Predicting Alzheimer’s Disease Conversion From Mild Cognitive Impairment Using an Extreme Learning Machine-Based Grading Method With Multimodal Data

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Abstract:

Identifying patients with mild cognitive impairment (MCI) who are at high risk of progressing to Alzheimer’s disease (AD) is crucial for early treatment of AD. However, it is difficult to predict the cognitive states of patients. This study developed an extreme learning machine (ELM)-based grading method to efficiently fuse multimodal data and predict MCI-to-AD conversion. First, features were extracted from magnetic resonance (MR) images, and useful features were selected using a feature selection method. Second, multiple modalities of MCI subjects, including MRI, positron emission tomography, cerebrospinal fluid biomarkers, and gene data, were individually graded using the ELM method. Finally, these grading scores calculated from different modalities were fed into a classifier to discriminate subjects with progressive MCI from those with stable MCI. The proposed approach has been validated on the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) cohort, and an accuracy of 84.7% was achieved for an AD prediction within 3 years. Experiments on predicting AD conversion from MCI within different periods showed similar results with the 3-year prediction. The experimental results demonstrate that the proposed approach benefits from the efficient fusion of four modalities, resulting in an accurate prediction of MCI-to-AD conversion.

使用多模态数据的基于极限学习机器的分级方法预测阿尔茨海默病从轻度认知障碍的转化

c

摘要:

识别进展为阿尔茨海默病 (AD) 的高风险轻度认知障碍 (MCI) 患者对 AD 的早期治疗至关重要。然而,很难预测患者的认知状态。本研究开发了一种基于极限学习机 (ELM) 的分级方法,以高效融合多模态数据并预测 MCI-to-AD 转换。首先,从磁共振 (MR) 图像中提取特征,并使用特征选择方法选择有用的特征。其次,使用 ELM 方法对 MCI 受试者的多种方式,包括 MRI 、正电子发射断层扫描、脑脊液生物标志物和基因数据进行单独分级。最后,将这些从不同方式计算的分级评分送入分类器,以区分进行性 MCI 受试者和稳定 MCI 受试者。所提出的方法已在阿尔茨海默病神经影像学倡议 (ADNI) 队列中得到验证,3 年内 AD 预测的准确性达到 84.7%。不同时期从 MCI 预测 AD 转化的实验与 3 年预测结果相似。实验结果表明,所提出的方法受益于四种模式的有效融合,从而准确预测 MCI 到 AD 的转换。

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Frontiers in Aging Neuroscience

研究方向:GERIATRICS & GERONTOLOGY-NEUROSCIENCES
IF:4.362
IF值的bai意思是影响因子。是汤森路透(duThomson Reuters)出品的期刊引证报告zhi(Journal Citation Reports,JCR)中的一项数据。 影响因子dao目前的计算方法是:IF=C/(M+N)。以2017年IF的计算为例,M为该期刊2015年发表的文章数量,N为该期刊2016年发表的文章数量,C为该期刊2015和2016年两年发表的文章在2017年这一年被引用的
出版周期: SWITZERLAND
中科院分区:Q4 来稿接收率:约 % 审稿周期:约稿?周期不定
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1663-4365
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Frontiers in Aging Neuroscience 期刊简介

英文简介:

Frontiers in Aging Neuroscience is a cutting-edge multidisciplinary journal aimed at fostering the understanding of mechanistic processes associated with CNS aging and age-related neuronal diseases. Another central role of the journal is to bring cohesion between disciplines and theories focused on understanding the fundamental processes of senescence. Special emphasis is placed on integrating findings of various sub disciplines in neuroscience to yield translational insight to the aging process and neurological diseases associated with senescence, and developing treatment strategies aimed at the conservation of neuronal function. This aspect is critical to advance our ability to understand, manage, and treat conditions associated with aging. Because of the integrative nature of the journal, the scope of articles that will be considered is broad, and includes work elucidating genetic, biophysical, genomic, proteomic, cellular, molecular, biochemical, endocrinal, immunological, physiological, pharmacological, and psychological/behavioral aspects of CNS aging and neurological diseases and pathological events connected to this process. Neuroimaging studies and clinical studies targeted to mechanistic aspects of neuronal aging/disease are also welcome. Instructions for Submitting Authors For basic research involving mechanistic and intervention-based studies within the field of aging and age-related neurological diseases in animals and humans (clinical trials with neuroimaging, biomarkers for age-related disease or age-delaying interventions), please indicate in the cover letter that your submission is intended for consideration within our pre-clinical/translational division. If your manuscript involves clinical research on CNS related-related changes that occur with aging and age-related neurological diseases (changes in neurological function that occur across the lifespan or comparisons and normal aged to diseased CNS function), please indicate in the cover letter that your submission is intended for our clinical division.

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中文简介

《衰老神经科学前沿》是一本前沿的多学科期刊,旨在促进对中枢神经系统衰老和与年龄相关的神经疾病相关的机制过程的理解。该杂志的另一个核心作用是,将专注于理解衰老基本过程的学科和理论结合起来。特别强调整合神经科学各子学科的研究成果,对衰老过程和与衰老相关的神经系统疾病进行转化研究,并制定旨在保护神经功能的治疗策略。这方面对于提高我们理解、管理和治疗与衰老相关的疾病的能力至关重要。由于该杂志的综合性,将考虑的文章范围是广泛的,包括阐明遗传、生物物理、基因组、蛋白质组、细胞、分子、生化、内分泌、免疫学、生理学、药理学和心理/行为方面的CNS老化和神经系统疾病和病理事件与此过程相关的工作。也欢迎针对神经老化/疾病机制方面的神经影像学研究和临床研究。 提交作者须知 对于涉及动物和人类衰老和年龄相关神经系统疾病领域的机械和介入研究的基础研究(神经影像学临床试验、年龄相关疾病的生物标志物或延迟年龄干预措施),请在求职信中注明,您提交的材料将在我们的临床前/转化部门考虑。如果你的手稿包括临床研究中枢神经系统related-related发生的变化与衰老和年龄相关的神经系统疾病(神经系统功能的变化,发生在整个寿命或比较和正常年龄中枢神经系统病变的功能),请注明你提交的求职信的目的是为临床部门。

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Frontiers in Aging Neuroscience期刊中科院评价数据

最新中科院JCR分区

大类(学科) 小类(学科) 学科排名
医学 GERIATRICS & GERONTOLOGY(老人病学和老年医学) 3区
NEUROSCIENCES(神经系统科学) 3区
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Frontiers in Aging Neuroscience期刊CiteScore评价数据

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文献(2015-2017)

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被引比率: 86%

SJR: 1.638
SCLmago期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数,引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望(SJR)决定。
SNIP: 1.107
每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。
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