编辑距离提升阿尔兹海默症诊断准确性：新方法与实验验证

本文探讨了"基于时间序列编辑距离的阿尔兹海默症辅助诊断"这一主题，由赵翼飞和李炜两位学者合作完成，他们隶属于华中科技大学自动化学院。阿尔兹海默症的早期诊断对于疾病的治疗至关重要，尤其是在机器学习领域的计算机辅助诊断中。以往的研究中，大部分工作依赖于Pearson相关性来衡量各脑区时间序列之间的关联，这种方法虽然直观且有效，但未能充分考虑到时间序列可能存在的时间延迟或不同步问题。 作者赵翼飞作为研究生，专注于阿尔兹海默症辅助诊断的研究，而李炜教授作为副教授，不仅关注MRI图像处理与模式识别，还涉及神经信号分析预测，特别是脑机接口方面的研究。他们的工作旨在解决现有研究的局限，提出了一种创新的度量方法——编辑距离，它能够更好地捕捉时间序列间异步情况的影响。 编辑距离作为一种统计学工具，不同于简单的相关性测量，它衡量的是两个时间序列在转换成彼此所需最小编辑操作（插入、删除或替换）的数量。在阿尔兹海默症辅助诊断的背景下，将编辑距离作为特征引入，显著提升了诊断准确度，相比于Pearson相关性提高了5%。这表明，在构建脑区间时间序列关联模型时，考虑序列间的异步性是具有实际价值的。 本文的关键词包括模式识别、阿尔兹海默症、辅助诊断以及静息态功能磁共振影像，这些都反映了研究的核心内容和领域定位。整体上，这篇文章强调了时间序列编辑距离在阿尔兹海默症早期诊断中的潜在优势，为机器学习在医疗领域的应用提供了新视角和提升诊断精度的方法。同时，它也突出了在处理医学数据时考虑时间序列特性的重要性，预示着未来在阿尔兹海默症辅助诊断技术上的进一步发展。