Mci識別とは何ですか？
Mci Identification Mci識別 - Based on the ADNI cohort, we validate the effectiveness of our method by presenting the superior performance of our network in eMCI identification. [1] Through experiments, we have the following findings: (1) with the increase of n, the discriminative ability of PCn-based BFNs tends to decrease; (2) fusing the PCn-based BFNs (n>1) with the PC1-based BFN can generally improve the sensitivity for MCI identification, but fail to help the classification accuracy. [2] Experimental results demonstrate that our method is superior to previous methods in both tasks of AD/MCI identification and MCI conversion prediction, and also helps discover discriminative brain regions and functional connectivities associated with AD. [3] Additionally, gyrification index and cortical thickness derived from surface-based morphometry outperformed other features in MCI identification, suggesting they were some key morphological biomarkers for early MCI diagnosis. [4] In this paper, we proposed a novel sparse constrained effective connectivity inference method and an elastic multilayer perceptron classifier for MCI identification. [5]ADNIコホートに基づいて、eMCI識別でネットワークの優れたパフォーマンスを提示することにより、メソッドの有効性を検証します。 [1] 実験を通じて、次のことがわかりました。（1）nが増加すると、PCnベースのBFNの識別能力が低下する傾向があります。 （2）PCnベースのBFN（n> 1）をPC1ベースのBFNと融合すると、一般にMCI識別の感度が向上しますが、分類の精度は向上しません。 [2] 実験結果は、AD / MCI識別とMCI変換予測の両方のタスクで、私たちの方法が以前の方法よりも優れていることを示しており、ADに関連する識別可能な脳領域と機能的接続性の発見にも役立ちます。 [3] さらに、表面ベースの形態計測から得られたジャイリフィケーション インデックスと皮質の厚さは、MCI の識別において他の機能よりも優れており、MCI の早期診断のためのいくつかの重要な形態学的バイオマーカーであることを示唆しています。 [4] この論文では、MCI識別のための新しいスパース制約付き有効接続性推論法と弾性多層パーセプトロン分類器を提案しました。 [5]