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失智症診斷流程的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦山口博寫的 完全圖解失智症 和松田博史,朝田隆,唐澤秀治,根本清貴,今井公文,今林悦子,櫻井圭太,高橋晶,住薫,佐藤典子,德丸阿耶,村山繁雄,齊藤祐子,塚田恵的 完全圖解 認知症的病因診斷與神經影像都 可以從中找到所需的評價。
另外網站完全圖解認知症的病因診斷與神經影像 - 博客來也說明：失智症診斷治療的必備知識、判斷與鑑別等技巧。 ... 失智症強調的是後天認知功能受損而造成生活無法自理的概念。 最後被診斷為失智 ... 2內科的失智症診斷流程．失智症 ...
這兩本書分別來自書泉 和楓書坊所出版 。
臺北醫學大學 大數據科技及管理研究所碩士班 童俊維所指導 林閏新的 以機器學習技術探討輕度認知功能障礙惡化為阿茲海默症的生物標記 （2020），提出失智症診斷流程關鍵因素是什麼，來自於輕度認知功能障礙、阿茲海默症、機器學習、隨機森林、血液基因表達。
而第二篇論文中原大學 生物醫學工程研究所 蘇振隆所指導 蔡育臻的 電腦輔助偵測系統於阿茲海默症應用分析 （2019），提出因為有 阿茲海默症、影像處理、可調式之閾值、電腦輔助偵測系統、腦萎縮的重點而找出了 失智症診斷流程的解答。
最後網站從外表可看出阿茲海默症嗎？ - 康健雜誌則補充：如果確定是失智症，再進一步做實驗室檢查例如腦部影像掃描等，以確定是哪種 ... 性失智症或阿茲海默症等，因此，失智症的診斷需要一定的流程、檢查與 ...
完全圖解失智症
為了解決失智症診斷流程 的問題，作者山口博 這樣論述：
利用分類，輕鬆了解失智症 同步學習病狀與解剖生理 了解失智症的檢查，以及藥物的相關知識 一般認為失智症是個相當棘手的疾病，其原因之一在於誘發失智症的疾病種類相當多。本書中將會依據以不同類型的失智症的外在特徵，為失智症進行分類。就如同電視劇和電影中，擁有鮮明色彩的角色都會讓觀眾留下深刻的印象。失智症也可以用「阿茲海默症型失智症的患者有〇〇特徵」的方式分類，讀者只要記得角色特徵就能加速對失智症的理解。
以機器學習技術探討輕度認知功能障礙惡化為阿茲海默症的生物標記
為了解決失智症診斷流程 的問題，作者林閏新 這樣論述：
隨著時代的變遷、醫療技術的進步，人類壽命延長且疾病型態改變，高齡人口快速增加，伴隨年齡增長的失智症近年來逐漸成為各國嚴重公共衛生議題，根據國際阿茲海默症協會 (Alzheimer's Disease International, ADI)於2019年估計，全球有超過5千萬名失智者，其中阿茲海默症是最常見的失智症疾病，約佔失智症病患60%至70%，失智症是一種進行性的慢性疾病，不僅長期對患者本身有身體、心理、社會和經濟層面的影響，而且對他們的照護者、家庭和整個社會而言同樣也是一大難題。阿茲海默症一直是國內外研究探討的熱門話題，臨床上並無可治癒之治療方式，其以藥物減緩為主，但由於缺乏有效率的診斷
方式，無法使病患達到早期診斷早期治療，藥物的治療效果部分無法達到預期，目前臨床上多半採用問卷調查搭配磁振造影 (magnetic resonance imaging, MRI) 大腦影像或是採集腦脊髓液的診斷方式，但是MRI的健保給付條件嚴苛，而採集腦脊髓液的方式則有脊髓穿刺的隱憂，也因此低成本、低侵入性且有效的早期診斷工具就顯得相當重要。本研究目的為透過美國阿茲海默症神經影像倡議 (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, ADNI)所提供基因表現資料庫，開發阿茲海默症預測模型，結合機器學習演算法與特徵篩選演算法篩選重要生物標記，並以此預測一年
、兩年與三年後得到阿茲海默症疾的可能性。該資料將個案分為三種不同類別，分別是健康 (normal aging, NL)、輕度認知功能障礙 (mild cognitive impairment, MCI)、阿茲海默症 (Alzheimer’s disease, AD)的個案採血液樣本進行，基因表現資料採微陣列實驗資料，包含49,386個探針，分別對應到不同的基因之表現量。利用隨機森林、支持向量機器等機器學習方法進行建模，將資料分為訓練、驗證與測試資料集進行嚴謹的模型建構與驗證工作，建立有效阿茲海默症早期診斷預測模型，並使用卡方檢定 (chi-square test)、差異表現基因 (differ
