论文研究 - 使用深度学习方法从MRI数据自动识别阿尔茨海默氏病

阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症的最常见形式，是一种无法治愈的神经系统疾病，会导致进行性精神恶化。 尽管对AD进行明确诊断很困难，但在实践中，AD诊断主要基于临床病史和神经心理学数据，包括磁资源成像（MRI）。 近年来，有关将机器学习应用于AD识别的研究越来越多。 本文介绍了我们对这一进展的最新贡献。 它描述了一种基于3D脑MRI深度学习的自动AD识别算法。 该算法使用卷积神经网络（CNN）来实现AD识别。 独特之处在于，大脑的三维拓扑在AD识别中被视为一个整体，从而可以进行准确的识别。 本研究中使用的CNN包括三组连续的处理层，两个完全连接的层和一个分类层。 在该结构中，三组中的每一个都由三层组成，包括卷积层，池化层和归一化层。 使用来自阿尔茨海默氏病神经成像计划的MRI数据对算法进行了训练和测试。 使用的数据包括约47位AD患者和34位正常对照的MRI扫描。 实验表明，该算法具有较高的AD识别精度，灵敏度为1，特异性为0.93。

论文研究 - 基于机器学习的组合模型预测阿尔茨海默氏病

随着人口老龄化趋势的加快，建立预测阿尔茨海默氏病（AD）的模型至关重要。 在本文中，我们对1157名受访者进行了调查。 通过使用三种机器学习方法（BP神经网络，SVM和随机森林）分析结果，我们可以得出它们在AD预测中的准确性，以便我们可以比较解决AD预测的方法。 其中，随机森林是最准确的方法。 此外，为了结合这些方法的优势，我们基于这三种机器学习模型构建了一个新的组合预测模型，事实证明，该模型比单独的模型更准确。 最后，我们总结了生活方式与AD之间的联系，并为老年人提供了一些建议，以帮助他们预防AD。

论文研究 - 基于荟萃分析的阿尔茨海默氏病风险预测模型的构建

目的：建立基于荟萃分析的阿尔茨海默氏病风险预测模型。 方法：2010年至2018年在中国发布的CNKI，WanFang数据库和VIP数据库等文献，其中包含有关阿尔茨海默氏病风险因素的数据。 使用RevMan5.3软件对符合标准的文献进行荟萃分析，然后结合结果以获取每种风险因素的综合风险，基于综合风险的自然对数转换值建立风险预测模型。 结果：共纳入28篇文献。 通过数据筛选进入模型的风险因素有7种，分别是痴呆症家族史，ApoE，受教育程度，脑外伤，饮酒史，痴呆症家族史，性别和吸烟史，共计2229980名患者。 结论：该模型最终将被用于有效控制危险因素并减慢疾病的进展。

论文研究 - 基于荟萃分析的中国阿尔茨海默氏病患病率预测分析

目的：预测中国未来老年人口中的阿尔茨海默氏病（AD）患病率，为中国制定和实施相关公共卫生政策提供参考。 方法：通过计算机检索包含阿尔茨海默氏病风险因素数据的国内公开文献，对符合纳入标准的阿尔茨海默氏病流行病学研究进行荟萃分析，以计算过去30年中不同时期的老年人阿尔茨海默氏病。根据先前的Meta分析获得的结果，本文建立了ARIMA（1，0，1）模型和GM（1，1）模型，更好地拟合了1990年至2018年之前合并的患病率序列。根据ARIMA（1、0、1）模型在2019年至2023年中国阿尔茨海默氏病的预测结果，患病率分别为6.465％，6.524％，6.580％，6.632％和6.7955％。 结论：如果没有相应的有效预防措施，我国阿尔茨海默氏病的发病率将呈持续增长趋势。

Alzheimer-Detection-:机器学习模型来检测阿尔茨海默氏病-源码

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

论文研究 - 早发性阿尔茨海默氏病和代谢功能障碍的比较研究

由于其破坏性作用和缺乏治疗选择，阿尔茨海默氏病正Swift成为该国最知名的疾病之一。 在这种致命疾病中，有一小部分人被诊断出患有早发性阿尔茨海默氏病。 据了解，这些人看到这种疾病的速度更快，并且死亡的时间也相当快，但原因尚不清楚。 这篇评论比较了早期发作（EOAD）和晚期发作（LOAD）的类型，试图确定两者之间最明显的区别。 连接EOAD和LOAD的遗传基础是载脂蛋白E基因（APOE），可特异性指示ε4等位基因的代谢改变。 EOAD和LOAD之间的地形萎缩差异支持了两个阿尔茨海默氏病类别之间更明显的认知差异。 EOAD患者更快，更广泛的萎缩与他们在注意力，语言，视觉空间和执行功能方面遇到的困难有关。 最后，两种AD亚型之间的大脑代谢也不同，其中EOAD表示损伤分布广泛，并且代谢在大脑的更多不同区域分解。

