基于机器学习的阿尔茨海默病智能诊断

该研究基于阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）数据集，旨在探讨阿尔茨海默病的早期检测和疾病进展。通过创新的数据预处理策略，包括使用随机森林算法填补缺失数据，处理异常值和无效数据，从而充分挖掘和利用有限的数据资源。通过 Spearman 相关系数分析，我们确定了一些与 AD 诊断强相关的特征。我们构建并测试了三个机器学习模型：随机森林、XGBoost 和支持向量机（SVM）。其中，XGBoost 模型在诊断性能方面表现最佳，准确率达到 91%。总体而言，该研究成功克服了缺失数据的挑战，并为阿尔茨海默病的早期检测提供了有价值的见解，展示了其独特的研究价值和实际意义。