融合Fisher评分与贪搜索：早期阿尔茨海默病诊断特征选择新策略

本文探讨了"融合Fisher评分和贪婪搜索的特征选择用于早期阿尔茨海默氏病检测"这一主题，由Alummed Niyas K.P.和Thiyagaraman口等人在沙特国王大学学报上发表。阿尔茨海默病（AD）是一种严重威胁老年人健康的神经退行性疾病，其全球发病率不断上升。早期诊断至关重要，因为早期干预可以减缓疾病进程。 研究的核心目标是开发一个高效的特征选择算法，以提高对AD的识别能力。作者提出了一种结合Fisher评分和贪婪搜索策略的特征选择标准，旨在优化支持向量机（SVM）和K-最近邻（KNN）等机器学习模型的性能。实验结果显示，该算法在轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默氏病之间的分类中表现出色，达到了90%和91%的支持向量机分类准确率，以及0.97和0.98的多曲线下面积（AUC），这显示出很高的敏感性和特异性，分别为84%和82.5%。 此外，研究利用了澳大利亚的成像和生物标志物生活方式数据集进行验证，进一步证实了新方法在早期AD检测方面的潜力。论文指出，与现有先进方法相比，这种方法在提高准确性的同时，展示了在早期识别AD方面的优越性。 值得注意的是，这项工作是在2020年接收并最终于2021年1月1日上线的，强调了开放获取的版权许可，即CCBY-NC-ND 4.0，允许作者和读者在全球范围内分享和使用研究内容，但需遵守相应条款。 总结来说，本文的贡献在于提出了一种创新的特征选择策略，为早期识别和管理阿尔茨海默氏病提供了一种有效工具，这对于公共卫生和个人健康管理具有重要意义。