Application of machine learning in dementia diagnosis: a systematic literature review

According to the World Health Organization forecast, over 55 million people worldwide have dementia, and about 10 million new cases are detected yearly. Early diagnosis is essential for patients to plan for the future and deal with the disease. Machine Learning algorithms allow us to solve the problems associated with early disease detection. This work attempts to identify the current relevance of the application of machine learning in dementia prediction in the scientific world and suggests open fields for future research. The literature review was conducted by combining bibliometric and content analysis of articles originating in a period of 20 years in the Scopus database. Twenty-seven thousand five hundred twenty papers were identified firstly, of which a limited number focused on machine learning in dementia diagnosis. After the exclusion process, 202 were selected, and 25 were chosen for analysis. The recent increasing interest in the past five years in the theme of machine learning in dementia shows that it is a relevant field for research with still open questions. The methods used to identify dementia or what features are used to identify or predict this disease are explored in this study. The literature review revealed that most studies used magnetic resonance imaging (MRI) and its types as the main feature, accompanied by demographic data such as age, gender, and the mini-mental state examination score (MMSE). Data are usually acquired from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Classification of Alzheimer’s disease is more prevalent than prediction of Mild Cognitive Impairment (MCI) or their combination. The authors preferred machine learning algorithms such as SVM, Ensemble methods, and CNN because of their excellent performance and results in previous studies. However, most use not one machine-learning technique but a combination of techniques. Despite achieving good results in the studies considered, there are new concepts for future investigation declared by the authors and suggestions for improvements by employing promising methods with potentially significant results.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Neuropsychological predictors of the outcome in non-demented subjects with cognitive complaints

Tese de doutoramento, Ciências Biomédicas (Neurociências), Universidade de Lisboa, Faculdade de Medicina, 2012Nowadays, life expectancy has increased and gradually the prevalence of neurodegenerative disorders in the aging population began to represent a major public health problem. Alzheimer’s disease (AD) is the most common dementia and affects millions of older adults. Despite recent advances in the knowledge of AD biomarkers of pathophysiological processes, clearly the phenotype remains aetiologically heterogeneous. Understanding the clinical phenotype variation contingent to the neuropathological progression is crucial to provide intervention in the earliest phases of neurodegeneration. Newly research biomarkers have been proposed for early diagnosis of AD, however cognitive impairment remains a prominent and early feature of AD. Neuropsychological markers could offer a relatively inexpensive and noninvasive indicator of future progression to dementia because biological markers are expensive, some of them only available at few specialized centers, and, in the case of lumbar puncture, invasive. Therefore, it would not be reasonable to offer the newer and expensive biomarker techniques to all patients with cognitive complaints. Importantly, new treatments of disease modification approach require the selection of those patients with higher risk of conversion to dementia. Thus, the main goal of the present thesis was to improve the predictive value of neuropsychological measures to future conversion to dementia of patients presenting with cognitive complaints who do not fulfil the dementia criteria. Four steps were conducted in order to reach that main goal: 1. º Original published articles reporting values of sensitivity, specificity and effect sizes for neuropsychological tests to predict conversion to dementia in patients at risk of future cognitive decline were analysed in a systematic review of literature. Twenty-four studies published in the last 20 years were selected. Neuropsychological tests administered vary considerably among studies, yet the battery of tests applied generally assessed verbal memory performances, and many included also