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ADNI-3
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AI框架量化MRI和PET在阿尔茨海默病诊断中的贡献
研究人员开发了一个名为模态贡献网络（MCNet）和模态贡献评分（MCS）的新框架，用于量化不同成像技术在阿尔茨海默病诊断中的贡献。该AI系统分析结构MRI和淀粉样蛋白PET扫描，以确定哪种模态对特定患者的诊断更具影响力。MCNet应用于数百名参与者，显示出强大的诊断性能，并揭示了随着疾病进展，模态主导地位发生了显著变化，PET扫描在后期变得更加关键。
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拓扑数据分析预测阿尔茨海默病转化风险
研究人员开发了一种使用持久性同调来预测从轻度认知障碍（MCI）转化为阿尔茨海默病（AD）风险的新方法。该方法将临床轨迹分析为点云，并结合了用于个体级别不确定性估计的拆分共形保证。该研究纠正了潜在的数据泄露，发现拓扑数据分析特征，特别是 H0 持久性熵，显著提高了预测准确性，并与 APOE4 剂量相关。
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新型AI模型从MRI合成Tau-PET图像用于阿尔茨海默病研究
研究人员开发了SFL-Net，一个旨在从多对比度MRI扫描合成Tau-PET图像的新型框架。该方法利用现成的MRI数据，解决了用于阿尔茨海默病分期的Tau-PET成像的规模化挑战。SFL-Net分解潜在表示并保留解剖细节，在各种保真度和重建指标上优于基线模型，同时还提供增强的可审计性。