Abordagem de Conjunto de Votação para Melhorar a Classificação da Doença de Alzheimer

A doença de Alzheimer é uma demência que prejudica o pensamento, o comportamento e a memória. Começa como uma condição moderada afetando áreas do cérebro, tornando difícil reter informações recém-aprendidas, causa alterações de humor e confusão em relação a ocasiões, horários e locais. O tipo mais prevalente de demência, chamado doença de Alzheimer (DA), causa problemas relacionados à memória em pacientes. Um diagnóstico médico preciso que classifica corretamente os pacientes com DA resulta em um tratamento melhor. Atualmente, as técnicas de classificação mais comumente usadas extraem características de dados de ressonância magnética (RM) longitudinais antes de criar um único classificador que realiza a classificação. No entanto, é difícil treinar um classificador confiável para alcançar um desempenho de classificação aceitável devido ao tamanho da amostra limitado e ao ruído nos dados de RM longitudinais. Em vez de criar um único classificador, propomos um método de votação em conjunto que gera previsões de múltiplos classificadores individuais e, em seguida, combina essas previsões para desenvolver um classificador mais preciso e confiável. O modelo de classificador de votação em conjunto apresenta melhor desempenho no conjunto de dados Open Access Series of Imaging Studies (OASIS) para adultos mais velhos do que os métodos existentes em critérios de avaliação importantes, como precisão, sensibilidade, especificidade e AUC. Para a classificação binária entre com demência e sem demência, foi alcançada uma precisão de 96,4% e uma AUC de 97,2%.