cognitive areas such as executive functions, attention and language. Methodological constrains limited the ability to provide reasonable predictive values; some studies have reported rather disparate global sensitivity and specificity rates for the neuropsychological tests to predict conversion to dementia. Conversely, other studies reported high and balanced sensitivity/specificity ratios (≥80%), mainly for verbal episodic memory tests, however the follow-up period of those studies was generally short (≈2 years). Certainly, it would be important to achieve a consensus according to the more feasible and accurate neuropsychological tests to administer for the assessment of patients at risk of conversion to dementia. On the other hand, cohort studies with longer follow-up periods would be important to propose neuropsychological tests with higher predictive accuracy and clinical relevance regarding conversion to dementia. 2. º Newer statistical classification methods derived from data mining and machine learning methods were applied to improve accuracy, sensitivity and specificity of predictors obtained from neuropsychological testing. Data used to perform the comparison of classification methods was extracted from a cohort study (CCC – Cognitive Complaints Cohort) with 775 elderly non-demented patients with cognitive complaints referred for neuropsychological evaluation. Seven non-parametric classifiers derived from data mining methods (Multilayer Perceptrons Neural Networks, Radial Basis Function Neural Networks, Support Vector Machines, CART, CHAID and QUEST Classification Trees and Random Forests) were compared to three traditional classifiers (Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis and Logistic Regression) in terms of overall classification accuracy, specificity, sensitivity, Area under the ROC curve and Press’Q. Model predictors were 10 neuropsychological tests currently used in the diagnosis of dementia. Comparison of classifiers highlighted three methods more adequate to study the predictive value of neuropsychological tests in longitudinal clinical cohort studies. Support Vector Machines demonstrated the larger overall classification accuracy (Median (Me) = 0.76) and area under the ROC (Me =0.90). However, this method showed high specificity (Me = 1.0) but very low sensitivity (Me = 0.3). Random Forests ranked second in overall accuracy (Me = 0.73) with high area under the ROC (Me = 0.73), specificity (Me = 0.73) and sensitivity (Me = 0.64). Linear Discriminant Analysis also showed acceptable overall accuracy (Me = 0.66), with acceptable area under the ROC (Me = 0.72), specificity (Me = 0.66) and sensitivity (Me = 0.64). Results indicated the innovative data mining method of Random Forests, along with more traditional methods, namely the Linear Discriminant Analysis, should be the option in cohort studies of neuropsychological predictors of future dementia. 3. º Verbal memory is one of the first cognitive areas to decline, therefore, the predictive value of Mild Cognitive Impairment (MCI) for the conversion to dementia when using four different verbal memory tests (Logical Memory, LM; California Verbal Learning Test, CVLT; Verbal Paired-Associate Learning, VPAL; and Digit Span, DS) was analysed. Participants were consecutive patients with subjective cognitive complaints who performed a comprehensive neuropsychological evaluation and were not demented, observed in a memory clinic setting. At baseline, 272 patients from CCC reporting subjective cognitive complaints and not demented were included. During the follow-up time (3.0±1.9 years), 58 patients converted to dementia, and 214 did not. Statistically significant differences between the converters and non-converters were present in LM, VPAL and CVLT. A multivariate Cox regression analysis combining the 4 memory tests revealed that only the CVLT test remained significant as predictor of conversion to dementia. Non-demented patients with cognitive complaints diagnosed as MCI according to abnormal (< 1.5 SD) learning in the CVLT test had 3.6 higher risk of becoming demented in the follow-up. As so, the verbal memory assessment using the CVLT should be preferred in the diagnostic criteria of MCI for a more accurate prediction of conversion to dementia. 