Une récente Santé mentale naturelle L'étude a évalué les développements des modèles d'apprentissage profond d'ensemble (EDL) utilisés pour caractériser et estimer la MA.
Étude: Apprentissage profond d'ensemble pour la caractérisation et l'estimation de la maladie d'Alzheimer. Crédit d'image : SewCreamStudio/Shutterstock.om
Sommaire
Apprentissage profond d’ensemble
EDL combine les sorties de plusieurs modèles d'apprentissage automatique (ML) pour améliorer leurs performances de généralisation. L'approche traditionnelle de la construction d'un ensemble utilise des réseaux de neurones profonds (DNN) dans un cadre d'apprentissage d'ensemble classique.
EDL peut surmonter les défis liés aux distributions inégales de classes, aux petites tailles d’échantillons, aux données bruitées, etc.
Les méthodes EDL sont plus robustes que les modèles individuels d’apprentissage profond (DL) et mesurent directement l’incertitude en mettant en évidence le désaccord entre les modèles de base.
Ils améliorent également les performances de généralisation, réduisent les biais de classe et peuvent détecter des relations non linéaires dans les données. De plus, les méthodes EDL sont dynamiques et peuvent être facilement mises à jour avec des informations supplémentaires.
Application des méthodes EDL en cas d'AD
La catégorisation et la compréhension des méthodes EDL basées sur AD sont basées sur l'approche d'accès aux données de chaque modèle. En d’autres termes, il s’agit d’une analyse basée sur des tranches ou sur des voxels. Les approches basées sur les tranches concernent les modèles avec une approche de données d'entrée bidimensionnelles (2D) au lieu d'une analyse IRM 3D complète.
En revanche, dans les approches basées sur Voxel, la totalité de la neuroimage 3D est adoptée directement ou à partir de scans 3D.
Pour la détection AD via une approche basée sur les tranches, une approche EDL homogène, une approche EDL hétérogène ou une approche EDL par empilement peuvent être utilisées. Pour les méthodes basées sur les voxels, une approche EDL homogène ou une approche EDL par empilement est utilisée.
De plus, pour chacune des approches, des méthodologies monomodales et multimodales ont été envisagées. Lors de la modélisation des données de neuroimagerie, la complexité pourrait augmenter. Dans ces situations, les approches basées sur les tranches sont préférées aux approches basées sur les voxels, car elles peuvent gérer les neuroscans 2D.
L'intégration de modèles basés sur VGG-16 dans un cadre hétérogène pourrait conduire à une détection efficace de la MA. L'accent mis sur l'apprentissage pourrait atténuer les contraintes de calcul tout en maintenant les mesures de performance.
Les chercheurs ont également formé des algorithmes de réseau neuronal convolutif (CNN) sur différentes tranches d’IRM 2D, ce qui a créé des ensembles de classificateurs optimaux et robustes.
Une précision de classification améliorée a été obtenue à l'aide de diverses sources de données, telles que l'IRM, la TEP et les marqueurs génétiques. La prédiction des biomarqueurs du génome a été réalisée en combinant des informations génétiques et des données de neuroimagerie.
Pour assurer la convergence des erreurs de classification, un ensemble homogène utilise de nombreux classificateurs. Pour cette raison, les classificateurs nécessitent une grande quantité de mémoire et l’inférence consomme une puissance de calcul importante pour chaque scénario de test.
Des ensembles hétérogènes extraient les avantages de divers modèles de base pour découvrir les propriétés distinctives des données d'entraînement. Cela offre plus de performances de généralisation que les ensembles homogènes.
Cependant, lors du développement d’ensembles hétérogènes, la sélection de modèles de base complémentaires et diversifiés, l’identification et la sélection d’un sous-ensemble optimal de classificateurs et la détermination d’un ensemble optimal de poids doivent être effectuées avec soin.
Dans l’ensemble, cette revue suggère d’avoir une méthode longitudinale multimodale efficace comme objectif final pour un système de prédiction de la MA dépendant de l’EDL.
EDL est capable de traiter les problèmes courants concernant la rareté des données, le potentiel de cloisonnement des données ou la présence d'un déséquilibre de classe.
Possibilités de développement ultérieur de l’EDL
La recherche actuelle se concentre sur l’intégration de fonctionnalités basées sur les connaissances médicales et de variables comportementales pour détecter la MA. Des cadres de détection plus précis pourraient être développés pour détecter des individus ou des groupes cliniquement homogènes atteints de MA.
L’utilisation du ML pour rassembler différents biomarqueurs, caractéristiques basées sur les connaissances médicales, tests neuropsychologiques et imagerie cérébrale pourrait améliorer considérablement la recherche et le diagnostic de la MA.
L'application de modèles EDL complexes et coûteux en termes de calcul peut ne pas être réalisable pour diagnostiquer la maladie d'Alzheimer, car la quantité de calcul requise pour former un ensemble de modèles indépendants est coûteuse.
Cela est particulièrement vrai si les ensembles de données impliqués sont volumineux ou si les modèles individuels sont des architectures vastes et profondes. Par conséquent, la conception d’architectures basées sur EDL appropriées pour surmonter les problèmes liés à la détection d’AD constitue un domaine de recherche futur fructueux.
Un autre domaine potentiel de développement ultérieur pourrait consister à mieux intégrer de nouvelles modalités de données dans la caractérisation de la MA via EDL.
Au-delà de la neuroimagerie et des évaluations cliniques traditionnelles, il devient de plus en plus important d’intégrer divers types de données, telles que les données omiques et les biomarqueurs de neuroimagerie.
Ceux-ci offrent des informations clés sur les mécanismes sous-jacents et la progression de la maladie. Cependant, des défis potentiels subsistent concernant les coûts de calcul, la disponibilité de cadres analytiques robustes et la qualité des données.
Conclusions
En résumé, une approche diagnostique informatisée et une expertise clinique pourraient être utilisées efficacement pour identifier la MA.
Les techniques d’ensemble DL ont acquis une immense popularité en raison de leur capacité à incorporer diverses modalités de données. Leurs capacités supérieures de généralisation représentent également une nette amélioration par rapport aux méthodes précédentes de diagnostic de la MA.
