人们偶尔会忘记事情，但频繁遗忘时，可能担心是否存在疾病。仅凭日常感受，往往难以准确判断记忆能力的变化。
痴呆症诊断主要有三种类型:认知功能测试,脑成像测试,以及血液测试.
在此文中,我们将通过JLK的人工智能来解释与痴呆症诊断有关的专利.
专利
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阿尔茨海默症(AD)是一种脑病,伴随着衰老,导致进化记忆问题,认知缺陷,人格变化. 痴呆症是长期和整体认知下降的一个条件,当一个正常生活的人由于各种原因在脑功能上受伤时,就会出现这种情况. 在这里,认知功能是指各种智力能力,包括记忆力,语言能力,空间和空间智能,判断力和抽象思维,每种能力都与大脑的特定部分密切相关. 最常见的痴呆症形式是阿尔茨海默氏病.
诊断阿尔茨海默氏痴呆症或长期认知障碍有多种方法. 例如,一种利用嗅觉组织中的miR-206的表达水平来诊断阿尔茨海默氏病或长期认知障碍的方法,以及一种使用血液中特有的增量的生物标记来诊断痴呆症的方法.
然而,为了利用嗅觉组织的MIR-206,组织测试需要特殊设备或测试,并且为了在血液中使用生物标记,患者的血液需要以入侵的方式采集,因此存在相对较高的拒绝感.
另见专利 如何诊断痴呆症的方式 患者很少觉得被拒绝 没有特殊设备或测试 是有的,有的,有的,有的...
根据专利, 人工神经网络特征提取器接收大脑成像后,会输出大脑特征(诊断痴呆症所需的特征信息).贡举志五种 上. 在这里,基于人工神经网络的特征提取单元由一个演化层和最大拉力或平均拉力组成.
脑成像
他们还获得痴呆症诊断的测试结果,如纵向认知障碍测试. 收到测试结果后,将认知测试结果和大脑特征输入人工智能分类器. 基于AI的分类器可以是多种AI模型,包括支持矢量机(SVM),3D CNN,以及AutoEncoder.
当认知测试结果和大脑特征被输入基于AI的分类器时,基于AI的分类器会进行痴呆症诊断,并打印出一个人是否处于正常状态,长期认知残疾,或者患有阿尔茨海默病的状态.
另一方面,根据目前的发明,为了提高诊断的准确性,脑特征可能包括脑器官的体积信息. 脑器官是指河马,前叶,时叶,皮质厚度,以及通风口.
当脑特征信息包括脑器官的体积信息输入基于AI的分类器时,基于AI的分类器可以通过比较正常脑器官的体积和被诊断者的脑器官体积来产生差异值,并进一步使用差异值来对被诊断者的地位进行分类.
根据这项专利,人们认为通过大脑成像提取的两个特征值和认知测试结果都是输入一个基于AI的分类器. 仅使用一个数值比痴呆症更准确.
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