Generative AI Empowers Estimation of Brain Structure-Function Connectivity for Alzheimer’s Disease
Rattachement africain : cn, sa, jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Fusing structural and functional brain image has become a hot topic in estimating multimodal effective connectivity for cognitive disorder identification. However, it is challenging to effectively and accurately integrate the complementary causal connectivity information using structural and functional brain images. In this work, a novel incidence-aware transformer generative adversarial network (IT-GAN) is proposed to estimate effective connectivity from resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) and diffusion tensor imaging (DTI). IT-GAN unifies cross-modal alignment, progressive incidence-aware fusion, and multi-aspect consistency enforcement to generate robust, directionally discriminative multimodal effective connectivity. Experimental results demonstrate the proposed model’s better performance in AD identification compared with other related works. The IT-GAN can accurately estimate effective connectivity from fMRI and DTI, and has the potential to revolutionize understanding the mechanism of the cognitive disease, which leads to new insights into AD’s pathological study and early treatment.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Generative AI Empowers Estimation of Brain Structure-Function Connectivity for Alzheimer’s Disease
- Date Crossref
- 01/05/2026
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Shenzhen Institutes of Advanced Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Chongqing University of Posts and Telecommunications pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tiangong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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King Fahd University of Petroleum and Minerals Department of Information and Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Qingdao University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Maebashi Institute of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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China National Institute of Standardization pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Software pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Computer Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications et Tiangong University, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.