לאחרונה טבע בריאות הנפש המחקר העריך את ההתפתחויות במודלים של אנסמבל למידה עמוקה (EDL) המשמשים לאפיון והערכת AD.
לימוד: אנסמבל למידה עמוקה לאפיון והערכת מחלת אלצהיימר. קרדיט תמונה: SewCreamStudio/Shutterstock.om
אנסמבל למידה עמוקה
EDL משלב את התפוקות של מספר מודלים של למידת מכונה (ML) כדי לשפר את ביצועי ההכללה שלהם. הגישה המסורתית לבניית אנסמבל משתמשת ברשתות עצביות עמוקות (DNNs) במסגרת למידה אנסמבל קלאסית.
EDL יכול להתגבר על אתגרים הקשורים להתפלגות מחלקות לא שוויוניות, גדלי מדגם קטנים, נתונים רועשים וכו'.
שיטות EDL חזקות יותר ממודלים של למידה עמוקה (DL) ומודדות אי ודאות ישירות על ידי הדגשת אי ההסכמה בין מודלים בסיסיים.
הם גם משפרים את ביצועי ההכללה, מפחיתים הטיית מחלקות ויכולים לזהות קשרים לא ליניאריים בנתונים. יתר על כן, שיטות EDL הן דינמיות וניתן לעדכן אותן בקלות עם מידע נוסף.
יישום שיטות EDL במקרה של AD
הסיווג והתובנות לגבי שיטות EDL מבוססות AD מבוססים על גישת הגישה לנתונים של כל מודל. במילים אחרות, זה מבוסס פרוסות או מבוסס ווקסל. גישות מבוססות פרוסות נוגעות למודלים עם גישת נתונים קלט דו מימדית (2D) במקום סריקת MRI 3D שלמה.
מצד שני, בגישות המבוססות על Voxel, תמונת העצב התלת-ממדית כולה מאומצת ישירות או מסריקות תלת-ממדיות.
לזיהוי AD באמצעות גישה מבוססת פרוסות, ניתן להשתמש בגישת EDL הומוגנית, גישת EDL הטרוגנית או גישת EDL הערמה. עבור שיטות מבוססות ווקסל, נעשה שימוש בגישת EDL הומוגנית או בגישת EDL הערמה.
יתר על כן, עבור כל אחת מהגישות, נבחנו מתודולוגיות יחיד ורב-מודאליות. בעת יצירת מודלים של נתוני הדמיה, המורכבות עלולה לגדול. במצבים אלה, גישות מבוססות פרוסות עדיפות על גישות מבוססות ווקסל, מכיוון שהן יכולות להתמודד עם נוירוסקנות דו-ממדיות.
שילוב מודלים מבוססי VGG-16 במסגרת הטרוגנית עשוי להוביל לאיתור AD יעיל. הדגש על למידה יכול להפחית מגבלות חישוביות תוך שמירה על מדדי ביצועים.
חוקרים אימנו גם אלגוריתמים של רשתות עצביות קונבולוציונית (CNN) על פני פרוסות MRI שונות, שיצרו הרכבי סיווג אופטימליים וחסונים.
דיוק סיווג משופר הושג באמצעות מקורות נתונים מגוונים, כגון סריקות MRI ו-PET וסמנים גנטיים. החיזוי של סמנים ביולוגיים של הגנום בוצע על ידי שילוב של תובנות גנטיות ונתוני הדמיה עצבית.
כדי להבטיח התכנסות של שגיאת סיווג, אנסמבל הומוגני עושה שימוש במסווגים רבים. מסיבה זו, מסווגים דורשים כמות גדולה של זיכרון, והסקת מסקנות צורכת כוח מחשוב משמעותי עבור כל מקרה בדיקה.
הרכבים הטרוגניים מחלצים את היתרונות של מודלים בסיסיים מגוונים כדי לחשוף מאפיינים ייחודיים של נתוני האימון. זה מציע ביצועי הכללה יותר מאשר הרכבים הומוגניים.
עם זאת, תוך כדי פיתוח הרכבים הטרוגניים, יש לבצע בקפידה את בחירת דגמי הבסיס המשלימים והמגוונים, הזיהוי והבחירה של תת-קבוצה אופטימלית של מסווגים וקביעת קבוצת משקלים אופטימלית.
בסך הכל, סקירה זו מציעה שיטת אורך רב-מודאלית יעילה כמטרה סופית עבור מערכת חיזוי AD בהתאם ל-EDL.
EDL מסוגלת להתמודד עם סוגיות נפוצות הנוגעות למיעוט הנתונים, הפוטנציאל של סילו של נתונים או נוכחות של חוסר איזון בכיתה.
מרחב לפיתוח נוסף של EDL
המחקר הנוכחי מתמקד בשילוב תכונות מבוססות ידע רפואי ומשתנים התנהגותיים כדי לזהות AD. ניתן לפתח מסגרות זיהוי מדויקות יותר כדי לזהות אנשים או קבוצות הומוגניות קלינית עם AD.
השימוש ב-ML כדי להפגיש סמנים ביולוגיים שונים, מאפיינים מבוססי ידע רפואי, בדיקות נוירופסיכולוגיות והדמיית מוח יכולים לשפר משמעותית את המחקר והאבחון של AD.
היישום של מודלים מורכבים של EDL יקרים מבחינה חישובית עשוי להיות בלתי אפשרי לאבחון AD מכיוון שכמות המחשוב הנדרשת כדי להכשיר אנסמבל של מודלים עצמאיים היא יקרה.
זה נכון במיוחד אם מערכי הנתונים המעורבים גדולים או אם מודלים בודדים הם ארכיטקטורות גדולות ועמוקות. לכן, תכנון ארכיטקטורות מתאימות מבוססות EDL כדי להתגבר על הבעיות בזיהוי AD הוא תחום פורה למחקר עתידי.
תחום פוטנציאלי נוסף לפיתוח נוסף יכול להיות שילוב טוב יותר של אופני נתונים חדשים באפיון AD באמצעות EDL.
מעבר להדמייה עצבית והערכות קליניות מסורתיות, הופך חשוב יותר ויותר לשלב סוגי נתונים מגוונים, כגון נתוני אומיקס וסמנים ביולוגיים של הדמיה.
אלה מציעים תובנות מפתח לגבי המנגנונים הבסיסיים והתקדמות המחלה. עם זאת, נותרו אתגרים פוטנציאליים סביב עלויות חישוב, זמינות של מסגרות אנליטיות חזקות ואיכות נתונים.
מסקנות
לסיכום, גישת אבחון מבוססת מחשב ומומחיות קלינית יכולה לשמש ביעילות לזיהוי AD.
טכניקות אנסמבל DL זכו לפופולריות עצומה בזכות יכולתן לשלב שיטות נתונים מגוונות. יכולות ההכללה המעולות שלהם מייצגות גם שיפור ניכר לעומת שיטות קודמות לאבחון AD.
