Leveraging Artificial Intelligence in the Area of Connectomics for Automated Early Diagnosis of Alzheimer’s Disease
[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] employee
[ 1 ] Instytut Sieci Teleinformatycznych, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] employee
PL Wykorzystanie sztucznej inteligencji w obszarze konektomiki w celu automatycznej wczesnej diagnostyki choroby Alzheimera
english
- Alzheimer’s disease
- machine learning
- morphological brain network
- early diagnosis
- connectomics
- choroba Alzheimera
- uczenie maszynowe
- morfologiczna sieć mózgu
- wczesna diagnoza
- konektomika
EN This thesis presents a machine learning framework for early diagnosis of Alzheimer’s Disease (AD), introducing a novel Morphological Brain Network to capture subtle structural brain changes using standard MRI. The approach avoids costly and invasive screening by utilizing a Brain Multiplex structure that integrates diverse morphological features. An ensemble model combines correlational and discriminative feature fusion methods, enabling effective analysis of small, complex clinical datasets. Tested on the ADNI GO dataset, the system outperforms state-of-the-art methods in detecting early mild cognitive impairment. It also identifies new biomarkers and reveals patterns of early AD progression, offering valuable insights for clinical application and research.
PL Praca przedstawia system uczenia maszynowego do wczesnej diagnozy choroby Alzheimera (AD), wprowadzający nowatorską Morfologiczną Sieć Mózgu umożliwiającą uchwycenie subtelnych zmian strukturalnych mózgu na podstawie standardowych obrazów MRI. Podejście to unika kosztownych i inwazyjnych badań przesiewowych, wykorzystując strukturę Brain Multiplex integrującą różnorodne cechy morfologiczne. Model zespołowy łączy korelacyjne i dyskryminacyjne metody fuzji cech, umożliwiając skuteczną analizę małych, złożonych zbiorów danych klinicznych. Przetestowany na zbiorze danych ADNI GO, system przewyższa nowoczesne metody w wykrywaniu wczesnego łagodnego upośledzenia poznawczego. Identyfikuje także nowe biomarkery i ujawnia wzorce wczesnego rozwoju AD, dostarczając cennych informacji dla praktyki klinicznej i badań naukowych.
74
information and communication technology
public
Joanna Jaworek-Korjakowska
24.04.2025
polish
public
Sławomir Michalak
polish
public
Michał Strzelecki
10.02.2025
polish
public
dissertation before defense
Poznań, Polska
07.07.2025