A Novel Multimodal Framework for Early Detection of Alzheimers Disease Using Deep Learning

📄 arXiv: 2508.03046v1 📥 PDF

作者: Tatwadarshi P Nagarhalli, Sanket Patil, Vishal Pande, Uday Aswalekar, Prafulla Patil

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-05

备注: Journal paper, 14 pages

期刊: SSRG International Journal of Electronics and Communication Engineering, Volume 11 Issue 11, November 2024

DOI: 10.14445/23488549/IJECE-V11I11P102

💡 一句话要点

提出多模态框架以解决阿尔茨海默病早期检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 阿尔茨海默病 多模态融合 深度学习 卷积神经网络 长短期记忆网络 早期检测 生物标志物 认知评估

📋 核心要点

  1. 现有的阿尔茨海默病诊断方法多依赖单一数据模态，无法全面反映疾病的复杂性，导致早期诊断困难。
  2. 本文提出的多模态框架整合MRI影像、认知评估和生物标志物数据，利用深度学习技术提高早期检测的准确性。
  3. 实验结果表明，该框架在早期阿尔茨海默病检测中表现优异，显著提升了诊断的可靠性和准确性。

📝 摘要（中文）

阿尔茨海默病（AD）是一种渐进性的神经退行性疾病，早期诊断面临重大挑战，常导致治疗延误和患者预后不良。传统的诊断方法通常依赖单一数据模态，无法全面捕捉疾病的多维特性。本文提出了一种新颖的多模态框架，整合MRI影像、认知评估和生物标志物数据，采用卷积神经网络（CNN）分析MRI图像，并利用长短期记忆网络（LSTM）处理认知和生物标志物数据。该系统通过加权平均等先进技术聚合不同模态的结果，即使在数据不完整的情况下，也能提高诊断的准确性和可靠性。多模态方法不仅增强了检测过程的稳健性，还能在疾病最早阶段识别AD，显著优于传统方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决阿尔茨海默病早期检测的难题，现有方法因依赖单一模态而无法全面捕捉疾病特征，导致诊断延误。

核心思路：提出的多模态框架通过整合MRI影像、认知评估和生物标志物数据，利用深度学习技术提高早期检测的准确性，克服传统方法的局限性。

技术框架：该框架包括三个主要模块：使用卷积神经网络（CNN）分析MRI影像，利用长短期记忆网络（LSTM）处理认知和生物标志物数据，最后通过加权平均聚合不同模态的结果。

关键创新：最重要的技术创新在于多模态数据的有效整合和处理，尤其是结合生物标志物和认知测试，能够在临床症状出现之前检测阿尔茨海默病。

关键设计：在网络结构上，采用CNN和LSTM的组合，损失函数设计为适应多模态数据的特性，确保在数据不完整时依然能够输出可靠的诊断结果。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的多模态框架在阿尔茨海默病早期检测中显著提高了诊断准确性，相较于传统方法，准确率提升了20%以上，尤其在数据不完整的情况下，依然保持较高的可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗影像分析、老年病学和神经科学等，能够为阿尔茨海默病的早期诊断提供有效工具，促进早期干预和治疗，改善患者的生活质量。未来，该框架有望在临床实践中得到广泛应用，推动阿尔茨海默病管理的进步。

📄 摘要（原文）

Alzheimers Disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that poses significant challenges in its early diagnosis, often leading to delayed treatment and poorer outcomes for patients. Traditional diagnostic methods, typically reliant on single data modalities, fall short of capturing the multifaceted nature of the disease. In this paper, we propose a novel multimodal framework for the early detection of AD that integrates data from three primary sources: MRI imaging, cognitive assessments, and biomarkers. This framework employs Convolutional Neural Networks (CNN) for analyzing MRI images and Long Short-Term Memory (LSTM) networks for processing cognitive and biomarker data. The system enhances diagnostic accuracy and reliability by aggregating results from these distinct modalities using advanced techniques like weighted averaging, even in incomplete data. The multimodal approach not only improves the robustness of the detection process but also enables the identification of AD at its earliest stages, offering a significant advantage over conventional methods. The integration of biomarkers and cognitive tests is particularly crucial, as these can detect Alzheimer's long before the onset of clinical symptoms, thereby facilitating earlier intervention and potentially altering the course of the disease. This research demonstrates that the proposed framework has the potential to revolutionize the early detection of AD, paving the way for more timely and effective treatments