3D Multimodal Fusion Network With Disease-Induced Joint Learning for Early Alzheimer’s Disease Diagnosis

计算机科学 人工智能 可解释性 特征学习 机器学习 深度学习 特征(语言学) 模式识别(心理学) 判别式 哲学 语言学
作者
Zifeng Qiu,Peng Yang,Chunlun Xiao,Shuqiang Wang,Xiaohua Xiao,Jing Qin,Chuan-Ming Liu,Tianfu Wang,Baiying Lei
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:43 (9): 3161-3175 被引量:8
标识
DOI:10.1109/tmi.2024.3386937
摘要

Multimodal neuroimaging provides complementary information critical for accurate early diagnosis of Alzheimer's disease (AD). However, the inherent variability between multimodal neuroimages hinders the effective fusion of multimodal features. Moreover, achieving reliable and interpretable diagnoses in the field of multimodal fusion remains challenging. To address them, we propose a novel multimodal diagnosis network based on multi-fusion and disease-induced learning (MDL-Net) to enhance early AD diagnosis by efficiently fusing multimodal data. Specifically, MDL-Net proposes a multi-fusion joint learning (MJL) module, which effectively fuses multimodal features and enhances the feature representation from global, local, and latent learning perspectives. MJL consists of three modules, global-aware learning (GAL), local-aware learning (LAL), and outer latent-space learning (LSL) modules. GAL via a self-adaptive Transformer (SAT) learns the global relationships among the modalities. LAL constructs local-aware convolution to learn the local associations. LSL module introduces latent information through outer product operation to further enhance feature representation. MDL-Net integrates the disease-induced region-aware learning (DRL) module via gradient weight to enhance interpretability, which iteratively learns weight matrices to identify AD-related brain regions. We conduct the extensive experiments on public datasets and the results confirm the superiority of our proposed method. Our code will be available at: https://github.com/qzf0320/MDL-Net.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
slb1319完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
花卷儿发布了新的文献求助10
1秒前
研友_ZzMqOn发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
3秒前
个性的向秋完成签到,获得积分10
4秒前
情怀应助zhaoyuli采纳,获得10
4秒前
暗号1823发布了新的文献求助20
5秒前
全齐完成签到,获得积分10
5秒前
探寻发布了新的文献求助10
7秒前
Gtingting发布了新的文献求助10
8秒前
小马甲应助uu采纳,获得10
8秒前
10秒前
lkmg完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
12秒前
0816my应助花卷儿采纳,获得10
14秒前
经费又被砍了完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
CEJ完成签到,获得积分10
15秒前
无情亦凝发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
15秒前
拉长的初彤完成签到 ,获得积分10
15秒前
宋宋发布了新的文献求助10
17秒前
兴奋的定帮应助zgh采纳,获得10
18秒前
稗子发布了新的文献求助10
19秒前
lixiangrui110发布了新的文献求助10
19秒前
糖璃关注了科研通微信公众号
19秒前
xxiao完成签到,获得积分20
19秒前
19秒前
超帅觅柔完成签到,获得积分10
20秒前
面壁思过应助haha采纳,获得10
22秒前
22秒前
libling完成签到,获得积分10
22秒前
CodeCraft应助小不溜采纳,获得10
22秒前
zxc完成签到,获得积分20
24秒前
lixiangrui110完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975755
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520108
关于积分的说明 11200829
捐赠科研通 3256492
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798298
邀请新用户注册赠送积分活动 877509
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806403