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多流深度学习框架预测轻度认知障碍的雷氏复杂图形测试
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究提出了一种创新的方法来诊断阿尔茨海默病，使用3D MRI和软注意力机制。该方法在两个任务中优于最先进的方法，能够准确区分AD与CN，并预测轻度认知障碍的稳定和进展性。通过体素级精确度，确定了与AD发展相关的主导脑区域。该方法在不同的交叉验证折叠中始终找到了相同的与AD相关的区域，证明了其稳健性和精确性。
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关键要点
- 该研究提出了一种创新的方法来诊断阿尔茨海默病，使用3D MRI和软注意力机制。
- 该方法在两个任务中优于最先进的方法，准确区分AD与正常认知（CN）。
- 在区分稳定和进展性轻度认知障碍的预测任务中，准确率为0.725，MCC为0.443。
- 通过双重迁移学习策略增强了对形态变化的敏感性，促进了早期AD的检测。
- 确定了与AD发展相关的主导脑区域：海马、杏仁核、视角回、下侧脑室。
- 该方法在不同的交叉验证折叠中始终找到了相同的与AD相关的区域，证明了其稳健性和精确性。
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