Alzheimer׳s Disease (AD) is current

Alzheimer׳s Disease (AD) is currently attracting much attention in elders׳ care. As the increasing availability of massive clinical diagnosis data, especially the medical images of brain scan, it is highly significant to precisely identify and predict the potential AD׳s progression based on the knowledge in the diagnosis data. In this paper, we follow a novel sequential learning framework to model the disease progression for AD patients׳ care. Different from the conventional approaches using only initial or static diagnosis data to model the disease progression for different durations, we design a score-involved approach and make use of the sequential diagnosis information in different disease stages to jointly simulate the disease progression. The actual clinical scores are utilized in progress to make the prediction more pertinent and reliable. We examined our approach by extensive experiments on the clinical data provided by the Alzheimer׳s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). The results indicate that the proposed approach is more effective to simulate and predict the disease progression compared with the existing methods.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โรค Alzheimer׳s (AD) ในขณะนี้จะดึงดูดความสนใจมากในการดูแล elders׳ เป็นความพร้อมที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลการวินิจฉัยทางคลินิกขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการแพทย์ภาพสแกนสมอง มันเป็นสูงมากในการระบุ และคาดการณ์ความก้าวหน้า AD׳s อาจเกิดขึ้นตามความรู้ในการวินิจฉัยข้อมูลแม่นยำ ในกระดาษนี้ เราทำตามกรอบการเรียนรู้ตามลำดับนวนิยายแบบโรคดูแล patients׳ AD แตกต่างจากวิธีการทั่วไปโดยใช้ข้อมูลการวินิจฉัยเบื้องต้นเท่านั้น หรือคงต้องการการดำเนินของโรคระยะเวลาต่าง ๆ เราออกแบบวิธีการเกี่ยวข้องกับคะแนน และให้ใช้ข้อมูลวินิจฉัยตามลำดับขั้นของโรคแตกต่างกันเพื่อร่วมกันจำลองการลุกลามของโรค คะแนนทางคลินิกจริงถูกนำมาใช้ในความคืบหน้าจะทำให้การคาดการณ์เชื่อถือได้ และเกี่ยวข้องมากขึ้น เราตรวจสอบแนวทางของเรา โดยการทดลองครอบคลุมข้อมูลทางคลินิกที่ให้บริการโดย Alzheimer׳s โรค Neuroimaging Initiative (ADNI) ผลลัพธ์บ่งชี้ว่า วิธีการนำเสนอเป็นการจำลอง และทำนายความก้าวหน้าของโรคเปรียบเทียบกับวิธีการที่มีอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สมองเสื่อม (AD) ขณะนี้เป็นที่ดึงดูดความสนใจมากในผู้สูงอายุดูแล ในฐานะที่พร้อมใช้งานที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลการวินิจฉัยทางคลินิกขนาดใหญ่โดยเฉพาะอย่างยิ่งภาพทางการแพทย์ของการสแกนสมองมันมีความหมายอย่างมากที่จะระบุได้อย่างแม่นยำและคาดการณ์ความก้าวหน้าของการโฆษณาที่มีศักยภาพของบนพื้นฐานความรู้ในข้อมูลการวินิจฉัย ในบทความนี้เราทำตามกรอบการเรียนรู้ตามลำดับนวนิยายรูปแบบการดำเนินของโรคสำหรับการดูแลผู้ป่วย AD ' แตกต่างจากวิธีการแบบเดิมโดยใช้เพียงข้อมูลการวินิจฉัยเบื้องต้นหรือคงรูปแบบการดำเนินของโรคสำหรับระยะเวลาที่แตกต่างกันเราออกแบบวิธีการที่เกี่ยวข้องกับคะแนนและใช้ประโยชน์จากข้อมูลการวินิจฉัยตามลำดับในขั้นตอนการเกิดโรคที่แตกต่างกันเพื่อร่วมกันจำลองการลุกลามของโรค คะแนนทางคลินิกที่เกิดขึ้นจริงถูกนำมาใช้ในความคืบหน้าจะทำให้การคาดการณ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้นและมีความน่าเชื่อถือ เราตรวจสอบวิธีการของเราโดยการทดลองอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับข้อมูลทางคลินิกที่มีให้โดยเสื่อมโรค Neuroimaging Initiative (ADNI) ผลการวิจัยพบว่าวิธีการที่นำเสนอมีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อจำลองการคาดการณ์และความก้าวหน้าของโรคเมื่อเทียบกับวิธีการที่มีอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อาการของโรค׳ ( โฆษณา ) อยู่ในขณะนี้ดึงดูดความสนใจมากในการดูแล׳ผู้อาวุโส ขณะที่การเพิ่มความพร้อมของข้อมูลการวินิจฉัยทางคลินิกขนาดใหญ่ โดยเฉพาะภาพทางการแพทย์ของการสแกนสมอง มันเป็นอย่างสูงที่สำคัญแน่นอนระบุและคาดการณ์ศักยภาพโฆษณา׳ s ความก้าวหน้าตามความรู้ข้อมูลในการวินิจฉัย ในกระดาษนี้เราติดตามนิยายลำดับแนวคิดการเรียนแบบโรคก้าวหน้าสำหรับผู้ป่วย׳โฆษณา แตกต่างจากปกติที่ใช้เพียงวิธีการเริ่มต้นหรือสถิตข้อมูลการวินิจฉัยแบบโรคก้าวหน้าสำหรับระยะเวลาที่แตกต่างกัน เราออกแบบคะแนนเกี่ยวข้องวิธีการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลการวินิจฉัย โรคต่าง ๆซึ่งในขั้นตอนร่วมจำลองโรคลุกลาม จริงที่ใช้ในคลินิกคะแนนความก้าวหน้าที่จะทำให้การคาดการณ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้นและเชื่อถือได้ เราตรวจสอบวิธีการของเราโดยการทดลองอย่างละเอียด ข้อมูลคลินิกโดย׳เสื่อมของโรคระบบประสาทการ adni ) ผลการศึกษาพบว่า วิธีการที่เสนอมีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อจำลองและทำนายโรคความก้าวหน้าเมื่อเทียบกับวิธีการที่มีอยู่