KI und die schwierigen Probleme der Welt · Medizin & Wirkstoffforschung · arXiv · 2026-10-21
Störungsübergreifendes Lernen bildbasierter gemeinsamer morphometrischer Marker bei Alzheimer- und Parkinson-Krankheit
Originaltitel: Cross-disorder Learning of Imaging-derived Joint Mophometric Markers in Alzheimer's and Parkinson's Diseases
Die Alzheimer-Krankheit und die Parkinson-Krankheit haben Gemeinsamkeiten bei Symptomen und Pathophysiologie, doch Ausmaß und Art ihrer Überlappung sind noch wenig erforscht. Die Studie schlägt einen expliziten, interpretierbaren und räumlich adaptiven Transfer-Learning-Rahmen vor und wendet ihn auf die Neuroimaging-Datensätze ADNI und PPMI an, um morphometrische Biomarker zu identifizieren, die mit beiden Krankheiten zusammenhängen. Der krankheitsübergreifende Klassifikator zeigte neuroanatomische Veränderungsmuster, die mit früheren Befunden übereinstimmen, und der mit einem gemeinsamen Prior trainierte Klassifikator erreichte eine statistisch überlegene diagnostische Leistung gegenüber den jeweiligen Einzelmodellen.