特征选择的目标函数中添加了一个新的标签对齐正则化术语，其中标签对齐意味着所有具有相同类别标签的多模态对象应在距离上更近。新的功能减少的空间。 第二步，采用多核支持向量机（SVM）融合多模态数据中的选定特征，以进行最终分类。 为了验证我们的方法中，我们执行在阿尔茨海默病的神经影像学倡议（ADNI）数据库使用基线MRI和FDG-PET成像数据的实验。 实验结果证明我们提出的方法与几种用于AD / MCI

阿尔茨海默症(Alzheimer′s disease, AD)的药物疗效欠佳, 单色光照射治疗是候选方案之一。本文综述了开展的单色光治疗AD的细胞模型研究。β淀粉样蛋白(amyloid-β protein, Aβ)或过氧化氢可诱导体外培养的神经细胞凋亡。发光二极管红光(640±15 nm)(RLED640)照射能够降低Aβ25-35诱导的PC12细胞凋亡, 抑制过氧化氢诱导的分化PC12细胞凋亡, 它们分别由cAMP和酪氨酸羟化酶所介导。Tau蛋白功能缺失可用秋水仙素模拟。用秋水仙素和过氧化氢共同孵育可致分化PC12细胞流产凋亡, 用RLED640照射能够抑制这种凋亡。节律紊乱可以用肿瘤坏死因