Published October 11, 2021
| Version v1
Publication
Open
A Predictive and Preventive Model for Onset of Alzheimer's Disease
Creators
- 1. Vellore Institute of Technology University
- 2. National University of Malaysia
- 3. University of South Carolina
- 4. Imam Abdulrahman Bin Faisal University
- 5. Prince Sattam Bin Abdulaziz University
Description
Alzheimer's Disease (AD) is a neurodegenerative irreversible brain disorder that gradually wipes out the memory, thinking skills and eventually the ability to carry out day-to-day tasks. The amount of AD patients is rapidly increasing due to several lifestyle changes that affect biological functions. Detection of AD at its early stages helps in the treatment of patients. In this paper, a predictive and preventive model that uses biomarkers such as the amyloid-beta protein is proposed to detect, predict, and prevent AD onset. A Convolution Neural Network (CNN) based model is developed to predict AD at its early stages. The results obtained proved that the proposed model outperforms the traditional Machine Learning (ML) algorithms such as Logistic Regression, Support Vector Machine, Decision Tree Classifier, and K Nearest Neighbor algorithms.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
مرض الزهايمر (AD) هو اضطراب دماغي عصبي لا رجعة فيه يمحو تدريجياً الذاكرة ومهارات التفكير وفي النهاية القدرة على تنفيذ المهام اليومية. يتزايد عدد مرضى الزهايمر بسرعة بسبب العديد من تغييرات نمط الحياة التي تؤثر على الوظائف البيولوجية. يساعد الكشف عن مرض الزهايمر في مراحله المبكرة في علاج المرضى. في هذه الورقة، يُقترح نموذج تنبؤي ووقائي يستخدم المؤشرات الحيوية مثل بروتين أميلويد بيتا للكشف عن ظهور مرض الزهايمر والتنبؤ به ومنعه. تم تطوير نموذج قائم على الشبكة العصبية التفافية (CNN) للتنبؤ بمرض الزهايمر في مراحله المبكرة. أثبتت النتائج التي تم الحصول عليها أن النموذج المقترح يتفوق على خوارزميات التعلم الآلي التقليدية (ML) مثل الانحدار اللوجستي، وآلة ناقلات الدعم، ومصنف شجرة القرار، وخوارزميات K Nearest Neighbor.Translated Description (French)
La maladie d'Alzheimer (MA) est un trouble cérébral irréversible neurodégénératif qui efface progressivement la mémoire, les capacités de réflexion et éventuellement la capacité à effectuer des tâches quotidiennes. Le nombre de patients atteints de DA augmente rapidement en raison de plusieurs changements de mode de vie qui affectent les fonctions biologiques. La détection de la MA à ses débuts aide dans le traitement des patients. Dans cet article, un modèle prédictif et préventif qui utilise des biomarqueurs tels que la protéine bêta-amyloïde est proposé pour détecter, prédire et prévenir l'apparition de la MA. Un modèle basé sur le réseau neuronal à convolution (CNN) est développé pour prédire la MA à ses débuts. Les résultats obtenus ont prouvé que le modèle proposé surpasse les algorithmes traditionnels d'apprentissage automatique (ML) tels que la régression logistique, la machine vectorielle de support, le classificateur d'arbre de décision et les algorithmes K du plus proche voisin.Translated Description (Spanish)
La enfermedad de Alzheimer (EA) es un trastorno cerebral neurodegenerativo irreversible que elimina gradualmente la memoria, las habilidades de pensamiento y, finalmente, la capacidad de llevar a cabo las tareas cotidianas. La cantidad de pacientes con EA está aumentando rápidamente debido a varios cambios en el estilo de vida que afectan las funciones biológicas. La detección de la EA en sus primeras etapas ayuda en el tratamiento de los pacientes. En este trabajo se propone un modelo predictivo y preventivo que utiliza biomarcadores como la proteína beta-amiloide para detectar, predecir y prevenir la aparición de EA. Se desarrolla un modelo basado en la red neuronal de convolución (CNN) para predecir la EA en sus primeras etapas. Los resultados obtenidos demostraron que el modelo propuesto supera a los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático (ML), como la regresión logística, la máquina de vectores de soporte, el clasificador del árbol de decisiones y los algoritmos del vecino más cercano K.Files
pdf.pdf
Files
(3.1 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:115665aa7b7e8de506575d0b105cefbf
|
3.1 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- نموذج تنبؤي ووقائي لبداية مرض الزهايمر
- Translated title (French)
- Un modèle prédictif et préventif pour l'apparition de la maladie d'Alzheimer
- Translated title (Spanish)
- Un modelo predictivo y preventivo para la aparición de la enfermedad de Alzheimer
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3206041465
- DOI
- 10.3389/fpubh.2021.751536
References
- https://openalex.org/W2010367297
- https://openalex.org/W2042406995
- https://openalex.org/W2071865662
- https://openalex.org/W2090533051
- https://openalex.org/W2097093320
- https://openalex.org/W2105037799
- https://openalex.org/W2122320288
- https://openalex.org/W2124260444
- https://openalex.org/W2129085204
- https://openalex.org/W2132587081
- https://openalex.org/W2150534249
- https://openalex.org/W2547591851
- https://openalex.org/W2619679343
- https://openalex.org/W2735045133
- https://openalex.org/W2774698027
- https://openalex.org/W2804164821
- https://openalex.org/W2891516347
- https://openalex.org/W2900386946
- https://openalex.org/W3001869580
- https://openalex.org/W3005147719
- https://openalex.org/W3010631067
- https://openalex.org/W3011249019
- https://openalex.org/W3017050370
- https://openalex.org/W3023013291
- https://openalex.org/W3082431408
- https://openalex.org/W3093930588
- https://openalex.org/W3100122486
- https://openalex.org/W3117497069
- https://openalex.org/W3126009018
- https://openalex.org/W3130714454
- https://openalex.org/W3141072087
- https://openalex.org/W3172905624
- https://openalex.org/W3193630181
- https://openalex.org/W3196156582
- https://openalex.org/W4238843899
- https://openalex.org/W4299297331