Los modelos conjuntos de aprendizaje profundo mejoran el diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer utilizando datos de neuroimagen

Un reciente Naturaleza Salud Mental El estudio evaluó los desarrollos en los modelos de aprendizaje profundo conjunto (EDL) utilizados para caracterizar y estimar la EA.

Estudiar: Conjunto de aprendizaje profundo para la caracterización y estimación de la enfermedad de Alzheimer. Haber de imagen: SewCreamStudio/Shutterstock.om

Conjunto de aprendizaje profundo

EDL combina los resultados de varios modelos de aprendizaje automático (ML) para mejorar su rendimiento de generalización. El enfoque tradicional para construir un conjunto utiliza redes neuronales profundas (DNN) en un marco de aprendizaje de conjunto clásico.

EDL puede superar los desafíos relacionados con distribuciones de clases desiguales, tamaños de muestra pequeños, datos ruidosos, etc.

Los métodos EDL son más sólidos que los modelos individuales de aprendizaje profundo (DL) y miden la incertidumbre directamente resaltando el desacuerdo entre los modelos base.

También mejoran el rendimiento de la generalización, reducen el sesgo de clase y pueden detectar relaciones no lineales en los datos. Además, los métodos EDL son dinámicos y se pueden actualizar fácilmente con información adicional.

Aplicación de métodos EDL en caso de AD

La categorización y la información sobre los métodos EDL basados ​​en AD se basan en el enfoque de acceso a datos de cada modelo. En otras palabras, esto se basa en cortes o en vóxeles. Los enfoques basados ​​en cortes se refieren a modelos con un enfoque de datos de entrada bidimensionales (2D) en lugar de una exploración por resonancia magnética 3D completa.

Por otro lado, en los enfoques basados ​​en Voxel, toda la neuroimagen 3D se adopta directamente o a partir de escaneos 3D.

Para la detección de AD mediante un enfoque basado en cortes, se puede utilizar un enfoque EDL homogéneo, un enfoque EDL heterogéneo o un enfoque EDL apilable. Para los métodos basados ​​en vóxeles, se utiliza un enfoque EDL homogéneo o un enfoque EDL apilable.

Además, para cada uno de los enfoques se han considerado metodologías unimodales y multimodales. Al modelar datos de neuroimagen, la complejidad podría aumentar. En estas situaciones, se prefieren los enfoques basados ​​en cortes a los basados ​​en vóxeles, ya que pueden manejar neuroescaneos 2D.

La integración de modelos basados ​​en VGG-16 en un marco heterogéneo podría conducir a una detección eficiente de la EA. El énfasis en el aprendizaje podría mitigar las limitaciones computacionales y al mismo tiempo mantener las métricas de desempeño.

Los investigadores también entrenaron algoritmos de redes neuronales convolucionales (CNN) en diferentes cortes de resonancia magnética 2D, lo que creó conjuntos de clasificadores óptimos y robustos.

Se ha logrado una mayor precisión de clasificación utilizando diversas fuentes de datos, como exploraciones MRI y PET y marcadores genéticos. La predicción de los biomarcadores del genoma se realizó combinando conocimientos genéticos y datos de neuroimagen.

Para garantizar la convergencia del error de clasificación, un conjunto homogéneo utiliza muchos clasificadores. Por esta razón, los clasificadores requieren una gran cantidad de memoria y la inferencia consume una potencia informática sustancial para cada caso de prueba.

Los conjuntos heterogéneos extraen las ventajas de diversos modelos base para descubrir propiedades distintivas de los datos de entrenamiento. Esto ofrece un rendimiento de mayor generalización que los conjuntos homogéneos.

Sin embargo, al desarrollar conjuntos heterogéneos, se debe realizar cuidadosamente la selección de modelos base diversos y complementarios, la identificación y selección de un subconjunto óptimo de clasificadores y la determinación de un conjunto óptimo de ponderaciones.

En general, esta revisión sugiere tener un método longitudinal multimodal eficiente como objetivo final para un sistema de predicción de AD dependiendo de EDL.

EDL es capaz de abordar problemas comunes relacionados con la escasez de datos, la posibilidad de que los datos queden aislados o la presencia de desequilibrios de clases.

Posibilidad de seguir desarrollando EDL

La investigación actual se centra en integrar características basadas en conocimientos médicos y variables de comportamiento para detectar la EA. Se podrían desarrollar marcos de detección más precisos para detectar individuos o grupos clínicamente homogéneos con EA.

El uso de ML para reunir diferentes biomarcadores, características basadas en conocimientos médicos, pruebas neuropsicológicas e imágenes cerebrales podría mejorar significativamente la investigación y el diagnóstico de la EA.

La aplicación de modelos EDL complejos computacionalmente costosos puede no ser factible para diagnosticar la EA porque la cantidad de computación necesaria para entrenar un conjunto de modelos independientes es costosa.

Esto es especialmente cierto si los conjuntos de datos involucrados son grandes o si los modelos individuales son arquitecturas grandes y profundas. Por lo tanto, diseñar arquitecturas basadas en EDL apropiadas para superar los problemas con la detección de AD es un área fructífera para futuras investigaciones.

Otra área potencial para un mayor desarrollo podría ser la mejor incorporación de nuevas modalidades de datos en la caracterización de AD a través de EDL.

Más allá de la neuroimagen y las evaluaciones clínicas tradicionales, cada vez es más importante integrar diversos tipos de datos, como datos ómicos y biomarcadores de neuroimagen.

Estos ofrecen información clave sobre los mecanismos subyacentes y la progresión de la enfermedad. Sin embargo, persisten desafíos potenciales en torno a los costos computacionales, la disponibilidad de marcos analíticos sólidos y la calidad de los datos.

Conclusiones

En resumen, un enfoque de diagnóstico basado en computadora y experiencia clínica podrían usarse de manera efectiva para identificar la EA.

Las técnicas Ensemble DL han ganado una inmensa popularidad debido a su capacidad para incorporar diversas modalidades de datos. Sus capacidades superiores de generalización también representan una marcada mejora con respecto a los métodos anteriores de diagnóstico de la EA.