阿尔茨海默病（AD）是一种不可逆的神经发电疾病的大脑。疾病可能会导致记忆力损失，难以沟通和迷失化。对于阿尔茨海默病的诊断，通常需要一系列尺度来临床评估诊断，这不仅增加了医生的工作量，而且还使诊断结果高度主观。因此，对于阿尔茨海默病，成像手段寻找早期诊断标志物已成为一个首要任务。在本文中，我们提出了一种新颖的3DMGNET架构，该架构是多基体和卷积神经网络的统一框架，以诊断阿尔茨海默病（AD）。该模型使用Open DataSet（ADNI DataSet）培训，然后使用较小的DataSet进行测试。最后，该模型为AD VS NC分类实现了92.133％的精度，并显着降低了模型参数。

Alzheimer's Disease (AD), as the most devastating neurodegenerative disease worldwide, has reached nearly 10 million new cases annually. Current technology provides unprecedented opportunities to study the progression and etiology of this disease with the advanced in imaging techniques. With the recent emergence of a society driven by big data and machine learning (ML), researchers have exerted considerable effort to summarize recent advances in ML-based AD diagnosis. Here, we outline some of the most prevalent and recent ML models for assessing the progression of AD and provide insights on the challenges, opportunities, and future directions that could be advantageous to future research in AD using ML.

视网膜光学相干断层扫描（OCT）和光学相干断层扫描（OCTA）是（早期）诊断阿尔茨海默氏病（AD）的有前途的工具。这些非侵入性成像技术比替代神经影像工具更具成本效益，更容易获得。但是，即使对于训练有素的从业人员来说，解释和分类OCT设备进行的多层扫描也是耗时和挑战。关于机器学习和深度学习方法的调查，涉及对诸如青光眼等各种疾病的OCT扫描自动分析。但是，目前的文献缺乏对使用OCT或OCTA诊断阿尔茨海默氏病或​​认知障碍的广泛调查。这促使我们进行了针对需要介绍该问题的机器/深度学习科学家或从业者的全面调查。本文包含1）对阿尔茨海默氏病和认知障碍的医学背景介绍及其使用OCT和八八片成像方式的诊断，2）从自动分析的角度审查有关该问题的各种技术建议和子问题的回顾，3 ）对最近的深度学习研究和可用的OCT/OCTA数据集的系统综述，旨在诊断阿尔茨海默氏病和认知障碍。对于后者，我们使用发布或灭亡软件来搜索来自Scopus，PubMed和Web Science等各种来源的相关研究。我们遵循PRISMA方法筛选了3073参考的初始库，并确定了直接针对AD诊断的十项相关研究（n = 10，3073分）。我们认为缺乏开放的OCT/OCTA数据集（关于阿尔茨海默氏病）是阻碍该领域进展的主要问题。

FDG-PET揭示了具有轻度认知障碍（MCI）和Alzheimer疾病（AD）的个体的脑代谢改变。通过计算机辅助诊断（CAD）技术源自FDG-PET的一些生物标志物已被证明可以准确诊断正常控制（NC），MCI和AD。然而，使用FDG-PET图像鉴定早期MCI（EMCI）和晚期MCI（LMCI）的研究仍然不足。与基于FMRI和DTI图像的研究相比，FDG-PET图像中区域间表示特征的研究不足。此外，考虑到不同个体的可变性，一些与两个类非常相似的硬样品限制了分类性能。为了解决这些问题，本文提出了一种新的双线性池和度量学习网络（BMNet），其可以通过构造嵌入空间来提取区域间表示特征并区分硬样品。为了验证所提出的方法，我们从ADNI收集998个FDG-PET图像。在常见的预处理步骤之后，根据自动解剖地标（AAL）模板从每个FDG-PET图像中提取90个特征，然后被发送到所提出的网络。对多种两类分类进行了广泛的5倍交叉验证实验。实验表明，在向基线模型中添加双线性池模块和度量损耗后，大多数度量都会得到改善。具体而言，在EMCI和LMCI之间的分类任务中，在添加三维度量损失后，特异性提高了6.38％，并且使用双线性池模块后，负预测值（NPV）在3.45％后提高了3.45％。

