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基于神经影像生物标志物的阿尔茨海默病早期预测的人工智能研究述评
通过 AI 技术应用于神经影像数据,潜在改善早期阿尔茨海默病的诊断、预后及管理。解决数据标准化、模型可解释性、泛化性、临床整合和道德考虑等挑战对于实现 AI 在阿尔茨海默病研究和临床实践中的完全潜力至关重要。研究者、临床医生和监管机构的合作
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11 days ago
脑全景影像转录组学数据增强的可信多视角多模态阿尔茨海默病预测
通过大脑转录组学,我们提出使用信任的多视图多模态图注意力框架 (TMM) 进行阿尔茨海默病 (AD) 诊断,结合了脑的全面转录组和成像数据,并采用图注意力 (GAT) 处理和交叉模态注意力来融合转录组和成像导出的嵌入,使用真假融合的类别概率
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15 days ago
用于阿尔茨海默病检测的转移语音通用和抑郁症特定知识
通过知识迁移(从语音通用知识和抑郁症特定知识)处理训练数据稀缺问题,完成了对阿尔茨海默病的自发语音检测和抑郁检测,并在常用 ADReSSo 数据集上获得了 0.928 的 F1 得分。
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9 months ago
动态双图融合卷积网络用于阿尔茨海默病诊断
提出了一种动态双图融合卷积网络来提高阿尔茨海默病的诊断性能,该网络可以动态调整图结构以产生更好的诊断结果,并结合特征图和动态图学习来增加有用特征的权重并减少噪音特征的权重。实验证明该模型在阿尔茨海默病的诊断中具有灵活性和稳定性,并取得了优秀
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a year ago
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