Machine learning approach for Migraine Aura Complexity Score prediction based on magnetic resonance imaging data
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Le résumé fourni par la source
BACKGROUND: Previous studies have developed the Migraine Aura Complexity Score (MACS) system. MACS shows great potential in studying the complexity of migraine with aura (MwA) pathophysiology especially when implemented in neuroimaging studies. The use of sophisticated machine learning (ML) algorithms, together with deep profiling of MwA, could bring new knowledge in this field. We aimed to test several ML algorithms to study the potential of structural cortical features for predicting the MACS and therefore gain a better insight into MwA pathophysiology. METHODS: The data set used in this research consists of 340 MRI features collected from 40 MwA patients. Average MACS score was obtained for each subject. Feature selection for ML models was performed using several approaches, including a correlation test and a wrapper feature selection methodology. Regression was performed with the Support Vector Machine (SVM), Linear Regression, and Radial Basis Function network. RESULTS: SVM achieved a 0.89 coefficient of determination score with a wrapper feature selection. The results suggest a set of cortical features, located mostly in the parietal and temporal lobes, that show changes in MwA patients depending on aura complexity. CONCLUSIONS: The SVM algorithm demonstrated the best potential in average MACS prediction when using a wrapper feature selection methodology. The proposed method achieved promising results in determining MwA complexity, which can provide a basis for future MwA studies and the development of MwA diagnosis and treatment.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Machine learning approach for Migraine Aura Complexity Score prediction based on magnetic resonance imaging data
- Date Crossref
- 18/12/2023
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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University of Kragujevac pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Belgrade Science and Research Centre pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Univerzitetski Klinički Centar Srbije pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Faculty of Technical Sciences Čačak Department of Information Technologies pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Clinical Centre of Serbia Neurology Clinic pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Physical Chemistry Laboratory for Advanced Analysis of Neuroimages pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
University of Kragujevac, Science and Research Centre — University of Belgrade et Univerzitetski Klinički Centar Srbije, avec 4 autres affiliations.
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