精神分裂症，多发性硬化症和阿尔茨海默氏病患者的感觉加工和语义分化的比较

目的：本研究的目的是比较精神分裂症，多发性硬化症（MS）和阿尔茨海默氏病患者的感觉加工和语义分化。 方法：我们的研究方法是因果比较的。 统计人群为精神分裂症患者以及多发性硬化症和阿尔茨海默氏病患者，这些患者由桂兰福利中心的正式看护人或伊朗吉兰省拉什特市家庭的非正式看护人保管。 2014年，采用无障碍抽样方法随机选择了45例MS，阿尔茨海默氏病和精神分裂症患者（每组15人）。然后，要求受试者对感觉概况问卷做出反应以测量感觉加工，并选择ozgood语义分化问卷来测量语义区分，然后使用spsss16软件通过对差异进行多次分析来分析原始数据。 结果：P值小于0.05，即p <0 xss=removed xss=removed xss=removed xss=removed xss=removed xss=removed> 0.05）在三组中具有最大平均值。 讨论与结论：由于精神分裂症患者的感觉处理和语义分化并不

阿尔茨海默氏病的免疫治疗回顾

阿尔茨海默氏病的免疫治疗回顾，王月丹，，阿尔茨海默氏病AD(Alzheimer’s disease)，是常见的严重神经系统退行性病变，截至目前仍然没有针对该疾病的特效药物。99年出现的针对AD发�

论文研究 - 与其他神经退行性病变和缺血性病变相比，阿尔茨海默氏病脑血管构造学的差异

简介：与其他神经退行性病变和缺血性病变相比，该研究专注于阿尔茨海默氏病（AD）发生过程中脑血管造血学和微循环障碍的临床研究。 材料和方法：检查了1117例具有不同类型和阶段的神经退行性和缺血性病变的患者，其中93例（8.33％）患有不同程度的AD-测试组； 1024（91.67％）名患有脑动脉粥样硬化，宾斯旺格病（BD），血管帕金森病（VP）-对照组。 检查内容包括CDR，MMSE，脑部CT，MRI，脑干描记法（SG），流变脑电图（REG），TDR对AD分期的形态学检测以及脑多门血管造影（MUGA）。 结果：在所有AD患者中，无论疾病阶段如何，在颞叶和额顶叶区域均检测到以阿尔茨海默氏型（DAAT）失血性血管病为特征的特定性脑小血管疾病（CSVD）。 结论：DAAT是大脑微血管的AD特异性病变，可改变血液动力学，引起脑缺氧，并导致淀粉样β代谢受损。 淀粉样蛋白β在脑组织和血管壁中的沉积以及特定的微循环障碍的结合会导致神经退行性变和AD发育。 患有其他神经退行性和缺血性病变的患者没有DAAT表现。

AD-ML：使用机器学习对阿尔茨海默氏病进行可重复分类的框架-源码

该存储库包含一个软件框架，用于使用多模式MRI和来自三个可公开获得的数据集 ， 和PET数据对阿尔茨海默氏病（AD）进行自动分类的可重现机器学习实验。 它由开发。 在目录中，有数据转换，预处理和分类任务的示例，这些示例说明了如何使用的不同功能。 此代码依赖于Clinica的最新发行版本。 如果您有兴趣访问包含使用Clinica的实验代码和我们的论文结果的代码库，请转到相应论文的分支： 引用这项工作 如果您使用此软件，请引用： J.Samper-Gonzalez，N.Burgos，S.Bottani，S.Fontanella，P.Lu，A.Marcoux，A.Routier，J.Guill

CareEcosystem:UC Berkeley M.Eng Capstone计划可穿戴计算，机器学习和阿尔茨海默氏病项目的源代码-Car source code

