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Enroll-HD dataset

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  1. RESEARCH · CL_72565 ·

    机器学习框架从患者数据中揭示亨廷顿病分期

    研究人员开发了一个无监督机器学习框架，用于识别亨廷顿病进展的不同阶段。这种新方法利用图表示学习和聚类技术，对Enroll-HD纵向数据集进行分析，以揭示疾病动态。模型表示的可解释性分析表明，识别出的分期与既定的运动和功能严重程度的临床测量结果一致，比传统分期方法提供了更细致的视角。