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据介绍，该模型基于结构磁共振图像(MRI)数据，建立了一套深度学习训练框架；通过基于多个感兴趣区域的网络(MRNet)筛选并整合包括海马体、杏仁核、小脑等10个高区分度脑区特征，并进一步构建了进展指数(PI)。该指数基于深度学习构建的连续量化评估系统，通过分析脑部MRI，生成区间为[0,1]的风险评分，评分越高表明未来进展为认知障碍的风险越高。PI突破传统二元诊断局限，可动态反映阿尔茨海默病等神经退行性病变的中间进展状态。
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