一個人如何預防阿爾茨海默氏病？過早診斷可能不是答案。但是，由於這個原因，有助於過早干預減慢疾病的發展，對阿爾茨海默氏病的診斷在研究中變得很重要。有許多證據表明，白色物質的變化可能有助於早期診斷阿爾茨海默氏症。
由人工智能學校，郵政和電信，北京，北京，中國競爭和競爭的教授Yong Liu領導的機構間研究員團隊。在線文章現在 腦疾病–
當前數據說：“我們通過測量沿18條線纖維的擴散來競爭，這是通過自動纖維（AFQ）提取的功能，它使用世界各地最大的生物庫DTI之一提取。” “目前的數據集來自中國第四個魔法體育場的7個掃描儀，共有862人患有DTI和人口。”
對於白色物質的提取物，團隊操作AFQ管道，該管道由三個步驟組成。首先，它們遵循所有帶有算法的大腦纖維以監測敏捷性。之後，他們用一個有趣的區域將纖維分開並定制。他們使用纖維概率的地圖。第二步是反复去除遠離纖維核心的異常纖維。在每個節點中，每個纖維由隨機擴散確定，每個纖維為100，兩個有趣區域之間的距離相同。
在比賽中，劉和同事是由中國，美國和英國大學/機構的科學家解決的。競爭的目的是通過評估重要的白土地的評估來評估和開發分析框架，以提高阿爾茨海默氏二元分類的效率，這些白色土地從白色纖維的DTI測量中清楚地通過AFQ提取，並在阿爾茨海默氏早期的檢測中顯示其效用。作者建議，對較大多站點數據模型的描述的特殊帖子分析和更好的算法將在阿爾茨海默氏症的第一範圍內更有效。
研究小組成功地確定了白色物質可能是早期阿爾茨海默氏症診斷的生物群落。此外，劉教授還提到了科學特徵：“我們在這項研究中提出的數據集和某些代碼可以作為一個項目來源，這將受益於使很多研究人員參與共享機器的信息或學習風格的參與。他還補充說，他們還專注於診斷阿爾茨海默爾目前的挑戰，以使許多臨床挑戰具有更大的益處。異常和準確性。
參考期刊和信用：
Yida Qu，Pan Wang，Bing Liu，Chengyuan Song，Dawei Wang，Hongwei Yang，Zengqiang Zhang … Yong Liu和“ AI4AD：人工智能分析，用於分類阿爾茨海默氏症的DTI數據庫“異常”：100005：100005：1000055：1000055：1000055：1000055 https://doi.org/10.1016/j.dscb.2021.100005
