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更新时间:2025-08-20 09:13:19 | 浏览次数:6528


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  据介绍,该模型基于结构磁共振图像(MRI)数据,建立了一套深度学习训练框架;通过基于多个感兴趣区域的网络(MRNet)筛选并整合包括海马体、杏仁核、小脑等10个高区分度脑区特征,并进一步构建了进展指数(PI)。该指数基于深度学习构建的连续量化评估系统,通过分析脑部MRI,生成区间为[0,1]的风险评分,评分越高表明未来进展为认知障碍的风险越高。PI突破传统二元诊断局限,可动态反映阿尔茨海默病等神经退行性病变的中间进展状态。

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