本研究提出了一种新颖的分析方法，通过整合多种成像生物标志物，提高早期阿尔茨海默病（AD）的诊断准确性。研究发现，放射组学和纹理特征是最有效的预测指标，强调了传统生物标志物在深度学习中的重要性。