计算机辅助方法为诊断和预测脑疾病显示了附加的价值，因此可以支持临床护理和治疗计划中的决策。本章将洞悉方法的类型，其工作，输入数据（例如认知测试，成像和遗传数据）及其提供的输出类型。我们将专注于诊断的特定用例，即估计患者的当前“状况”，例如痴呆症的早期检测和诊断，对脑肿瘤的鉴别诊断以及中风的决策。关于预测，即对患者的未来“状况”的估计，我们将缩小用例，例如预测多发性硬化症中的疾病病程，并预测脑癌治疗后患者的结局。此外，根据这些用例，我们将评估当前的最新方法，并强调当前对这些方法进行基准测试的努力以及其中的开放科学的重要性。最后，我们评估了计算机辅助方法的当前临床影响，并讨论了增加临床影响所需的下一步。

Late-life depression (LLD) is a highly prevalent mood disorder occurring in older adults and is frequently accompanied by cognitive impairment (CI). Studies have shown that LLD may increase the risk of Alzheimer's disease (AD). However, the heterogeneity of presentation of geriatric depression suggests that multiple biological mechanisms may underlie it. Current biological research on LLD progression incorporates machine learning that combines neuroimaging data with clinical observations. There are few studies on incident cognitive diagnostic outcomes in LLD based on structural MRI (sMRI). In this paper, we describe the development of a hybrid representation learning (HRL) framework for predicting cognitive diagnosis over 5 years based on T1-weighted sMRI data. Specifically, we first extract prediction-oriented MRI features via a deep neural network, and then integrate them with handcrafted MRI features via a Transformer encoder for cognitive diagnosis prediction. Two tasks are investigated in this work, including (1) identifying cognitively normal subjects with LLD and never-depressed older healthy subjects, and (2) identifying LLD subjects who developed CI (or even AD) and those who stayed cognitively normal over five years. To the best of our knowledge, this is among the first attempts to study the complex heterogeneous progression of LLD based on task-oriented and handcrafted MRI features. We validate the proposed HRL on 294 subjects with T1-weighted MRIs from two clinically harmonized studies. Experimental results suggest that the HRL outperforms several classical machine learning and state-of-the-art deep learning methods in LLD identification and prediction tasks.

阿尔茨海默氏病和额颞痴呆是两种主要痴呆症。它们的准确诊断和分化对于确定特定干预和治疗至关重要。然而，由于临床症状的类似模式，在疾病的早期，这两种痴呆症的鉴别诊断仍然很困难。因此，多种类型痴呆的自动分类具有重要的临床价值。到目前为止，尚未积极探索这一挑战。最近在医学图像领域进行深度学习的发展已经证明了各种分类任务的高性能。在本文中，我们建议利用两种类型的生物标志物：结构分级和结构萎缩。为此，我们首先建议训练大型3D U-NET的合奏，以局部区分健康与痴呆症解剖模式。这些模型的结果是一个可解释的3D分级图，能够指示异常的大脑区域。该地图也可以使用图形卷积神经网络在各种分类任务中被利用。最后，我们建议将深度分级和基于萎缩的分类结合起来，以改善痴呆型识别。与最先进的疾病检测任务和鉴别诊断任务相比，提出的框架表现出竞争性能。

阿尔茨海默氏病的准确诊断和预后对于开发新疗法和降低相关成本至关重要。最近，随着卷积神经网络的进步，已经提出了深度学习方法，以使用结构MRI自动化这两个任务。但是，这些方法通常缺乏解释性和泛化，预后表现有限。在本文中，我们提出了一个旨在克服这些局限性的新型深框架。我们的管道包括两个阶段。在第一阶段，使用125个3D U-NET来估计整个大脑的体voxelwise等级得分。然后将所得的3D地图融合，以构建一个可解释的3D分级图，以指示结构水平的疾病严重程度。结果，临床医生可以使用该地图来检测受疾病影响的大脑结构。在第二阶段，分级图和受试者的年龄用于使用图卷积神经网络进行分类。基于216名受试者的实验结果表明，与在不同数据集上进行AD诊断和预后的最新方法相比，我们的深框架的竞争性能。此外，我们发现，使用大量的U-NET处理不同的重叠大脑区域，可以提高所提出方法的概括能力。

阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症的最常见形式，由于痴呆症的多因素病因，通常难以诊断。关于基于神经成像的基于神经成像的深度神经网络（DNN）的著作表明，结构磁共振图像（SMRI）和氟脱氧葡萄糖正电子发射层析成像（FDG-PET）可提高健康对照和受试者的研究人群的精度。与广告。但是，这一结果与既定的临床知识冲突，即FDG-PET比SMRI更好地捕获AD特定的病理。因此，我们提出了一个框架，用于对基于FDG-PET和SMRI进行多模式DNN的系统评估，并重新评估单模式DNN和多模式DNN，用于二进制健康与AD，以及三向健康/轻度的健康/轻度认知障碍/广告分类。我们的实验表明，使用FDG-PET的单模式网络的性能优于MRI（准确性0.91 vs 0.87），并且在组合时不会显示出改进。这符合有关AD生物标志物的既定临床知识，但提出了有关多模式DNN的真正好处的问题。我们认为，未来关于多模式融合的工作应系统地评估我们提出的评估框架后的个人模式的贡献。最后，我们鼓励社区超越健康与AD分类，并专注于痴呆症的鉴别诊断，在这种诊断中，在这种诊断中，融合了多模式图像信息与临床需求相符。

