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PHGNN：一种新颖的提示超图神经网络用于诊断阿尔茨海默病
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的提示超图神经网络（PHGNN）框架，旨在解决阿尔茨海默病（AD）诊断和轻度认知障碍（MCI）转归预测中的数据异质性和缺失问题。实验结果表明，该模型优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的提示超图神经网络（PHGNN）框架。
- 该框架旨在解决阿尔茨海默病（AD）诊断和轻度认知障碍（MCI）转归预测中的数据异质性和缺失问题。
- PHGNN结合了超图学习与提示学习，能够在有限数据下高效训练。
- 实验结果表明，该模型在AD诊断和MCI转归预测方面优于现有方法。
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