resting-state fMRI

基于注意力的深度学习框架在阿尔茨海默病检测中准确率达88.95%

研究人员开发了一种新颖的、基于注意力机制的深度学习框架，用于使用静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）对阿尔茨海默病（AD）进行分类。该方法将大脑区域视为标记（tokens），并采用受Transformer启发的自注意力机制来模拟大脑网络内复杂的函数依赖关系。在阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）数据集上进行评估时，该框架在AD患者与认知正常个体之间的二元分类中达到了88.95%的准确率和0.90的ROC-AUC。