4. º The predictive value for future conversion to dementia of a comprehensive neuropsychological battery applied to a cohort of nondemented patients followed-up for 5 years was presented. Two hundred and fifty subjects were selected from CCC having cognitive complaints, assessment with a comprehensive neuropsychological battery, and follow-up of at least 5 years (if patients have not converted to dementia earlier). During the follow-up period (2.6±1.8 years for converters and 6.1±2.1 for non converters), 162 patients (64.8%) progressed to dementia (mostly Alzheimer’s disease), and 88 (35.2%) did not. A Linear Discriminant Analysis (LDA) model constituted by Digit Span backward, Semantic Fluency, Logical Memory (immediate recall) and Forgetting Index significantly discriminated converters from non-converters (λ Wilks=0.64; χ2(4)=81.95; p<0.001; RCanonical=0.60). Logical Memory (immediate recall) was the strongest predictor with a standardized canonical discriminant function coefficient of 0.70. The LDA classificatory model showed good sensitivity, specificity and accuracy values (78.8%, 79.9% and 78.6%, respectively) of the neuropsychological tests to predict long-term conversion to dementia. Results showed that it is possible to predict, on the basis of the initial clinical and neuropsychological evaluation, namely with routine tests from a comprehensive neuropsychological battery, whether non-demented patients with cognitive complaints will probably convert to dementia, or remain stable. This prediction is obtained with very good accuracy values (≈80%), similar to those reported for the newly research biomarkers, and at a reasonably long and clinically relevant term (5 years).A esperança média de vida tem vindo a aumentar e consequentemente, de modo gradual, também a prevalência de doenças neurodegenerativas, representando actualmente na população mais envelhecida um alarmante problema de saúde pública. A doença de Alzheimer é a forma mais comum de demência e afecta milhões de indivíduos adultos. Recentemente tem sido possível alcançar avanços significativos na compreensão e no conhecimento sobre os biomarcadores que traduzem os processos patofisiológicos associados à doença de Alzheimer, no entanto, é importante salientar que o fenótipo manifestado pode ainda ser de etiologia heterogénea. Compreender melhor a variação das expressões de fenótipo contigentes ao processo neuropatológico é essencial para uma identificação e intervenção mais precoce no processo neurodegenerativo. Recentemente foram propostos novos biomarcadores, ainda limitados ao âmbito da investigação, com o propósito de realizar mais cedo o diagnóstico de doença de Alzheimer. Não obstante o seu potencial, será de referir que a presença de significativas alterações cognitivas continua a ser um elemento de diagnóstico incontornável e um indicador precoce da doença de Alzheimer. Os marcadores neuropsicológicos poderão oferecer indicadores de uma futura progressão para demência que serão economicamente mais acessíveis e clinicamente menos invasivos do que a realização dos métodos necessários aos marcadores biológicos, que além de serem mais dispendiosos, apenas se encontram disponíveis em alguns centros médicos especializados e serão em alguns casos métodos invasivos (e.g., recolha de líquido cefalorraquidiano através de punção lombar). Por conseguinte, não será razoável assumir que se irá disponibilizar a todos os indivíduos com manifestas queixas subjectivas de alterações cognitivas os recentes biomarcadores, por requerem técnicas dispendiosas e/ou invasivas. Por outro lado, é importante referir que a abordagem em presente desenvolvimento para tratar a doença incidindo na modificação dos seus factores causais requer uma selecção inicial do maior número possível de indivíduos para os quais o risco de progressão para demência seja significativo. Assim sendo, o objectivo central da presente tese foi o de melhorar o valor preditivo das medidas neuropsicológicas para a determinação de uma futura progressão para demência de indivíduos com queixa de alterações cognitivas que contudo não preenchem ainda os critérios para o diagnóstico de demência. De modo a concretizar o objectivo central, quatro estudos foram desenvolvidos: 1.