早期发现阿尔茨海默氏病对于部署干预措施和减慢疾病进展至关重要。在过去的十年中，已经探索了许多机器学习和深度学习算法，目的是为阿尔茨海默氏症建立自动检测。数据增强技术和先进的深度学习体系结构的进步已经在该领域开辟了新的边界，研究正在快速发展。因此，这项调查的目的是概述有关阿尔茨海默氏病诊断深度学习模型的最新研究。除了对众多数据源，神经网络架构以及常用的评估措施进行分类外，我们还对实施和可重复性进行了分类。我们的目标是协助感兴趣的研究人员跟上最新的发展，并将早期的调查作为基准。此外，我们还指出了该主题的未来研究方向。

For decades, a variety of predictive approaches have been proposed and evaluated in terms of their prediction capability for Alzheimer's Disease (AD) and its precursor - mild cognitive impairment (MCI). Most of them focused on prediction or identification of statistical differences among different clinical groups or phases (e.g., longitudinal studies). The continuous nature of AD development and transition states between successive AD related stages have been overlooked, especially in binary or multi-class classification. Though a few progression models of AD have been studied recently, they were mainly designed to determine and compare the order of specific biomarkers. How to effectively predict the individual patient's status within a wide spectrum of continuous AD progression has been largely overlooked. In this work, we developed a novel learning-based embedding framework to encode the intrinsic relations among AD related clinical stages by a set of meaningful embedding vectors in the latent space (Disease2Vec). We named this process as disease embedding. By disease em-bedding, the framework generates a disease embedding tree (DETree) which effectively represents different clinical stages as a tree trajectory reflecting AD progression and thus can be used to predict clinical status by projecting individuals onto this continuous trajectory. Through this model, DETree can not only perform efficient and accurate prediction for patients at any stages of AD development (across five clinical groups instead of typical two groups), but also provide richer status information by examining the projecting locations within a wide and continuous AD progression process.

机器学习在医学图像分析中发挥着越来越重要的作用，产卵在神经影像症的临床应用中的新进展。之前有一些关于机器学习和癫痫的综述，它们主要专注于电生理信号，如脑电图（EEG）和立体脑电图（SEENG），同时忽略癫痫研究中神经影像的潜力。 NeuroImaging在确认癫痫区域的范围内具有重要的优点，这对于手术后的前诊所评估和评估至关重要。然而，脑电图难以定位大脑中的准确癫痫病变区。在这篇综述中，我们强调了癫痫诊断和预后在癫痫诊断和预后的背景下神经影像学和机器学习的相互作用。我们首先概述癫痫诊所，MRI，DWI，FMRI和PET中使用的癫痫和典型的神经影像姿态。然后，我们在将机器学习方法应用于神经影像数据的方法：i）将手动特征工程和分类器的传统机器学习方法阐述了两种方法，即卷积神经网络和自动化器等深度学习方法。随后，详细地研究了对癫痫，定位和横向化任务等分割，本地化和横向化任务的应用，以及与诊断和预后直接相关的任务。最后，我们讨论了目前的成就，挑战和潜在的未来方向，希望为癫痫的计算机辅助诊断和预后铺平道路。

Structural alterations have been thoroughly investigated in the brain during the early onset of schizophrenia (SCZ) with the development of neuroimaging methods. The objective of the paper is an efficient classification of SCZ in 2 different classes: Cognitive Normal (CN), and SCZ using magnetic resonance imaging (MRI) images. This paper proposed a lightweight 3D convolutional neural network (CNN) based framework for SCZ diagnosis using MRI images. In the proposed model, lightweight 3D CNN is used to extract both spatial and spectral features simultaneously from 3D volume MRI scans, and classification is done using an ensemble bagging classifier. Ensemble bagging classifier contributes to preventing overfitting, reduces variance, and improves the model's accuracy. The proposed algorithm is tested on datasets taken from three benchmark databases available as open-source: MCICShare, COBRE, and fBRINPhase-II. These datasets have undergone preprocessing steps to register all the MRI images to the standard template and reduce the artifacts. The model achieves the highest accuracy 92.22%, sensitivity 94.44%, specificity 90%, precision 90.43%, recall 94.44%, F1-score 92.39% and G-mean 92.19% as compared to the current state-of-the-art techniques. The performance metrics evidenced the use of this model to assist the clinicians for automatic accurate diagnosis of SCZ.

