CSV-ViT

新型视觉Transformer模型通过MRI辅助阿尔茨海默病检测

研究人员开发了一种新颖的视觉Transformer模型，名为CSV-ViT，用于分析脑部MRI数据以检测阿尔茨海默病病理。该模型采用一种独特的可变大小皮质超顶点（CSVs）方法来划分大脑表面数据，克服了先前在非皮质区域和重复顶点问题上遇到困难的方法的局限性。与现有的基于表面的模型相比，CSV-ViT在预测AD诊断、淀粉样蛋白阳性和tau蛋白阳性方面表现出优越的分类性能，表明其在基于MRI的早期预测方面具有潜力。