º - Uma revisão sistemática da literatura foi realizada com base em estudos originais publicados sobre o valor preditivo da avaliação neuropsicológica de uma futura progressão para demência, apresentando para tal os valores de sensibilidade, especificidade e magnitude do efeito para cada uma das provas neuropsicológicas. A selecção dos artigos permitiu a identificação de 24 artigos publicados nos últimos 20 anos. Os testes neuropsicológicos aplicados mudavam consideravelmente consoante o estudo em questão, contudo verificava-se que no conjunto de estudos era consistente a aplicação de provas de avaliação da memória verbal, mas também de avaliação de funções executivas, capacidade de atenção e linguagem. A presença de limitações metodológicas condicionou a potencialidade de apresentar valores preditivos razoáveis em alguns estudos, além disso, noutros estudos os valores de sensibilidade e especificidade apresentados para as provas neuropsicológicas enquanto preditoras de futura progressão para demência eram consideravelmente díspares. No entanto será importante salientar que também foi possível identificar em parte dos estudos descritos a presença de valores muito positivos e de razões equilibradas entre sensibilidade e especificidade (≥80%), principalmente para provas de avaliação da memória verbal episódica, contudo os tempos de seguimento eram na sua maioria curtos (aproximadamente 2 anos). Com certeza que seria relevante encontrar um consenso que pudesse futuramente guiar uma escolha viável e precisa das provas neuropsicológicas a aplicar para melhor predizer uma futura progressão para demência. Por outro lado, a existência de estudos de coorte longitudinais com períodos de seguimento mais alargados seria essencial para melhorar a precisão dos valores preditivos da avaliação neuropsicológica, tornando-se estes clinicamente mais relevantes no que respeita a uma futura progressão para demência. 2.º Os novos métodos de classificação estatística associados a técnicas de Prospecção de dados (em inglês data mining) e Sistemas de Aprendizagem (em inglês machine learning) foram aplicados com o intuito de melhorar a precisão, sensibilidade e especificidade dos preditores obtidos pela avaliação neuropsicológica. Para a comparação dos métodos classificatórios recorreu-se à base de dados CCC (CCC – Cognitive Complaints Cohort) que era constituída na altura por 775 casos de pacientes idosos não-dementes com queixas de alterações cognitivas e que foram referenciados para realizarem uma avaliação neuropsicológica. A comparação dos métodos estatísticos realizou-se entre 7 classificadores não-paramétricos provenientes de métodos de Prospecção de dados (Redes Neuronais com Perceptrões Multicamada; Redes Neuronais com Funções de Base Radial; Máquinas de Vectores de Suporte; CART; CHAID; Árvores de Classificação QUEST e Árvores de Classificação Aleatória) que foram comparados com três classificadores tradicionais (Análise Discriminante Linear; Análise Discriminante Quadrática, e Regressão Logística) em termos de precisão classificatória, especificidade, sensibilidade, área abaixo da curva ROC e Press’Q. O modelo para a predição consistia em 10 testes neuropsicológicos utilizados recorrentemente para o diagnóstico de demência. A comparação de classificadores identificou três métodos como os mais adequados para testar o valor preditivo dos testes neuropsicológicos em estudos longitudinais de coortes clínicas. As Máquinas de Vectores de Suporte demonstraram valores mais elevados de precisão classificatória (Mediana (Me)= 0,76) e de área abaixo da curva ROC (Me= 0,90). De salientar que, no que respeita à especificidade, este método revelou um valor elevado (Me= 1,0), contudo o valor de sensibilidade era consideravelmente baixo (Me= 0,30). As Florestas Aleatórias foram o segundo método com melhores resultados em termos de precisão (Me= 0,73), área abaixo da curva ROC (Me= 0,73), especificidade (Me= 0,73) e sensibilidade (Me= 0,64). A Análise Discriminante Linear demonstrou igualmente valores razoáveis de precisão (Me= 0,66), área abaixo da curva ROC (Me= 0,72), especificidade (Me= 0,66) e sensibilidade (Me= 0,64). Os resultados apresentados indicam que os melhores métodos classificatórios para analisar os preditores neuropsicológicos de futura progressão para demência correspondem às Florestas Aleatórias no âmbito dos mais inovadores métodos de Prospecção de dados e à Análise Discriminante Linear, enquanto método de eleição de entre os mais tradicionais para classificação de dados. 3.