本研究將不同神經退化性疾病的血液生物標記資料利用Linear Discriminant Analysis(LDA)的方式進行資料降維，運用MICE(Multivariate Imputation by Chained Equations)的方式進行遺漏數值的補值，以機器學習的技術作為神經退化性疾病之

We constructed a model to differentiate different neurodegenerative diseases by using blood-based biomarkers. Linear Discriminant Analysis (LDA) was u

本研究團隊透過智能學習輔助系統模型，將五種血液中與阿茲海默症與巴金森氏症相關之病理蛋白生物標記等多向度的資料，簡化降維為三維模式，成功預測各種神經退化疾病的個別差異性與病程的嚴重程度。未來將可應用於高風險族群，配合臨床與影像分析，以協助神經退化性疾病的臨床前期診斷之血液生物標記模式。