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摘要：阿尔茨海默氏症是一种影响中枢神经系统和认知过程的神经退行性疾病，明确损害了详细的心理分析。在这种情况下，影响个人处理和分析信息逐渐恶化的认知能力，导致精神下降。近年来，旨在识别阿尔茨海默氏病并解决其进展的努力有了显着增加。研究表明，遗传因素，压力和营养在发展这种情况中的显着参与。基于机器学习和人工智能的计算机辅助分析模型的利用有可能显着增强各种神经影像学方法和非图像生物标志物的探索。本研究对自2017年以来发表的80多家出版物进行了比较评估。阿尔茨海默氏病检测是通过利用基本机器学习体系结构（例如支持向量机，决策树和集合模型）来促进的。此外，研究了有关阿尔茨海默氏病的特定建筑或设计方法的大约50篇论文。通过利用与数据有关的，与方法相关的和医学寄养的组件来说明潜在的挑战，从而对所考虑的文献进行了分类和阐明。我们研究的结论部分涵盖了对前瞻性途径的讨论，以进一步研究，并为未来的有关阿尔茨海默氏病诊断的研究活动提供了建议。
使用机器学习的阿尔茨海默氏病诊断-Addi
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