º A memória verbal é considerada uma das primeiras áreas cognitivas a manifestar declínio nos casos de Doença de Alzheimer. Por conseguinte, o valor preditivo de progressão para demência (Doença de Alzheimer) associado ao Defeito Cognitivo Ligeiro (DCL) foi analisado contemplando para o diagnóstico de DCL quatro testes diferentes de avaliação da memória verbal (Memória Lógica (LM); Teste de Aprendizagem Verbal de Califórnia (CVLT); Aprendizagem Verbal Associativa com Pares de Palavras (VPAL); e, Memória de Dígitos (DS)). Para o estudo foi seleccionada uma amostra consecutiva de pacientes com queixas de alterações cognitivas que em consequência das mesmas foram referenciados para realizar uma avaliação neuropsicológica pormenorizada numa clínica de memória, mas que não preenchiam ainda os critérios para o diagnóstico de demência. Uma amostra inicial de 272 pacientes com queixas cognitivas e não-dementes foram seleccionados da coorte CCC para o presente estudo. No decurso do período de seguimento (3,0±1,9 anos) ocorreu a conversão para demência em 58 pacientes, enquanto 214 permaneceram cognitivamente estáveis. Nas provas de LM, VPAL e CVLT verificaram-se diferenças estatisticamente significativas entre o grupo que converteu e o que não converteu. Através de uma análise de Regressão Multivariada de COX com um modelo constituído pelas quatro provas de memória verbal demonstrou-se que apenas a prova CVLT mantém a significância enquanto preditor de futura conversão para demência. Assim sendo, pacientes que não se encontram dementes mas que manifestam queixas de alterações cognitivas, com o diagnóstico de DCL recorrendo à pontuação na prova CVLT, se apresentarem defeito nesta prova (< 1,5 desvios-padrão abaixo da média de referência) têm um risco acrescido de evoluir para demência dentro do período de seguimento. Consequentemente, uma avaliação neuropsicológica incluindo a prova CVLT deve ser contemplada para os critérios de diagnóstico de DCL de modo a predizer com maior precisão uma futura conversão para demência. 4.º Uma coorte constituída por 250 indivíduos (seleccionados da base de dados CCC) com queixas cognitivas mas sem critérios de demência e com seguimento clínico superior a 5 anos (com excepção para os casos que evoluíram para demência antes dos 5 anos) foi analisada com vista à determinação do valor preditivo dos testes neuropsicológicos a longo prazo. Durante o período de seguimento (2,6±1,8 anos para os indivíduos que evoluíram para demência e 6,1±2,1 anos para os que permaneceram estáveis a nível cognitivo) 162 indivíduos (64,8%) apresentaram os critérios para o diagnóstico de demência (principalmente para Doença de Alzheimer), enquanto que 88 (35,2%) permaneceram estáveis. Foi possível discriminar entre os indivíduos que progrediram para demência e os que permaneceram estáveis através de um modelo de Análise Discriminante Linear (ADL) com os resultados iniciais da avaliação nas provas: Memória de Dígitos inversa, Fluência Semântica, Memória Lógica (evocação imediata), e o Índice de Esquecimento da Memória Lógica (λ Wilks= 0,64; χ2 (4)= 81,95; p< 0,001; RCanonical= 0,60). O preditor neuropsicológico mais robusto, com coeficiente estandardizado da função discriminante (canónica) de 0,70, foi a prova de Memória Lógica (evocação imediata). O modelo classificatório da ADL demonstrou valores muito positivos para a sensibilidade, especificidade e precisão classificatória (78,8%, 79,9% e 78,6%, respectivamente), dos testes neuropsicológicos para predizer uma futura progressão para demência a longo prazo. Os resultados apresentados evidenciam a possibilidade de predizer, com base numa avaliação inicial, clínica e neuropsicológica, com uma bateria de provas cognitivas aplicada na rotina clínica, se o indivíduo que apresenta queixas cognitivas irá evoluir para demência ou permanecer estável nos próximos anos. Será de salientar que o valor preditivo foi obtido com uma precisão bastante aceitável (≈ 80%), na ordem dos valores obtidos para os biomarcadores mais recentes, e no âmbito de um período de seguimento consideravelmente longo e portanto clinicamente relevante (5 anos)

Disease diagnosis in smart healthcare: Innovation, technologies and applications

To promote sustainable development, the smart city implies a global vision that merges artificial intelligence, big data, decision making, information and communication technology (ICT), and the internet-of-things (IoT). The ageing issue is an aspect that researchers, companies and government should devote efforts in developing smart healthcare innovative technology and applications. In this paper, the topic of disease diagnosis in smart healthcare is reviewed. Typical emerging optimization algorithms and machine learning algorithms are summarized. Evolutionary optimization, stochastic optimization and combinatorial optimization are covered. Owning to the fact that there are plenty of applications in healthcare, four applications in the field of diseases diagnosis (which also list in the top 10 causes of global death in 2015), namely cardiovascular diseases, diabetes mellitus, Alzheimer’s disease and other forms of dementia, and tuberculosis, are considered. In addition, challenges in the deployment of disease diagnosis in healthcare have been discussed

