Multi-dimensional attention framework for personalised Alzheimer's disease progression prediction across sporadic and genetic risk cohorts
Questo studio introduce un framework di attenzione multidimensionale che predice accuratamente la progressione eterogenea della malattia di Alzheimer attraverso le coorti sporadiche, associate alla sindrome di Down e autosomiche dominanti, catturando la dinamica temporale dei biomarcatori e sfruttando il transfer learning per migliorare le prestazioni in contesti con dati limitati.