人工智能与年龄相关的大脑紊乱:方法和应用

老龄化是一个最常见的神经退行性疾病的主要危险因素,包括轻度认知障碍、痴呆包括阿尔茨海默病、脑血管疾病和帕金森病。还有其他一些与年龄相关的疾病,通常影响大脑功能,如2型糖尿病、高血压、慢性阻塞性肺疾病(COPD)和听力损失。其对大脑的影响是广泛和有多个目的,与各级改变分子形态和功能。早期发现这些衰老相关疾病的影响为优化管理提供了最好的希望令人不安的行为和心理症状以及伴随的生理疾病。识别疾病的特征和发展中一个适当的临床策略尽快帮助缓解全球卫生和经济负担。因此,加速新诊断的发现,从基础研究到临床应用,可以促进多个衰老相关疾病的治疗和预后是神经科学领域的首要力量。

人工智能(AI),细分(机器和深度学习),是计算机科学的一个新分支,在不同领域已经显示出令人印象深刻的结果。人工智能在医学和生物学的应用被广泛研究。神经科学,它严重依赖于医学图像,探讨了人工智能方法的前沿分析和诊断。雷竞技rebat现代人工智能算法的应用提供巨大机会以前不兼容的动态和静态数据类型。与小说等人工智能技术的快速发展深卷积神经网络,人工智能技术扮演着更重要的角色在早期发现疾病,预后预测和评估脑功能障碍。当前主题旨在汇集的一些最新研究将先进的人工智能技术应用于增加与年龄相关的脑部疾病的临床意义。预计基于ai的开发和验证方法,包括分割、特征提取、定量分析、诊断模型建设。此外,基于ai的应用方法是最欢迎的行为危险因素筛查、亚型诊断、治疗效率预测在大脑与年龄相关的疾病。我们希望目前的主题将最优利用人工智能的力量和提供新的个性化护理对抗老年性大脑紊乱。

我们欢迎关注的文章,但不限于:

1。小说的建设和验证模型有助于早期识别,以及预测预后和指导干预措施
2。识别各种表型的认知障碍和他们的共同特征
3所示。提高成像质量和核心/脑血管疾病高危组织的识别
4所示。成像标记的识别和与年龄相关的脑部疾病的进展
5。预测脑年龄
6。认知障碍的疾病特征
7所示。大脑的细胞,分子和病理特征与年龄相关的疾病
8。系统回顾人工智能应用程序与年龄相关的脑部疾病