Medical Data Mining专刊征稿|基于人工智能的阿尔茨海默病早期诊断

专刊主题: 基于人工智能的阿尔茨海默病早期诊断    

阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease，简称AD）是一种由于大脑的神经细胞死亡而造成的神经变性疾病，严重危害着老年人的身心健康。据中国疾控中心统计，2021年全球阿尔茨海默病患者数量超过5200万，预计到2050年AD患者将达到1.05亿人，在AD方面的损失也将高达1.1万亿美元。由此可见，AD已经成为越来越严重的公共卫生问题和社会问题，其对家庭、社会和政府都造成了很大的负担。

研究表明AD痴呆阶段之前的阶段被称为轻度认知障碍（Mild Cognitive Impairment, 简称MCI），此时患者具有客观的认知损害，但日常生活能力尚未受到明显影响。由于目前仍然缺乏有效的AD干预药物，在AD发病早期进行诊断十分重要。当前，人工智能在医学识别、药物研发、辅助决策、慢性病预测、术后生存分析、疫情推演等方面均存在广泛的应用。相关研究表明，可以通过人工智能技术对AD患者的语言机能、面部表情、逻辑推理、空间导航能力进行建模，从而预测人们患AD的可能性大小。因此，如何利用人工智能技术辅助实现AD的早期诊断具有重要的研究意义，构成了本次专刊征稿的潜在主题。

本次专刊潜在投稿主题包括但不限于以下方面：1. 基于语言筛查的阿尔茨海默病识别；2. 基于面部特征的阿尔茨海默病识别；3. 基于行为特征的阿尔茨海默病识别；4. 基于空间导航能力的阿尔茨海默病识别；5. 基于病理学特征的阿尔茨海默病识别；6. 正电子发射断层显像分析；7. 阿尔茨海默病早期诊断平台.
关键词: 阿尔茨海默病;早期诊断;人工智能;深度学习。预计截止日期: 2022-12-31

专刊投稿链接：

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客座编辑个人介绍:

徐凡，博士（邮箱：xufan@jxnu.edu.cn），江西师范大学副教授(校聘教授)，硕士生导师，江西省自然科学基金-杰出青年基金项目获得者；中国计算机学会语音对话与听觉专业委员会委员，中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会委员，中国中文信息学会青年工作委员会委员；研究方向为人工智能、自然语言处理、数据挖掘、大数据分析、语音信号处理；具有 6 年面向欧美客户的项目管理和软件研发经验。2018 年12月至2019年12月在美国 University of Central Arkansas 做访问学者；主持国家自然科学基金3项，主持省级课题7项；出版学术专著2部；授权国家发明专利5项，软件著作权登记8项；在自然语言处理和数据挖掘领域发表近40篇期刊/会议论文(含 ACM Computing Surveys、KBS、ACM TALLIP、 COLING、LREC、软件学报等顶级/权威期刊/会议)；担任TMR Publishing Group旗下国际期刊《Medical Data Mining》青年编委；权威/重要期刊《计算机学报》《软件学报》《中文信息学报》 《声学学报》《ACM TALLIP》《Artificial Intelligence Review》《JMLC》及重要会议 IJCAI、EMNLP、 LREC、CCL、CCKS 等常驻审稿专家。

任帅，博士（邮箱：shuairen@njucm.edu.cn），毕业于南京中医药大学，2020年以访问学者身份在美国马里兰大学医学院从事胰腺癌早期诊断与治疗的相关生物标志物研究，在胃肠道肿瘤发生、进展及预后相关的miRNA及血清外泌体研究领域取得了一定成果。目前已发表相关学术论文30余篇，在利用基于医疗大数据和AI技术的影像组学鉴别临床、病理及影像上具有一定相似性的胰腺肿瘤方面均取得一定进展。此外，利用影像组学在胰腺癌诊疗路径中的多个关键节点进行了尝试探索，主要包括明确病变性质、鉴别诊断、疗效评估及预后预测，并用于初步预测胰腺癌的基因表型。任帅博士的研究致力于早期、科学、合理评估及预测肿瘤治疗疗效，及时调整治疗方案，最终改善肿瘤患者的整体预后。

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