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摘要：对认知问题的检测，尤其是在早期阶段，至关重要，诊断为手动的方法是手动的，取决于一位或多个专业医生，将其诊断为认知能力下降升级到痴呆症的早期阶段，例如阿尔茨海默氏病（AD）。AD的早期阶段与轻度认知障碍非常相似（MCI）；确定与疾病相关的可能因素至关重要。本研究旨在证明自动化模型可以在早期阶段对MCI和AD进行分类。本研究使用机器学习（ML）算法的组合使用基因表达来识别AD。用于认知问题和健康人员分类的算法（对照）是：线性回归，决策树（DT），NaîveBayes（NB）和深度学习（DP）。这项研究的结果表明，使用深度学习（DL）算法，ML算法可以在早期阶段以80％的精度识别AD。
用于检测认知障碍的机器学习
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