arXiv 机器学习· Akeem Temitope Otapo, Ghazaleh Khodabandelou, Zuheng Ming, Alice Othmani·· 4 小时前AI 评分31
用于阿尔茨海默病诊断与进展预测的控泄漏多模态学习框架
Leakage-Controlled Multimodal Learning for Diagnosis and Progression Prediction in Alzheimer's Disease Research
AI 导读
该研究提出用于阿尔茨海默病诊断与进展预测的多模态多任务框架，结合 SFCN MRI 编码器、因果临床 Transformer 与 ODE-GRU，并通过 LoRA 进行微调。在涵盖 2,649 名受试者的内部验证中，诊断与 1 期进展混合 AUROC 分别达 0.951 和 0.909，下次随访 MMSE MAE 为 1.61。OASIS-3 外部验证混合诊断 AUROC 为 0.767。
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