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Stanley Medical Research Institute
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新型图网络利用MRI数据改进阿尔茨海默病诊断
研究人员开发了GMN4AD，这是一种新颖的图匹配网络，用于使用结构磁共振成像（sMRI）诊断阿尔茨海默病（AD）。该网络通过对脑图之间的交互进行建模，并采用对比学习的测试时域自适应策略来减轻推理过程中的域偏移，从而解决了不同站点之间数据异质性带来的挑战。在公共数据集上的实验表明，GMN4AD的性能优于现有的最先进方法，为早期AD诊断提供了更鲁棒和可泛化的解决方案。
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NeuroAgent 使用大语言模型代理自动化神经影像分析与研究
研究人员开发了 NeuroAgent，这是一个由大语言模型驱动的框架，旨在自动化多模态神经影像数据的复杂预处理和分析。该系统利用分层多代理架构来生成、执行和验证各种影像类型（如 sMRI、fMRI、dMRI 和 PET）的代码。在大规模数据集上的评估表明，NeuroAgent 能够显著减少人工工作量，并实现端到端的自动化流程，在意图解析和预处理正确性方面达到高精度，其中最强的后端正确率达到 84.8%。