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阿尔茨海默病研究中用于诊断与病程进展预测的泄漏可控多模态学习

arXiv cs.LG ↗ · 2026-10-09 缓存

该论文提出一种泄漏可控的多模态多任务学习框架,结合SFCN MRI编码器、因果临床Transformer和ODE-GRU动力学,用于阿尔茨海默病诊断与病程进展预测,在ADNI、OASIS-2、MIRIAD数据集上取得内部诊断AUROC 0.935、混合AUROC 0.951,并在OASIS-3上完成外部验证。

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