alzheimer disease | BriefGPT

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利用多模态规范化 ATN 生物标志物建模分析阿尔茨海默病的异质性
本研究使用深度学习的多模态规范模型评估 ATN 生物标志物的区域性脑模式的异质性，发现对中度或重度痴呆症状的 ADS 个体而言，每种生物标志物都表现出更多的区域异常和模态特异性的区域异常模式，而 MRI 和 tau 异常更为多样化。DSI
PDF3 months ago
多模态分层多任务深度学习框架，用于联合预测和解释阿尔茨海默病进展
该研究提出了一种多模态分层多任务学习方法，可以在访问轨迹的每个时间点监控疾病进展的风险，并且相较于最先进的基线模型，在预测阿尔茨海默病进展风险和综合评分上表现更好。
PDF3 months ago
利用深度學習和 Xception 架構進行高準確性 MRI 在阿茲海默症診斷中的分類
利用深度学习模型通过创新的数据处理和模型构建步骤对核磁共振成像（MRI）图像进行分类，以识别阿尔茨海默病的不同阶段，并通过非侵入性手段实现疾病进展的监测和早期精确诊断，实验证明基于 Xception 模型的深度学习框架在多类别 MRI 图像
PDF4 months ago
阿尔茨海默病早期诊断的语义连贯性标记
本文研究了如何使用语言模型通过困惑度指标对语言进行分析并区分精神障碍和健康受试者。结果表明，困惑度可以是一种有价值的分析指标，可潜在应用于支持精神障碍症状的早期诊断。
PDFa year ago
一种用于纵向神经影像研究的分层独立成分分析模型
本文提出了一种新的长期独立成分模型 (L-ICA)，可以更准确地估计个体和总体层面上脑功能网络的变化，并通过包含随机和访问特定的协变量效应来提高重复测量成像数据处理的统计功效。通过将 L-ICA 应用于 ADNI2 研究，提出了在失智症时脑
PDF6 years ago