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可解释的基于深度学习的影像生物标志物的机器学习模型用于阿尔茨海默病的诊断
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习方法在早期诊断阿尔茨海默病方面有潜力。本研究提出了一种结合可解释性增强机器和深度学习的框架，用于识别阿尔茨海默病和认知下降。该框架具有可解释性，并在分类中表现出优异的准确性和AUC。
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关键要点
- 机器学习方法在早期诊断阿尔茨海默病方面具有潜力。
- 本研究提出了一种结合可解释性增强机器和深度学习的框架。
- 该框架基于高维成像数据有效识别阿尔茨海默病及认知下降。
- 框架具有可解释性，通过提供每个特征的重要性来解释决策。
- 研究结果显示该框架在分类中表现出优异的准确性和AUC。
- 该框架显著优于使用体积生物标志物或端到端卷积神经网络的 EBM 模型。
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