新技术可能导致阿尔茨海默病的早期发现和治疗

美国医疗服务机构和生元国际了解到，位于阿灵顿的德克萨斯大学(University of Texas)计算机科学助理教授金文华(Won Hwa Kim)正在利用美国国家科学基金会(National science Foundation)提供的一笔为期两年、价值17.5万美元的资金，利用机器学习技术对阿尔茨海默氏症进行早期检测。

在之前的研究中，研究人员曾试图通过脑部扫描来发现大脑的哪些区域可能与这种疾病有关。金的研究将开发一种新的深度学习技术，该技术使用模拟大脑神经网络结构和功能的算法。

传统的深度学习技术很难应用于脑网络分析。Kim希望创建一个深度学习管道，帮助他设计一种新的用于图形分类的卷积神经网络。

管道必须能够基于少量的数据做出准确的预测，因为在神经成像领域数据集的大小通常是有限的。

卷积神经网络已用于图像识别和分类，但未用于图形数据。Kim的新卷积将探索对偶空间中图形节点之间的空间关系，以学习大脑网络的拓扑特征。

通过开发一种新的卷积神经网络，我们将能够看到大脑网络中哪些关系与阿尔茨海默病有关。而不是研究整个大脑，我们将能够确定和关注大脑的特定区域，以减缓和治疗疾病的进展。”Won Hwa Kim，阿灵顿德克萨斯大学计算机科学助理教授

计算机科学与工程系主任洪江说，金的研究是研究大脑及其网络的一种独特方法，具有巨大的潜力。

“深度学习是一种强大的工具，以前从未在这一背景下探索过，”姜说。“金博士的研究有很大的潜力，可以解开大脑内部的谜团，从而有助于更早地发现和治疗阿尔茨海默氏症，或许还能让研究人员更好地获取数据，增进我们对其病因的了解。”