主观认知下降（SCD）是阿尔茨海默氏病（AD）的临床前阶段，甚至在轻度认知障碍（MCI）之前就发生。渐进式SCD将转换为MCI，并有可能进一步发展为AD。因此，通过神经成像技术（例如，结构MRI）对进行性SCD的早期鉴定对于AD的早期干预具有巨大的临床价值。但是，现有的基于MRI的机器/深度学习方法通​​常会遇到小样本大小的问题，这对相关的神经影像学分析构成了巨大挑战。我们旨在解决本文的主要问题是如何利用相关领域（例如AD/NC）协助SCD的进展预测。同时，我们担心哪些大脑区域与进行性SCD的识别更加紧密相关。为此，我们提出了一个注意引导自动编码器模型，以进行有效的跨域适应，以促进知识转移从AD到SCD。所提出的模型由四个关键组成部分组成：1）用于学习不同域的共享子空间表示的功能编码模块，2）用于自动定义大脑中定义的兴趣障碍区域的注意模块，3）用于重构的解码模块原始输入，4）用于鉴定脑疾病的分类模块。通过对这四个模块的联合培训，可以学习域不变功能。同时，注意机制可以强调与脑部疾病相关的区域。公开可用的ADNI数据集和私人CLAS数据集的广泛实验证明了该方法的有效性。提出的模型直接可以在CPU上仅5-10秒进行训练和测试，并且适用于具有小数据集的医疗任务。

Accurate diagnosis of Alzheimer's disease (AD) is both challenging and time consuming. With a systematic approach for early detection and diagnosis of AD, steps can be taken towards the treatment and prevention of the disease. This study explores the practical application of deep learning models for diagnosis of AD. Due to computational complexity, large training times and limited availability of labelled dataset, a 3D full brain CNN (convolutional neural network) is not commonly used, and researchers often prefer 2D CNN variants. In this study, full brain 3D version of well-known 2D CNNs were designed, trained and tested for diagnosis of various stages of AD. Deep learning approach shows good performance in differentiating various stages of AD for more than 1500 full brain volumes. Along with classification, the deep learning model is capable of extracting features which are key in differentiating the various categories. The extracted features align with meaningful anatomical landmarks, that are currently considered important in identification of AD by experts. An ensemble of all the algorithm was also tested and the performance of the ensemble algorithm was superior to any individual algorithm, further improving diagnosis ability. The 3D versions of the trained CNNs and their ensemble have the potential to be incorporated in software packages that can be used by physicians/radiologists to assist them in better diagnosis of AD.

生成的对抗网络（GAN）是在众多领域成功使用的一种强大的深度学习模型。它们属于一个称为生成方法的更广泛的家族，该家族通过从真实示例中学习样本分布来生成新数据。在临床背景下，与传统的生成方法相比，GAN在捕获空间复杂，非线性和潜在微妙的疾病作用方面表现出增强的能力。这篇综述评估了有关gan在各种神经系统疾病的成像研究中的应用的现有文献，包括阿尔茨海默氏病，脑肿瘤，脑老化和多发性硬化症。我们为每个应用程序提供了各种GAN方法的直观解释，并进一步讨论了在神经影像学中利用gans的主要挑战，开放问题以及有希望的未来方向。我们旨在通过强调如何利用gan来支持临床决策，并有助于更好地理解脑部疾病的结构和功能模式，从而弥合先进的深度学习方法和神经病学研究之间的差距。

