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English(EN) How Reliable Is Individualized Functional-Network Attribution in Resting-State fMRI Cognitive Prediction in ADNI?

AI 模型归因可靠性在阿尔茨海默病预测研究中受到质疑

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项发表在 arXiv 上的新研究调查了在使用静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 预测阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 参与者认知能力下降时，个体功能网络归因的可靠性。虽然归因估计的会话内可靠性很高，但扫描-重扫可靠性却显著下降，这表明人群共享的模式在很大程度上影响了这些归因。研究建议在排列零控制的同时报告扫描-重扫可靠性，以准确评估 rs-fMRI 生物标志物在阿尔茨海默病中的个体特异性。 AI

影响 强调了 AI 模型在医学诊断中可解释性的潜在局限性，并强调了进行稳健可靠性测试的必要性。

排序理由 发表在 arXiv 上的研究论文，详细介绍了方法和发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Sheethal Bhat, Mahfuzur Rahman Chowdhury, Imam Ahmed Shaik, Rose Dawn Bharath, Siming Bayer, Andreas Maier ·

    ADNI中基于静息态fMRI的个体化功能网络归因在认知预测中的可靠性如何？

    arXiv:2610.37472v1 Announce Type: cross Abstract: Individualized attribution estimates which functional networks drive a model prediction for a given subject and is often proposed as an interpretable resting-state fMRI (rs-fMRI) biomarker, but its test-retest reliability is rarel…

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