本研究提出了一种新框架，整合阿尔茨海默病的多模态数据，克服传统分析中患者ID匹配的限制，揭示代谢风险因素与tau蛋白异常之间的关系。

该研究提出了一种新型深度学习架构XDementNET，结合多残差块和空间注意力块，显著提高了阿尔茨海默症MRI分类的准确率，超过99%。该模型在多分类任务中表现优异，并具备良好的患者进展可解释性。

本研究针对阿尔茨海默病的个体差异，提出了一种基于人工智能的个性化预测模型，评估多种AI方法以提高预测能力，并强调应对数据限制的策略，指出未来研究方向。

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。

本研究解决了阿尔茨海默症（AD）诊断中关于脑淀粉样沉积的早期识别问题，提出了一种基于变换器的几何深度学习模型，结合了经过训练的高斯过程模型生成的解剖标志。该模型在AD分类任务中表现优异，并且能够有效预测中风险人群的脑淀粉样阳性，可能改善AD诊断的准确性，减少对昂贵和侵入性PET扫描的依赖。

本研究提出了一种新型混合经典量子卷积神经网络（CQ CNN），用于从临床MRI数据中检测阿尔茨海默病，准确率高达97.50%，显示出潜在的量子优势。

本研究提出了一种新方法scBIT，将功能性磁共振成像与单细胞转录组学相结合，显著提升了阿尔茨海默病的预测精度，并揭示了脑区与基因之间的复杂关系。

本研究提出了一种名为“ViTranZheimer”的方法，通过视频视觉变换器分析3D脑部MRI数据，显著提高了阿尔茨海默病的诊断准确性和敏感性，模型准确率达到98.6%，优于其他模型，展示了深度学习在该领域的应用潜力。

本研究提出了一种结合卷积神经网络与可解释增强机器的新模型，旨在解决深度学习在阿尔茨海默病诊断中的可解释性不足问题，并提供可解释的特征重要性度量。

本研究针对阿尔茨海默病（AD）检测中存在的准确性和效率问题，比较了不同的深度学习模型，包括卷积神经网络、贝叶斯卷积神经网络和U-net模型，以提高识别能力。通过对MRI数据集进行严格评估，研究发现AI在AD诊断中的应用具有显著的潜力，能够推动医疗影像领域的创新及神经退行性疾病的管理。

本研究提出ADAM-1框架，整合微生物组、临床数据和外部知识库，填补阿尔茨海默病检测中的数据整合缺口。ADAM-1在小型实验室数据集上表现出高一致性和鲁棒性，为阿尔茨海默病的研究与诊断开辟了新前景。

本研究解决了阿尔茨海默病（AD）早期检测中由于传统计算语言学方法难以量化的语言特征不足的问题。我们采用GPT-4提取患者自发言语中的五种语义特征，并证明这些特征在AD检测中的临床重要性。结合传统语言特征与随机森林分类器，我们的方法显著提高了AD的检测效果，显示出对语言特征分析的创新影响。

本研究探讨了阿尔茨海默病患者非正式照护者在在线社区中的支持需求。研究发现，积极的主题发起者能显著增加评论数量，情感支持主题吸引更多回复，语言复杂性和情感语调也影响互动。这表明促进积极互动和增强社区可持续性的重要性。

本研究探讨了自动语音识别（ASR）错误对阿尔茨海默病检测性能的影响，发现特定关键词的重要性高于停用词，为ASR错误与检测模型的关系提供了新见解。