背景：虽然卷积神经网络（CNN）实现了检测基于磁共振成像（MRI）扫描的阿尔茨海默病（AD）痴呆的高诊断准确性，但它们尚未应用于临床常规。这是一个重要原因是缺乏模型可理解性。最近开发的用于导出CNN相关性图的可视化方法可能有助于填补这种差距。我们调查了具有更高准确性的模型还依赖于先前知识预定义的判别脑区域。方法：我们培训了CNN，用于检测痴呆症和Amnestic认知障碍（MCI）患者的N = 663 T1加权MRI扫描的AD，并通过交叉验证和三个独立样本验证模型的准确性= 1655例。我们评估了相关评分和海马体积的关联，以验证这种方法的临床效用。为了提高模型可理解性，我们实现了3D CNN相关性图的交互式可视化。结果：跨三个独立数据集，组分离表现出广告痴呆症与控制的高精度（AUC $ \ GEQUQ $ 0.92）和MCI与控制的中等精度（AUC $ \约0.75美元）。相关性图表明海马萎缩被认为是广告检测的最具信息性因素，其其他皮质和皮质区域中的萎缩额外贡献。海马内的相关评分与海马体积高度相关（Pearson的r $ \大约$ -0.86，p <0.001）。结论：相关性地图突出了我们假设先验的地区的萎缩。这加强了CNN模型的可理解性，这些模型基于扫描和诊断标签以纯粹的数据驱动方式培训。

卷积神经网络已使基于医学图像的诊断有了重大改进。但是，越来越明显的是，这些模型在面对虚假的相关性和数据集转移时易受性能降解，例如，领导者（例如，代表性不足的患者群体的表现不足）。在本文中，我们比较了ADNI MRI数据集上的两个分类方案：使用手动选择的体积特征的简单逻辑回归模型，以及对3D MRI数据训练的卷积神经网络。我们在面对不同的数据集拆分，训练集的性别组成和疾病阶段的情况下评估了受过训练的模型的鲁棒性。与其他成像方式中的早期工作相反，我们没有观察到培训数据集中多数组的模型性能的明确模式。取而代之的是，尽管逻辑回归对数据集组成完全可靠，但我们发现，在培训数据集中包括更多女性受试者时，男性和女性受试者的CNN性能通常会提高。我们假设这可能是由于两性病理学的固有差异。此外，在我们的分析中，Logistic回归模型优于3D CNN，强调了基于先验知识的手动特征规范的实用性，以及需要更强大的自动功能选择。

阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性疾病，具有最复杂的病原体之一，使有效且临床上可行的决策变得困难。这项研究的目的是开发一个新型的多模式深度学习框架，以帮助医疗专业人员进行AD诊断。我们提出了一个多模式的阿尔茨海默氏病诊断框架（MADDI），以准确检测成像，遗传和临床数据中的AD和轻度认知障碍（MCI）。 Maddi是新颖的，因为我们使用跨模式的注意力，它捕获了模态之间的相互作用 - 这种域中未探讨的方法。我们执行多级分类，这是一项艰巨的任务，考虑到MCI和AD之间的相似之处。我们与以前的最先进模型进行比较，评估注意力的重要性，并检查每种模式对模型性能的贡献。 Maddi在持有的测试集中对MCI，AD和控件进行了96.88％的精度分类。在检查不同注意力方案的贡献时，我们发现跨模式关注与自我注意力的组合表现出了最佳状态，并且模型中没有注意力层表现最差，而F1分数差异为7.9％。我们的实验强调了结构化临床数据的重要性，以帮助机器学习模型将其背景化和解释其余模式化。广泛的消融研究表明，未访问结构化临床信息的任何多模式混合物都遭受了明显的性能损失。这项研究证明了通过跨模式的注意组合多种输入方式的优点，以提供高度准确的AD诊断决策支持。

机器学习方法利用多参数生物标志物，特别是基于神经影像动物，具有改善痴呆早期诊断的巨大潜力，并预测哪些个体存在发展痴呆的风险。对于机器学习领域的基准算法和痴呆症中的神经影像症，并评估他们在临床实践中使用的潜力和临床试验，七年的大挑战已经在过去十年中组织：Miriad，Alzheimer的疾病大数据梦，Caddementia，机器学习挑战，MCI神经影像动物，蝌蚪和预测分析竞争。基于两个挑战评估框架，我们分析了这些大挑战如何互相补充研究问题，数据集，验证方法，结果和影响。七个大挑战解决了与（临床前）痴呆症（临床）痴呆症的筛查，诊断，预测和监测有关的问题。临床问题，任务和性能指标几乎没有重叠。然而，这具有提供对广泛问题的洞察力的优势，它也会限制对挑战的结果的验证。通常，获胜算法执行严格的数据预处理并组合了广泛的输入特征。尽管最先进的表演，但临床上没有挑战评估的大部分方法。为了增加影响，未来的挑战可以更加关注统计分析，对其与高于阿尔茨海默病的临床问题，以及使用超越阿尔茨海默病神经影像疾病的临床问题，以及超越阿尔茨海默病的临床问题。鉴于过去十年中汲取的潜力和经验教训，我们在未来十年及其超越的机器学习和神经影像中的大挑战前景兴奋。