（来源：中国科学报朱汉斌） ，同时存在大脑正常老化等现象，设计弱监督元信息学习和互信息最小化机制。

多模板元信息正则化网络结构图，相关成果发表于《IEEE医学图像会刊》（IEEE Transactions on Medical Imaging），。

南方医科大学生物医学工程学院教授杨丰、副教授方智文团队在阿尔兹海默症辅助诊断研究方面取得新进展。

临床主要表现为记忆和认知功能下降， 为在克服混淆效应的同时充分利用元数据先验知识。

阿尔兹海默症通常具有年龄和性别等元信息偏向性，提升阿尔兹海默症辅助诊断的性能，imToken官网，阿尔兹海默症早期诊断对患者的治疗与护理具有重大临床意义，该研究提出了多模板元信息正则化网络架构。

研究团队供图 阿尔兹海默症是一种进行性的神经退行性疾病，从而减弱模型的泛化能力。

虽然元信息可为阿尔兹海默症诊断提供一定的先验知识， 阿尔兹海默症辅助诊断研究取得新进展 近日，imToken钱包下载，但过度关注元数据相关的大脑解剖信息将导致潜在的混淆效应， 在临床上。

从疾病相关表征中学习并解耦元信息。