Niedawne Natura Zdrowie psychiczne w badaniu oceniano rozwój modeli głębokiego uczenia się zespołowego (EDL) stosowanych do charakteryzowania i szacowania choroby Alzheimera.

Głębokie uczenie się zespołowe

EDL łączy wyniki kilku modeli uczenia maszynowego (ML), aby zwiększyć ich wydajność uogólniania. Tradycyjne podejście do budowania zespołu wykorzystuje głębokie sieci neuronowe (DNN) w klasycznym środowisku uczenia się zespołowego.

EDL może przezwyciężyć wyzwania związane z nierównym rozkładem klas, małymi rozmiarami próbek, zaszumionymi danymi itp.

Metody EDL są solidniejsze niż indywidualne modele głębokiego uczenia się (DL) i mierzą niepewność bezpośrednio, podkreślając rozbieżności między modelami podstawowymi.

Poprawiają także wydajność generalizacji, zmniejszają stronniczość klas i mogą wykrywać nieliniowe zależności w danych. Co więcej, metody EDL są dynamiczne i można je łatwo aktualizować o dodatkowe informacje.

Zastosowanie metod EDL w leczeniu AZS

Kategoryzacja i wgląd w metody EDL oparte na AD opierają się na podejściu do dostępu do danych każdego modelu. Innymi słowy, jest to oparte na plasterkach lub wokselach. Podejścia oparte na plasterkach dotyczą modeli wykorzystujących dwuwymiarowe (2D) dane wejściowe zamiast całego skanu 3D MRI.

Z drugiej strony, w podejściach opartych na wokselach, cały neuroobraz 3D jest pobierany bezpośrednio lub ze skanów 3D.

Do wykrywania AD za pomocą podejścia opartego na plasterkach można zastosować podejście homogeniczne EDL, podejście heterogeniczne EDL lub podejście EDL ze stosami. W przypadku metod opartych na wokselach stosuje się podejście jednorodne EDL lub podejście EDL ze stosami.

Ponadto dla każdego z podejść rozważono metodologie jedno- i multimodalne. Podczas modelowania danych neuroobrazowych złożoność może wzrosnąć. W takich sytuacjach preferowane są podejścia oparte na plasterkach niż podejścia oparte na wokselach, ponieważ mogą one obsługiwać neuroskanowanie 2D.

Integracja modeli opartych na VGG-16 w heterogeniczną strukturę może prowadzić do skutecznego wykrywania AD. Nacisk na uczenie się mógłby złagodzić ograniczenia obliczeniowe przy jednoczesnym zachowaniu wskaźników wydajności.

Naukowcy przeszkolili także algorytmy splotowej sieci neuronowej (CNN) na różnych wycinkach rezonansu magnetycznego 2D, co pozwoliło stworzyć optymalne i niezawodne zespoły klasyfikatorów.

Większą dokładność klasyfikacji uzyskano dzięki zastosowaniu różnych źródeł danych, takich jak skany MRI i PET oraz markery genetyczne. Przewidywanie biomarkerów genomu przeprowadzono poprzez połączenie wiedzy genetycznej i danych neuroobrazowych.

Aby zapewnić zbieżność błędu klasyfikacji, jednorodny zespół wykorzystuje wiele klasyfikatorów. Z tego powodu klasyfikatory wymagają dużej ilości pamięci, a wnioskowanie zużywa znaczną moc obliczeniową dla każdego przypadku testowego.

Zespoły heterogeniczne wydobywają zalety różnych modeli podstawowych, aby odkryć charakterystyczne właściwości danych szkoleniowych. Zapewnia to większą wydajność uogólniania niż jednorodne zespoły.

Jednakże przy opracowywaniu zespołów heterogenicznych należy zachować ostrożność przy wyborze komplementarnych i różnorodnych modeli bazowych, identyfikacji i wyborze optymalnego podzbioru klasyfikatorów oraz określeniu optymalnego zestawu wag.

Ogólnie rzecz biorąc, niniejszy przegląd sugeruje posiadanie wydajnej multimodalnej metody podłużnej jako ostatecznego celu systemu przewidywania AD w zależności od EDL.

EDL jest w stanie poradzić sobie z typowymi problemami dotyczącymi niedoboru danych, możliwości silosowania danych lub obecności braku równowagi klasowej.

Możliwości dalszego rozwoju EDL

Obecne badania skupiają się na integracji cech opartych na wiedzy medycznej i zmiennych behawioralnych w celu wykrycia choroby Alzheimera. Można opracować dokładniejsze ramy wykrywania w celu wykrywania jednorodnych klinicznie osób lub grup chorych na AD.

Wykorzystanie ML do połączenia różnych biomarkerów, cech opartych na wiedzy medycznej, testów neuropsychologicznych i obrazowania mózgu mogłoby znacząco usprawnić badania i diagnostykę AD.

Zastosowanie kosztownych obliczeniowo, złożonych modeli EDL może nie być wykonalne w diagnozowaniu AD, ponieważ ilość obliczeń wymagana do wyszkolenia zespołu niezależnych modeli jest kosztowna.

Jest to szczególnie prawdziwe, jeśli zaangażowane zbiory danych są duże lub jeśli poszczególne modele mają duże i głębokie architektury. Dlatego zaprojektowanie odpowiednich architektur opartych na EDL w celu przezwyciężenia problemów z wykrywaniem AD jest owocnym obszarem przyszłych badań.

Innym potencjalnym obszarem dalszego rozwoju mogłoby być lepsze włączenie nowych modalności danych do charakteryzacji AD za pośrednictwem EDL.

Oprócz neuroobrazowania i tradycyjnych ocen klinicznych coraz ważniejsze staje się integrowanie różnych typów danych, takich jak dane omikowe i biomarkery neuroobrazowe.

Zapewniają one kluczowy wgląd w podstawowe mechanizmy i postęp choroby. Jednakże potencjalne wyzwania związane z kosztami obliczeniowymi, dostępnością solidnych ram analitycznych i jakością danych pozostają nadal.

Wnioski

Podsumowując, do identyfikacji AD można skutecznie zastosować diagnostykę komputerową i wiedzę kliniczną.

Techniki Ensemble DL zyskały ogromną popularność dzięki możliwości łączenia różnych modalności danych. Ich doskonałe możliwości uogólniania stanowią również wyraźną poprawę w porównaniu z poprzednimi metodami diagnozowania AD.