alzheimer's-disease

本文提出了一种概率框架，用于阿尔茨海默病进展预测，该框架结合了有序诊断预测、多时间点轨迹生成和分解不确定性估计，采用 Temporal Fusion Transformer 编码器和自回归混合密度网络。在ADNI数据上，该模型优于基线，实现了接近标称的90%可信区间覆盖率，并提供了具有临床意义的不确定性信号。