本文提出了一个利用多模态和多尺度深度神经网络的新框架来早期诊断阿尔茨海默病，能够更好地表征人脑变化，并比现有文献的结果具有更好的区别能力。该方法在 3 年内预测致残的受试者的准确度为 85.68％。

Oct, 2017

本研究利用自监督对比学习方法和基于游程的神经网络模型，通过解剖学磁共振成像生成的结构性脑网络预测 MCI 向 AD 的转变，并可视化模型解释以识别白质通路异常变化。

Mar, 2022

研究老龄化人口与阿尔茨海默病的关系，通过深度学习和多模态信息，基于大脑 MRI 扫描预测疾病阶段，早期检测和治疗。

Nov, 2023

本研究提出了一种基于 ResNet 的端到端 3D CNN 框架，结合注意力机制作用下获取的多层特征，以更好地捕捉脑部图像的细微差异，用于阿尔茨海默病的诊断。在 ADNI 数据库的 792 个受试者上进行了消融实验验证，基于 sMRI 和 PET 分别实现了 89.71% 和 91.18% 的诊断准确率，并且超过了一些最先进的方法。

Aug, 2023

该研究提出了一种结合了伽玛校正和脑结构专注的神经退化卷积神经网络（SNeurodCNN）的机器学习框架，用于区分早期阿尔茨海默病（AD）和轻度认知障碍（MCI），通过实验证明该模型在诊断及特定脑区变化的准确性、特异性和敏感性方面表现出色，成为早期 AD 诊断的潜在大脑结构变化数字生物标志物。

Jan, 2024

通过对 ADNI 数据集所得的 PET 扫描图像进行深入研究，本文使用了 VGG16、AlexNet 和一个自定义的卷积神经网络（CNN）模型来将阿尔茨海默病分类为控制正常组（CN）、进展性轻度认知障碍组（pMCI）、稳定性轻度认知障碍组（sMCI）和阿尔茨海默病组（AD），最后采用融合技术改进了模型的整体结果，结果显示使用深度学习模型区分 MCI 患者的平均准确率为 93.13%，AUC 为 94.4%。

Mar, 2024

阿尔茨海默病（AD）是认知能力逐渐下降的最常见的痴呆形式之一。本研究采用结构和功能性 MRI 探究了疾病引起的灰质和功能网络连接变化，并引入基因 SNP 作为第三个通道。我们提出了一种基于深度学习的分类框架，使用 Cycle GAN 生成模块来填补潜在空间中的缺失数据。通过整合梯度的可解释 AI 方法，提取了输入特征的相关性，增强了对学习表示的理解。实验结果表明，我们的模型能够在 CN/AD 分类中达到 SOA，平均测试准确率为 0.926±0.02。对于 MCI 任务，使用预训练模型进行 CN/AD 预测的平均准确率为 0.711±0.01。解释性分析揭示了与 AD 相关的皮层和皮下脑区的重要灰质调节，并确定了感觉运动和视觉静息态网络连接的损伤以及与淀粉样蛋白和胆固醇形成和清除调控相关的生物过程的 SNP 突变作为性能的贡献因素。总体而言，我们的综合深度学习方法在 AD 检测和 MCI 预测方面显示出潜力，同时为重要的生物学洞察提供了新的见解。

Jun, 2024

本文研究了自动分类方法的主要趋势，探讨了卷积神经网络和 MRI 在海马区 ROI 上融合的痴呆症诊断算法，以及通过数据增强来平衡不同大小的类别对分类结果的影响。

Jan, 2018

该研究采用孪生网络模型预测 MRI 脑图像中中度认知障碍患者进展至阿尔茨海默病的时间，并通过对不同模型的比较，提出一种带有加权因子的孪生网络，使得预测精确度得到了提高。

Apr, 2023

采用深度学习模型结合多模态数据进行阿尔茨海默病的早期诊断，通过图神经网络框架将结构和功能融合，提高诊断效果。

Jul, 2023