MANet：一种基于纵向和多模态数据的、能够忽略数据缺失问题的注意力网络，用于早期阿尔茨海默病的诊断

《Biomedical Signal Processing and Control》：MANet: A missing-aware attention network for early Alzheimer’s disease diagnosis using longitudinal and multimodal data

针对阿尔茨海默病（AD）诊断中缺失数据与多模态整合的挑战，提出Missing-Aware Attention Network（MANet）。该网络通过Index-Missing Bernoulli（IMB）模块动态模拟临床多样缺失模式，结合Cross-Dimensional Shared Attention（CSA）机制优化跨模态特征融合，有效提升早期AD诊断性能，在ADNI数据集上AUC达99.9%，显著优于传统方法。

　　阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）是一种以进行性神经退行性变化为特征的疾病，主要影响老年人群。随着全球人口老龄化趋势的加剧，AD的发病率持续上升，预计到2050年全球AD患者将达到3亿，这使得其早期诊断成为一项紧迫的公共卫生挑战。目前，AD的诊断主要依赖于神经影像学技术、临床评估以及生物标志物的检测。其中，结构磁共振成像（Structural Magnetic Resonance Imaging, sMRI）作为一种非侵入性的技术，能够揭示大脑结构的变化，如皮层变薄、海马体萎缩以及脑室扩大等。然而，sMRI在早期诊断中存在一定的局限性，其静态特性无法全面反映大脑功能和代谢的变化，这在一定程度上限制了其在AD早期检测中的应用效果。

为了克服这些局限性，近年来研究者们开始探索多模态数据融合的方法，将临床评估、神经心理学测试、血液生物标志物和遗传信息等纳入诊断模型中。例如，MMSE（Mini-Mental State Examination）作为评估认知功能的一种常用工具，能够提供重要的定量指标。同时，遗传因素在AD风险评估中也起着关键作用，尤其是携带载脂蛋白E ε4（APOE4）等位基因的个体，其患病风险显著增加。多模态数据融合的方法不仅能够弥补单一模态数据的不足，还能够通过跨模态的信息整合，提高诊断的准确性和可靠性。

然而，多模态诊断方法在实际应用中也面临诸多挑战。首先，临床数据往往存在缺失，这在多模态数据处理中尤为常见。传统的数据缺失处理方法，如数据填补、丢弃或图像生成，虽然在一定程度上能够缓解数据缺失带来的问题，但它们往往存在一定的局限性。例如，数据填补可能引入偏差，丢弃则可能导致数据量减少，从而影响模型的训练效果，而图像生成则需要复杂的算法和计算资源，且可能遇到模式崩溃、多样性不足等问题。因此，如何在多模态和纵向数据的背景下，有效处理数据缺失问题，成为当前AD智能诊断研究中的一个关键课题。

针对上述问题，本文提出了一种名为“缺失感知注意力网络”（Missing-Aware Attention Network, MANet）的新型深度学习模型。该模型旨在通过融合多模态数据和纵向数据，提高AD早期诊断的准确性和鲁棒性。MANet的核心创新点在于引入了“索引缺失伯努利”（Index-Missing Bernoulli, IMB）模块和“跨维度共享注意力”（Cross-Dimensional Shared Attention, CSA）机制。IMB模块通过动态生成一个索引矩阵，模拟临床实践中遇到的各种数据缺失模式，从而确保每个模态的特征能够以无偏的方式被整合。这种设计不仅有助于提高模型对不完整数据的适应能力，还增强了其在不同临床环境下的泛化能力。

CSA机制则通过同时优化空间和通道注意力，增强了模型对多模态数据的处理能力。空间注意力通过降维的方式减少计算复杂度，同时保留关键的空间信息，使得模型能够更有效地捕捉大脑结构的细微变化。通道注意力则强化了不同通道之间的依赖关系，突出了与疾病相关的关键特征。此外，跨分支权重共享策略进一步增强了空间与通道特征之间的协同作用，提升了特征表示的多样性。

为了验证MANet的有效性，本文在阿尔茨海默病神经影像倡议（Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, ADNI）数据集上进行了实验。ADNI是一个长期的、多中心的神经影像学研究项目，旨在通过多模态数据的整合，探索AD的潜在生物标志物。在本研究中，我们选择了具有完整纵向随访记录的受试者，确保数据的连贯性和完整性。实验结果显示，MANet在AD分类任务中表现优异，其在独立测试集上的AUC（Area Under the Curve）达到了97.12%，准确率达到了95.70%。更进一步，通过整合多模态数据，MANet的性能得到了显著提升，AUC达到了99.90%，准确率提升至97.71%。这些结果表明，MANet能够有效捕捉AD的细微病理特征，从而提高诊断的准确性。

本文的研究具有重要的实际意义。首先，MANet通过引入缺失感知机制，能够更好地应对临床数据中常见的缺失问题，提高模型在实际应用中的鲁棒性。其次，该模型通过整合多模态信息，能够更全面地评估AD的病理特征，为早期诊断提供更为可靠的依据。此外，MANet在处理纵向数据时，能够揭示AD的动态发展过程，为疾病预测和干预提供支持。然而，尽管MANet在实验中表现出色，其应用仍面临一些挑战。例如，模型在训练过程中可能会出现过拟合现象，因为ADNI数据集的标准化程度较高，这可能使得模型在其他数据集上的泛化能力受到限制。此外，由于训练数据的多样性有限，模型在处理不同临床背景下的数据时可能需要进一步优化。

综上所述，本文提出了一种基于多模态和纵向数据的AD智能诊断模型MANet。通过引入IMB模块和CSA机制，MANet能够有效处理数据缺失问题，提高模型在不完整数据条件下的性能。实验结果表明，MANet在AD分类任务中表现出色，其高准确率和AUC值显示出其在AD早期诊断中的潜力。未来的研究可以进一步探索模型在不同数据集上的泛化能力，并尝试引入更多类型的生物标志物以提高诊断的全面性。此外，随着深度学习技术的不断发展，MANet还可以结合其他先进的神经网络架构，如Transformer或图神经网络，以进一步提升其性能和适用范围。