entially expressed genes, DEGs)、包裹法 (wrapper-based method)、交集基因 (intersection genes)等方式進行特徵篩選，以此預測一年、兩年與三年後得到阿茲海默症的可能性，同時加以分析輕度認知功能障礙的族群中，維持輕度認知功能障礙的個案及預測狀態惡化成阿茲海默症的病患在特定基因表現量的差異在經過上述特徵篩選方法及嘗試八種不同的機器學習模型後，本研究的實驗結果找到18個基因機轉組合 (19個基因探針)，搭配隨機森林演算法發現，在輕度認知功能障礙病患族群中，結果為預測兩年內狀態維持輕度認知功能障礙，不會進入阿茲海默症的個案，其能有效
分析預測測試集資料且準確率達到88%，AUC (area under the ROC curve)也能達到71%。此外在預測分數小於或等於0.1分且維持在輕度認知功能障礙症的族群，準確率更能達到100%。為了驗證模型的可用性，將此模型用於預測輕度認知功能障礙一年及三年後狀態改變，AUC分別82%及74%，表示此模型及基因組合在預測輕度認知功能障礙疾病狀態維持上表現不俗。這樣的研究成果也表明，透過低成本的抽血方法採集基因表現量和機器學習模型能對阿茲海默症的前驅狀態-輕度認知功能障礙的患者，在疾病的變化與否上進行預測性評估的可行性價值。
完全圖解 認知症的病因診斷與神經影像
為了解決失智症診斷流程 的問題，作者松田博史,朝田隆,唐澤秀治,根本清貴,今井公文,今林悦子,櫻井圭太,高橋晶,住薫,佐藤典子,德丸阿耶,村山繁雄,齊藤祐子,塚田恵 這樣論述：
～協助內外科醫師認識失智症與腦影像～ 失智症診斷治療的必備知識、判斷與鑑別等技巧。 全世界許多國家現正步入高齡化社會， 失智症患者的數量也以相當驚人的速度不斷增加。 儼然已從單純的醫療問題演變成整個社會的重要議題， 更左右著世界各國的相關政策走向。 失智症強調的是後天認知功能受損而造成生活無法自理的概念。 最後被診斷為失智症的個案在初診時的主訴和主要症狀並不一定是記憶障礙， 也有可能是憂鬱、情感淡漠、失眠、人格改變，或身體倦怠等。 許多被診斷為失智症的患者一開始出現的典型症狀其實是譫妄等意識障礙。 此外，也有不少主訴為記憶障礙的案例最後被判定
是由功能性幻覺、妄想、 惡性腫瘤轉移至腦部、特殊型癲癇、憂鬱症亞型等所引發。 本書的共同作者們都是活躍於臨床前線的相關領域專家， 將傳授讀者如何在臨床上實際應用上述的最新影像診斷法， 涵蓋了AD等各種失智症原發性疾患的臨床特徵與影像所見， 以利於鑑別診斷和更進一步的治療。 本書的目的是要讓讀者學習到失智症診斷治療的必備知識、判斷與鑑別等技巧， 是擴展該領域專門知識所不可或缺的一本工具書。 本書特色 ◎涵蓋AD等各種失智症原發性疾患的臨床特徵與影像，以利鑑別診斷和更進一步治療。 ◎彙整精神科、神經內外科、放射科等臨床專科醫師醫療專業，統合診斷流程與手法差
異。 ◎說明治療期間不可忽視的所見、檢查重點與影像判讀技巧。
電腦輔助偵測系統於阿茲海默症應用分析
為了解決失智症診斷流程 的問題，作者蔡育臻 這樣論述：
台灣失智症盛行率逐年上升，預估2018年到2031年失智症人口將由27萬上升至46萬人，將帶來嚴重衝擊。失智症最常見的為阿茲海默症，目前醫師診斷仍多以臨床智能量表(CDR)及問診方式較為多，但藉由兩項診斷方式較為主觀，也可能延誤治療。若能利用已有之CT影像來檢視腦部是否有萎縮的現象，可縮短病人排檢及檢查時間，達成及早發現與治療。 本研究主要是探討先前研究室所開發的電腦輔助偵測系統於不同醫院之阿茲海默症病人探討其適用性。以訓練新閾值並進行系統效能評估，提供不同醫院的醫師未來判斷阿茲海默症嚴重程度之參考。研究步驟包含:(1)先以20組CT影像依原先設定之閾值進行腦組織容量比例的初步測試；(
2)應用Image J來計算不同醫院腦實質組織與腦脊髓液的區塊平均灰階值，並以平均灰階值之比例來尋找電腦輔助系統的適用閾值；(3)訓練出20組CT影像之最佳閾值； (4)使用最佳閾值並利用30組測試組與病人之CDR影像進行系統效能評估。 結果顯示: (1)經由20組CT影像進行腦組織容量初步測試結果靈敏度50%、特異性0%、準確度25%，結果顯示使用原有系統閾值90，無法有效分割腦實質組織與腦脊髓液；(2)以訓練組20組訓練及公式推算最佳閾值73，使用30組測試組，並加入11項腦萎縮參數進行系統效能評估，其準確度為86.7%、靈敏度為86.2%、特異性為95.5%、Kappa值為0.82
1。若將測試組中排除經神經內科醫師確診為多發性腦梗塞之病例，再統計其效能，則準確度、靈敏度、特異性及Kappa值提升為89.7%、89.8%、96.4%及0.862。 本研究提出閾值調整之方法，此方法可產生因影像來源而改變系統之閾值，使系統可適用於不同之醫院環境。這不僅能讓醫師再判斷阿茲海默症方面能有更準確的評估，同時也能夠在評估腦萎縮程度方面能有更精確的分析並據以及早對患者進行治療。