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

通过评估几种无监督方法对大规模合成数据集进行预训练的特征提取器在下游阿尔茨海默病与认知正常之间的分类任务中达到了类似于使用真实数据的模型的性能，从而支持使用大规模合成数据进行预文本任务训练的可行性。

Jun, 2024

该研究提出了一种新的多模态神经影像关注机制的卷积神经网络结构，MNA-net，用于预测在 10 年内正常认知个体是否会发展为轻度认知障碍或阿尔茨海默病。通过使用注意机制形成 MRI 和 PET 图像的共享表示，MNA-net 在 OASIS-3 数据集上进行了测试，并具有 83% 的准确率，80% 的真阴性率和 86% 的真阳性率，相比之前的工作准确率和真阴性率分别提高了 5% 和 10%，这些结果表明了该模型在预测认知衰退方面的潜力和通过融合不同神经影像模态的关注机制来改进预测的能力。

Dec, 2023

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

本研究提出了一种基于多模态输入的卷积神经网络自动分类年龄相关性黄斑变性的方法，并通过 Loose Pair 训练和类激活映射技术进行了优化，实验证明了该方法在多模态 AMD 分类方面的可行性。

Jul, 2019

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

开发一种 3D 图像转换模型，能够从 T1 加权 MRI 合成淀粉样蛋白 PET 图像，通过模型训练和验证，证明了从结构性 MRI 图像中合成淀粉样蛋白 PET 图像的可行性，大大提高了大型队列研究和早期痴呆症检测的可访问性，同时降低成本、侵入性和辐射暴露。

May, 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

利用深度学习的现代生物医学图像分析经常面临有限的注释数据的挑战，为了克服这个问题，可以使用深度生成模型来合成逼真的生物医学图像。通过提供粗略的层次草图，训练的去噪扩散概率模型（DDPM）可以生成逼真的近视视网膜光学相干断层扫描图像。此外，通过知识适应可以获得更准确的伪标签，对分割任务非常有益。通过这一方法，我们观察到层次分割准确性的持续改善，并通过各种神经网络验证。此外，我们还发现，仅使用合成图像训练的层次分割模型可以达到与仅使用真实图像训练的模型相当的结果。这些发现展示了 DDPM 在减少人工注释视网膜光学相干断层扫描图像的需求方面的潜在潜力。

Nov, 2023

本文提出了一种新的不完全多模态数据整合方法，利用变压器和生成对抗网络，利用辅助模态数据来提高单模态模型的性能，并将其应用于预测阿尔茨海默病的认知退化和疾病结果。

May, 2023