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ADAS13
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新的XGML框架利用大脑图分析预测阿尔茨海默病
研究人员开发了一种新颖的可解释图论机器学习（XGML）框架，用于预测阿尔茨海默病（AD）及相关的认知能力下降。该方法从FDG-PET数据构建个体代谢大脑图，识别出对多变量疾病结果最具预测性的子图。最佳配置在八项认知评分中实现了显著的r=0.595相关性，在ADAS13、ADAS11和ADASQ4上表现强劲。该框架还识别了可能作为认知能力下降网络生物标志物的关键边缘，尽管在另一队列上的初步验证显示结果较弱。
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新的核磁共振成像框架模拟纵向大脑衰老速度
研究人员开发了Brain-PACE，一个新颖的深度西蒙核磁共振成像框架，用于模拟纵向脑加速。这种新方法直接从成对的核磁共振成像扫描中估计结构性大脑衰老的速率，比从重复的横断面估计中进行的间接计算提供了更直接的方法。Brain-PACE识别出相当一部分轻度认知障碍患者存在加速衰老，并且与神经退化的临床和生物标志物的关联比以前的方法更强。
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AI框架创建个性化数字孪生以评估认知衰退
研究人员开发了一个名为个性化认知衰退评估数字孪生（PCD-DT）的新框架，用于模拟个体患者的认知衰退轨迹。该多模态系统整合了临床数据、生物标志物和影像学特征，同时考虑了预测中的不确定性。使用TADPOLE数据的初步研究表明，该框架能够区分认知正常个体和阿尔茨海默病患者，并且在预测未来的临床和影像学指标方面优于基线模型。