ADASQ4

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。