本研究提出了一种新颖的提示超图神经网络（PHGNN），用于阿尔茨海默病（AD）诊断和轻度认知障碍（MCI）转归预测。该框架结合超图学习与提示学习，有效处理数据异质性和缺失问题，实验结果表明其性能优于现有方法。

本研究提出了一种新颖的异构图神经网络方法，用于轻度认知障碍的诊断。该方法通过建立同质和异质的元路径关系，结合异构图池化策略和数据增强，实验准确率达到93.3%，显著优于其他算法。

本文探讨了利用深度学习和多模态神经影像技术对轻度认知障碍（MCI）及阿尔茨海默病的早期诊断。研究提出了MC-ViViT和MNA-net等模型，结合面部特征和脑部影像数据，显著提高了诊断准确率，展示了在认知衰退预测中的潜力。

本研究利用功能性磁共振成像(fMRI)和深度学习技术，分析观看电影时大脑活动，探讨轻度认知障碍(MCI)与阿尔茨海默病(AD)的脑网络特征。研究提高了对MCI和SCD的早期诊断准确性，并揭示了与视觉处理障碍相关的独特拓扑模式，为未来治疗策略提供了潜在线索。

本文探讨了深度学习和机器学习在阿尔茨海默病（AD）及轻度认知障碍（MCI）早期检测中的应用，包括支持向量机、卷积神经网络和脑电图（EEG）信号分析。研究表明，半监督学习模型在数据稀缺情况下表现优异，准确率可达90%。这些方法为AD的早期诊断提供了新思路和工具。

本文介绍了一种基于海马形状特征的多维分类和支持向量机方法，用于自动区分老年人群中的痴呆症和轻度认知障碍患者。研究表明，该方法的分类性能优于传统海马体积测量，具有潜在的诊断价值。此外，HA-HI方法结合fMRI和DTI技术，提升了对轻度认知障碍的早期检测能力。

本文探讨了利用深度学习和自然语言处理技术，通过分析视频访谈文本自动识别轻度认知障碍（MCI）。研究提出了多种模型，包括基于Transformer的框架和卷积神经网络，均在不同数据集上取得了高准确率，显示出在认知评估中的潜力。

本文介绍了一种新的算法UBNIN，用于编码个体大脑网络，研究帕金森病患者。结果表明，UBNIN能够有效反映大脑连接特征，并且随着年龄增长，脑网络的聚类系数存在差异，提供了脑萎缩和网络退化的证据。此外，利用fMRI技术研究轻度认知障碍（MCI）患者的脑区，发现特定节点的活动显著降低，为治疗策略提供了依据。

该研究提出了一种基于T1-MRI的动态脑网络构建方法，旨在预测轻度认知障碍（MCI）的转化情况。通过提取对比子图，建立可解释的分类模型，分析自闭症儿童的脑网络数据，发现与神经科学文献一致的模式。此外，研究介绍了BN-GNN框架和NeuroGraph软件包，以提升脑网络分析的性能和效率。