Alzheimer Disease Detection Techniques and Methods: A Review

Brain pathological changes linked with Alzheimer's disease (AD) can be measured with Neuroimaging. In the past few years, these measures are rapidly integrated into the signatures of Alzheimer disease (AD) with the help of classification frameworks which are offering tools for diagnosis and prognosis. Here is the review study of Alzheimer's disease based on Neuroimaging and cognitive impairment classification. This work is a systematic review for the published work in the field of AD especially the computer-aided diagnosis. The imaging modalities include 1) Magnetic resonance imaging (MRI) 2) Functional MRI (fMRI) 3) Diffusion tensor imaging 4) Positron emission tomography (PET) and 5) amyloid-PET. The study revealed that the classification criterion based on the features shows promising results to diagnose the disease and helps in clinical progression. The most widely used machine learning classifiers for AD diagnosis include Support Vector Machine, Bayesian Classifiers, Linear Discriminant Analysis, and K-Nearest Neighbor along with Deep learning. The study revealed that the deep learning techniques and support vector machine give higher accuracies in the identification of Alzheimer’s disease. The possible challenges along with future directions are also discussed in the paper

DETERMINING EFFECTIVE LEVEL OF DEMENTIA DISEASE USING MRI IMAGES

Abstract The prevalence of dementia is growing as the world's population ages, making it a major public health issue. The key to successful management and treatment of dementia is an early and precise diagnosis. In this work, we will investigate the Dementia detection model DenseNet-169 in depth. The DenseNet-169 model has been used to classify almost 7,000 magnetic resonance imaging (MRI) scans of the brain. Non-Dementia, Mild Dementia, Severe Dementia, and Moderate Dementia are all categorized using this Convolution Neural Network (CNN) model. The use of deep learning and image processing presents intriguing new directions for the diagnosis and treatment of dementia, with the ultimate goal of enhancing the quality of life for those with the disease

Artificial Intelligence Models in the Diagnosis of Adult-Onset Dementia Disorders: A Review

Background: The progressive aging of populations, primarily in the industrialized western world, is accompanied by the increased incidence of several non-transmittable diseases, including neurodegenerative diseases and adult-onset dementia disorders. To stimulate adequate interventions, including treatment and preventive measures, an early, accurate diagnosis is necessary. Conventional magnetic resonance imaging (MRI) represents a technique quite common for the diagnosis of neurological disorders. Increasing evidence indicates that the association of artificial intelligence (AI) approaches with MRI is particularly useful for improving the diagnostic accuracy of different dementia types. Objectives: In this work, we have systematically reviewed the characteristics of AI algorithms in the early detection of adult-onset dementia disorders, and also discussed its performance metrics. Methods: A document search was conducted with three databases, namely PubMed (Medline), Web of Science, and Scopus. The search was limited to the articles published after 2006 and in English only. The screening of the articles was performed using quality criteria based on the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) rating. Only papers with an NOS score ≥ 7 were considered for further review. Results: The document search produced a count of 1876 articles and, because of duplication, 1195 papers were not considered. Multiple screenings were performed to assess quality criteria, which yielded 29 studies. All the selected articles were further grouped based on different attributes, including study type, type of AI model used in the identification of dementia, performance metrics, and data type. Conclusions: The most common adult-onset dementia disorders occurring were Alzheimer's disease and vascular dementia. AI techniques associated with MRI resulted in increased diagnostic accuracy ranging from 73.3% to 99%. These findings suggest that AI should be associated with conventional MRI techniques to obtain a precise and early diagnosis of dementia disorders occurring in old age