مروری بر تشخیص بیماری آلزایمر از تصاویر fMRI با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

بیماری آلزایمر شایع ترین نوع زوال عقل است که با اختلال در عملکرد روزانه فرد و آسیب به سلول های مغزی، منجر به از دست دادن تدریجی حافظه می شود. شناسایی زودهنگام این بیماری، اهمیت بسیاری دارد. تشخیص زودهنگام نقش کلیدی در حفظ سلامت افراد ایفا می کند. تحلیل تصاویر اسکن مغزی با استفاده از فناوری تصویربرداری تشدید مغناطیسی و به کارگیری تکنیک های هوش مصنوعی، امکان دسته بندی بیماران آلزایمر و پیش بینی احتمال ابتلا به آن را فراهم می آورد. این مقاله با هدف ارائه دانش بنیادی و معرفی تکنیک های پیشرفته یادگیری عمیق و یادگیری ماشین، به بررسی روش ها و تحلیل های مرتبط با این حوزه می پردازد. نتایج تحقیقات نشان می دهد که مدل های مبتنی بر یادگیری عمیق، مانند شبکه های عصبی کانولوشنی و بازگشتی، در تشخیص بیماری آلزایمر عملکرد موفقی داشته اند، اما چالش هایی همچون عدم تعادل داده ها، وابستگی به داده های مصنوعی و تحلیل ناکافی مراحل بیماری همچنان وجود دارد که باید به آن ها بیشتر پرداخته شود.

کلیدواژه ها:

بیماری آلزایمر ، تصاویر تشدید مغناطیسی ، یادگیری عمیق و ماشین ، پردازش تصویر