多模态机器学习在早期阿尔茨海默病检测中的应用

本项目提出整合MRI影像、临床数据、血液生物标志物和遗传特征的多模态机器学习框架，通过特征融合与深度学习方法，旨在突破传统单一模态诊断的局限，提高早期阿尔茨海默病（AD）的诊断准确性准确性。

本项目提出了一种整合MRI影像、临床数据、血液生物标志物和遗传特征的多模态机器学习框架，旨在通过特征融合和深度学习方法提高早期阿尔茨海默病的诊断准确性。

阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）是一种进行性神经退行性疾病，是全球老年痴呆的主要原因。随着人口老龄化加剧，AD的发病率持续上升，给医疗系统和社会家庭带来沉重负担。

早期诊断是延缓疾病进展、提高患者生活质量的关键。然而，传统的单一模态诊断方法面临诸多局限：MRI影像虽然能显示脑结构变化，但早期病变往往不明显；认知评估量表（如MMSE、CDR）主观性较强；血液检测虽然方便，但特异性生物标志物的识别仍在研究中。

Junaidkalam开发的多模态机器学习系统正是为了突破这些局限，通过整合多源异构数据，构建更全面的疾病表征模型。

项目整合了四类核心数据模态：

MRI神经影像：采用结构性脑部MRI扫描，通过图像预处理（归一化、重采样、增强）和特征提取（基于CNN或手工设计特征），捕捉海马体萎缩、皮层厚度变化等结构性指标。这些变化往往早于临床症状出现。

临床评估数据：包括简易精神状态检查（MMSE）、临床痴呆评定量表（CDR）等标准化认知测试分数，以及人口统计学特征（年龄、性别、教育水平）和病史信息。这些数据提供了认知功能的直接测量。

血液生物标志物：涵盖与AD病理相关的蛋白质和生化指标，如β-淀粉样蛋白（Aβ）、tau蛋白等。近年来，血液检测因其微创性和可及性，正成为AD筛查的重要工具。

遗传数据：包括基因表达谱或与AD风险相关的基因型特征，如APOE ε4等位基因状态。遗传因素在AD发病中扮演重要角色，多基因风险评分（PRS）可以补充其他模态的信息。