Die Forschung von Huang et al. (2021) beschäftigt sich mit einem maschinellen Lernansatz zur Analyse der epigenetischen Veränderungen im Gehirn im Zusammenhang mit Alzheimer. DeTure & Dickson (2019) befassen sich mit der neuropathologischen Diagnose von Alzheimer, während Gaugler et al. (2022) Fakten und Zahlen zur Krankheit präsentieren. Lee et al. (2019) untersuchen die Progression von Alzheimer mithilfe eines multi-modalen Deep-Learning-Ansatzes. Seitz-Holland et al. (2023) beschäftigen sich mit der Verbindung von Depression, körperlicher Gesundheit und Marker der molekularen Seneszenz. Scheltens (2013) diskutiert die Amyloid-basierten Ansätze zur Diagnose von leichter kognitiver Beeinträchtigung.
Eikelboom et al. (2021) erforschen die neuropsychiatrischen Symptome im Spektrum der Alzheimer-Krankheit, während Pinyopornpanish et al. (2022) den Einfluss von Verhaltens- und psychologischen Symptomen auf die Betreuungspersonen betrachten. Yu et al. (2021) führen eine Literaturübersicht zu MRI-Techniken zur Detektion von Amyloid-Plaques bei Alzheimer-Patienten durch. In Bezug auf Neurobildgebung und Alzheimer untersuchen Studien von Hedayati et al. (2021), Pan et al. (2020), und Ahmed et al. (2020) verschiedene Ansätze, darunter die Anwendung von neuronalen Netzwerken und Ensemble-Lernen.
Ensemble-Lernmethoden in der Maschinenlernforschung werden von Dietterich (2000) und Dong et al. (2020) diskutiert. Andere Anwendungen von Ensemble-Lernen reichen von der Krebsdiagnose (Grewal et al., 2019) bis zur Vorhersage von Alzheimer (Karim et al., 2020). Zudem beschäftigen sich verschiedene Studien mit der Anwendung von Ensemble-Lernen in der Genomik, Proteomik und RNA-Strukturvorhersage.
Zusammenfassend zeigt die Forschung eine Vielzahl von Ansätzen im Bereich der Alzheimer-Diagnose und -Forschung, die sich auf maschinelles Lernen, Ensemble-Lernen und Multi-Modalität konzentrieren. Die Arbeit von verschiedenen Forscher:innen beleuchtet verschiedene Aspekte der Krankheit und zeigt das Potenzial von Deep Learning und Ensemble-Lernen für die präzise Diagnose und den Verständnis von Alzheimer.