CareEcosystem:UC Berkeley M.Eng Capstone计划可穿戴计算，机器学习和阿尔茨海默氏病项目的源代码

论文研究 - 丰富的环境对阿尔茨海默氏病发病机理的有益作用

阿尔茨海默氏病（AD）是一种常见的神经退行性疾病，其主要临床症状是认知和记忆功能的逐步下降。 丰富环境（EE）通过增强对动物的运动，感觉和认知系统的多方向刺激来实现改善大脑认知储备的目标。 EE可以调节大脑中各种营养因子的水平，促进突触再生，增强神经可塑性，减少炎症引起的神经元丢失。 目前，尚无有效的AD治疗方法，临床干预药物价格昂贵。 因此，积极探索非药物治疗至关重要。 这篇综述将解释EE对AD学习能力，记忆能力和心理行为的影响，并为AD的治疗和康复提供新的方向。

论文研究 - 阿尔茨海默氏病的叙事和记忆分析

阿尔茨海默氏病（AD）是一种神经退行性疾病，其发生频率随着年龄的增长而增加。 如果在这里，记忆障碍的设置是逐步相关的，则其他神经认知障碍也会与之相关，例如，语言障碍可能退化为失语症。 研究目的。 评估AD中的语义和文本损伤。 方法。 在布雷斯特大学医院接受咨询的人群中，研究了151名AD患者。 收集了某些社会人口统计数据（性别，年龄，文化水平）以及神经心理学测验的结果：（Folstein-MMSE； Dubois的5字测验；流利度，Dubois的正面测验；康奈尔抑郁量表； Barbizet测验，“ “狮子的故事”，用于文本分析。痴呆患者由102名女性和49名男性组成，平均年龄为80.3±6.91。所有测试，包括后来在Barbizet测试中记忆的项目数，都因Folstein的测试而受到损害。痴呆患者的正式流利程度比语义词汇流利度测试受到的损害要小（分别为5.74±1. 09和4.41±2. 19； t = 5.60，p &lt;0.01）。 = 36），而不是延迟的狮子故事的倒置，无论是针对物品还是发生的情节（n = 19）。回归PLS分析表明，对于总分的解释与“狮子的故事”有关，稍后， y达

论文研究 - 阿尔茨海默氏病的护理：研究设计和注意事项

阿尔茨海默氏病和相关的痴呆症已对社会产生了重大影响，并可能给家庭照料者造成重大损失。 近期成功的护理干预措施表明，有一个光明的未来，尽管先验的研究设计对于确保政府和公众可用于制定明智的政策和个人医疗保健决定的高质量结果至关重要。 研究设计包括基础科学，随机对照试验（RCT），定性和准实验设计，是讨论文学实例和注意事项的主要基础。

论文研究 - 抗糖尿病药物在阿尔茨海默氏病中的应用，新的治疗选择和未来展望

阿尔茨海默氏病（AD）是一种神经退行性疾病，其特征是进行性记忆力减退，精神错乱，语言无能和认知行为下降。 它被认为是最常见的痴呆形式之一。 最近十年的临床研究和临床前数据证明，AD和糖尿病具有共同的病理生理途径，表明胰岛素抵抗，氧化应激和炎症反应会增加糖尿病患者发生AD的风险。 这篇综述简要介绍了AD和糖尿病的病因，讨论了有关相互作用的危险因素和推荐用于治疗AD的抗糖尿病药物作用机制的可能理论。 结论是抗糖尿病药具有改善痴呆的良好潜力，尤其是在AD早期。 但是，许多潜在的复杂分子途径仍不清楚，因此需要进行深入的研究。

使用基于本征脑和机器学习的3D MRI扫描来检测与阿尔茨海默氏病相关的对象和大脑区域

使用基于本征脑和机器学习的3D MRI扫描来检测与阿尔茨海默氏病相关的对象和大脑区域

论文研究 - 老年阿尔茨海默氏病的早期预防研究进展

阿尔茨海默氏病（AD）是一种进行性神经退行性疾病，是老龄人口死亡的主要原因之一，并且已经成为严重危害老年人身心健康的严重公共问题。 该病不仅影响老年人的健康和晚年的生活质量，而且给家庭和社会带来沉重的经济和情感负担。 AD的具体机制仍不清楚，目前的治疗方法集中在改善精神功能和减慢记忆力减退上。 AD的早期诊断很困难，并且无法治愈，因此早期预防尤为重要。 这篇综述将介绍主要的治疗方法，潜在的危险因素并总结有关AD的早期预防的相关研究，例如定期体育锻炼，合理的营养饮食，某些社交活动等，并有望为改善AD的发展提供新的方向。广告。