基于MRI衍生的神经精神症状偏离规范轮廓：早期阿尔茨海尔病检测的标记
计算机视觉与模式识别
2026-04-02 v1
摘要
神经精神症状（NPS），如抑郁和冷漠，是阿尔茨海尔病（AD）中的常见症状，往往 precedes认知衰退。NPS评估因其与疾病进展的相关性以及非侵入性等特点，作为早期检测标记具有巨大的潜力。然而，现有工具无法区分NPS是衰老的一部分，还是AD的早期信号，从而限制了其实用性。我们提出了一种基于深度学习的规范建模框架，用于识别结构性MRI中异常的NPS负荷。我们对阿尔茨海尔病神经影像计划中的认知稳定受试者训练一个3D卷积神经网络，学习脑解剖结构与神经精神症状问卷（Neuropsychiatric Inventory Questionnaire, NPIQ）评分之间的映射。通过预测值与观察值之间的偏离定义为NPIQ评分的偏离（Divergence from NPIQ scores, DNPI）。更高的DNPI与未来AD转换相关（调整后OR=2.5; p<0.01），其预测准确率相当于脑脊液AB42（AUC=0.74 vs 0.75）。我们的ethods支持可扩展的、非侵入性的早期AD检测策略。
引用
@article{arxiv.2604.00545,
title = {Neuropsychiatric Deviations From Normative Profiles: An MRI-Derived Marker for Early Alzheimer's Disease Detection},
author = {Synne Hjertager Osenbroch and Lisa Ramona Rosvold and Yao Lu and Alvaro Fernandez-Quilez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.00545},
year = {2026}
}
备注
Accepted and to be presented (ORAL) in ISBI 2026