脑机接口 / BCI

Imputation-free transformer learning enables robust Alzheimer's disease prediction and calibrated uncertainty quantification across heterogeneous clinical cohorts

无插补变压器学习实现跨异构临床队列的稳健阿尔茨海默病预测和校准不确定性量化

Christelle Schneuwly Diaz, Narmina Baghirova, Duy-Thanh Vu, Duy-Cat Can, Gilles Allali, Philippe Ryvlin, Oliver Y. Chén

机构 * Platform of Bioinformatics（生物信息平台） ； Lausanne University Hospital（洛桑大学医院） ； Faculty of Biology and Medicine（生物学与医学学院） ； University of Lausanne（洛桑大学） ； Leenaards Memory Centre（Leenaards记忆中心） ； Department of Clinical Neurosciences（临床神经科学系） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 针对阿尔茨海默病临床数据问题，提出无插补变压器NITROGEN，通过特定注意力联合建模。经训练和评估，在跨队列任务中优势明显，还引入调整方法。证明无插补学习在队列转移下的区分能力，强调多方面评估模型对临床部署的重要性。