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洞察 - 阿茲海默症診斷
基於深度學習的多重對比磁振造影預測腦澱粉樣蛋白狀態
結合 T1 加權影像和 T2-FLAIR 影像的多重對比磁振造影，透過深度學習方法能顯著提升預測腦澱粉樣蛋白狀態的準確性，此技術有望成為侵入性較低的阿茲海默症診斷輔助工具。
結合焦點損失和對抗自編碼器的規範化建模：用於阿茲海默症診斷和生物標記識別
此研究提出了一種名為 FAAE 的新型深度學習規範化建模方法，用於阿茲海默症的診斷和生物標記識別，並在公開數據集上驗證了其有效性。
國際專家挑戰阿茲海默症的新診斷標準
國際工作小組 (IWG) 對阿茲海默症協會 (AA) 將生物標記物納入診斷標準表示擔憂，認為應謹慎診斷認知正常但生物標記物呈陽性的人群，並強調臨床症狀的重要性。
Flexi-Fuzz 最小平方支持向量機於阿茲海默症診斷：處理雜訊、離群值和類別不平衡問題
本文提出了一種名為 Flexi-Fuzz 的新型最小平方支持向量機模型，用於解決阿茲海默症診斷中存在的雜訊、離群值和類別不平衡問題，並通過實驗證明了其在診斷準確性方面的優越性。
多模態核磁共振成像技術能準確識別阿茲海默症患者體內不平衡族群的類澱粉蛋白狀態
整合結構性核磁共振、功能性核磁共振和擴散張量影像的多模態深度學習框架，能有效識別出阿茲海默症患者體內不平衡族群的類澱粉蛋白狀態，並揭示與類澱粉蛋白沉積相關的特定腦區變化。
基於類別平衡多樣性多模態集成學習的阿茲海默症診斷與早期檢測
整合多模態資料和採用類別平衡技術的集成學習方法能有效提高阿茲海默症的診斷和早期檢測準確率。
AlzhiNet：結合二維與三維卷積神經網路，用於阿茲海默症的早期檢測與診斷
結合二維和三維卷積神經網路 (CNN) 的 AlzhiNet 模型，能有效提升阿茲海默症的早期檢測和診斷準確率。
利用2D CNN分析3D MRI腦掃描的注意力機制解釋性阿茲海默症定位診斷
本研究提出了一種創新的方法,利用2D CNN從3D MRI影像中提取體積特徵表示,並採用注意力機制來學習每個切片在決策過程中的重要性,從而生成可解釋的3D注意力圖,突出與阿茲海默症相關的關鍵大腦區域。
