一种用于早期检测阿尔茨海默病的新型多模态框架
机器学习
2025-08-06 v1
摘要
阿尔茨海默病（AD）是一种渐进性神经退行性疾病，其早期诊断面临着重大的挑战，常导致治疗延迟和患者预后更差。传统诊断方法通常仅依赖单一数据模态，难以完整捕捉该疾病的多维特性。本文提出一种新型的多模态AD早期检测框架，集成来自三个主要数据源：MRI影像、认知评估和生物标志物。该框架利用卷积神经网络（CNN）分析MRI图像，采用长短期记忆网络（LSTM）处理认知数据和生物标志物数据。通过采用加权平均等先进技术聚合这些异构模态的结果，即使数据不完整，该系统也能提升诊断的准确性和可靠性。这种多模态方法不仅增强了检测过程的鲁棒性，还能在临床症状出现前识别AD，从而为更及时的干预提供了显著优势，potentially改变疾病进程。本研究表明，所提出的框架有望彻底变革AD的早期检测，为更及时有效的治疗铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2508.03046,
title = {A Novel Multimodal Framework for Early Detection of Alzheimers Disease Using Deep Learning},
author = {Tatwadarshi P Nagarhalli and Sanket Patil and Vishal Pande and Uday Aswalekar and Prafulla Patil},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.03046},
year = {2025}
}
备注
Journal paper, 14 pages