一种基于多模态标志物网络的阿尔茨海默病辅助精准鉴别方法及系统

本发明提供了一种基于多组学标志物网络与自适应支持向量机的阿尔茨海默病辅助精准鉴别方法及系统。通过基于五种模态数据的标志物网络和自适应支持向量机模型，实现了阿尔茨海默病与其他痴呆类型的精准鉴别。该方法融合血液、尿液、神经影像、电生理及临床评估等多源异构数据，采用加权基因共表达网络分析筛选特异性标志物，并通过自注意力机制实现跨模态特征交互学习。引入在线学习机制使模型能够适应新数据分布，结合可解释性模块输出各标志物对诊断的贡献度。最终借助云平台实现多中心数据同步和模型优化，显著提高了AD诊断与鉴别的准确性、特异性、早期诊断能力和模型的适应性，克服了现有技术的局限性，辅助医生对阿尔茨海默病进行诊断和治疗。