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Artículo

Machine Learning for Detection of Cognitive Impairment

Diaz, Valeria; Rodríguez, Guillermo HoracioIcon
Fecha de publicación: 03/2022
Editorial: Budapest Tech
Revista: Acta Polytechnica Hungarica
ISSN: 1785-8860
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Otras Ciencias de la Computación e Información

Resumen

The detection of cognitive problems, especially in the early stages, is critical and the method by which it is diagnosed is manual and depends on one or more specialist doctors, to diagnose it as the cognitive decline escalates into the early stage of dementia, e.g., Alzheimer's disease (AD). The early stages of AD are very similar to Mild Cognitive Impairment (MCI); it is essential to identify the possible factors associated with the disease. This research aims to demonstrate that automated models can differentiate and classify MCI and AD in the early stages. The present research used a combination of Machine Learning (ML) algorithms to identify AD, using gene expressions. The algorithms used for the classification of cognitive problems and healthy people (control) were: Linear Regression, Decision Trees (DT), Naîve Bayes (NB) and Deep Learning (DP). The result of this research shows ML algorithms can identify AD, in early stages, with an 80% accuracy, using a Deep Learning (DL) algorithm.
Palabras clave: MACHINE LEARNING , ALZHEIMER DISEASE , IMPAIRMENT , MILD COGNITIVE
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/214993
URL: http://acta.uni-obuda.hu/Issue123.htm
URL: http://acta.uni-obuda.hu/Diaz_Rodriguez_123.pdf
Colecciones
Articulos(ISISTAN)
Articulos de INSTITUTO SUPERIOR DE INGENIERIA DEL SOFTWARE
Citación
Diaz, Valeria; Rodríguez, Guillermo Horacio; Machine Learning for Detection of Cognitive Impairment; Budapest Tech; Acta Polytechnica Hungarica; 19; 5; 3-2022; 195-213
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