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摘要
阿尔兹海默症是一种不可逆的进行性神经退行性疾病，这意味着在病情的早期阶段，即轻度认知障碍阶段，及时介入治疗具有很大的临床意义。近些年来，业内的专家学者们已经提出了很多基于多模态神经影像数据的分类诊断方法，并且证实了在分类任务中，使用互补的结构性信息和功能性信息的有效性。然而，基于多模态数据的分类方法面临着两个关键问题：（1）如何有效的融合互补的结构性信息和功能性信息。（2）如何对局部图块之间的关系进行建模来构建全局级别的特征。在本文中，我们提出了一种使用多模态神经影像数据的多级别注意力融合网络来诊断MCI。具体来说，每个模态都会由一个包含三个模块的深度学习网络来提取该模态图块的
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