A lightweight triple-modal fusion network for progressive mild cognitive impairment prediction in Alzheimer's disease
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Introduction: As a progressive neurodegeneration, Alzheimer's disease (AD) represents the primary etiology of dementia among the elderly. Early identification of individuals with mild cognitive impairment (MCI) who are likely to convert to AD is essential for timely diagnosis and therapeutic intervention. Although multimodal neuroimaging and clinical data provide complementary information, existing fusion models often face challenges such as high computational complexity and limited interpretability. Methods: To address these limitations, we introduce TriLightNet, an innovative lightweight triple-modal fusion network designed to integrate structural MRI, functional PET, and clinical tabular data for predicting MCI-to-AD conversion. TriLightNet incorporates a hybrid backbone that combines Kolmogorov-Arnold Networks with PoolFormer for efficient feature extraction. Additionally, it introduces a Hybrid Block Attention Module to capture subtle interactions between image and clinical features and employs a MultiModal Cascaded Attention mechanism to enable progressive and efficient fusion across the modalities. These components work together to streamline multimodal data integration while preserving meaningful insights. Results: Extensive experiments conducted on the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset demonstrate the effectiveness of TriLightNet, showcasing superior performance compared to state-of-the-art methods. Specifically, the model achieves an accuracy of 81.25%, an AUROC of 0.8146, and an F1-score of 69.39%, all while maintaining reduced computational costs. Discussion: Furthermore, its interpretability was validated using the Integrated Gradients method, which revealed clinically relevant brain regions contributing to the predictions, enhancing its potential for meaningful clinical application. Our code is available at https://github.com/sunyzhi55/TriLightNet.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A lightweight triple-modal fusion network for progressive mild cognitive impairment prediction in Alzheimer's disease
- Date Crossref
- 26/08/2025
- Éditeur
- Frontiers Media SA
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Hangzhou Dianzi University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shandong Provincial Hospital Department of Laboratory Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Shandong First Medical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Southern University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Southern Medical University Shenzhen Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Shenzhen Second People's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Institute of Economics pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Wenzhou Medical University Department of Radiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ruian People's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Shenzhen People's Hospital (The Second Clinical Medical College Department of Radiation Oncology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Information Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shenzhen Hospital of Southern Medical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Hangzhou Dianzi University, Department of Laboratory Medicine — Shandong Provincial Hospital et Shandong First Medical University, avec 9 autres affiliations.
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