Deep learning for subtyping the Alzheimer's disease spectrum.
Deep learning for subtyping the Alzheimer's disease spectrum.
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DOI：
10.1016/j.molmed.2021.12.004
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发表时间：
2022-02
影响因子：
13.6
通讯作者：
Kolachalama, Vijaya B.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Romano, Michael F.;Kolachalama, Vijaya B.
在最近一篇来自Cell Reports Medicine的文章中，Kwak等人基于结构成像对认知受损个体进行分型产生了新的见解。通过分型量化阿尔茨海默病的异质性可以帮助我们利用新的疾病修饰疗法，并通过提供更有针对性的方法来改善患者护理。
In a recent article from Cell Reports Medicine, Kwak et al. generate novel insights about subtyping cognitively impaired individuals based on structural imaging. Quantifying heterogeneity in Alzheimer’s disease via subtyping could help us harness new disease-modifying therapies and improve patient care by providing a more targeted approach.
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影响因子：
12.7
作者：
Petersen, Cathrine;Nolan, Amber L.;Grinberg, Lea Tenenholz
通讯作者：
Grinberg, Lea Tenenholz
DOI：
10.1016/s1474-4422(20)30440-3
发表时间：
2021-03
期刊：
The Lancet. Neurology
影响因子：
--
作者：
Graff-Radford J;Yong KXX;Apostolova LG;Bouwman FH;Carrillo M;Dickerson BC;Rabinovici GD;Schott JM;Jones DT;Murray ME
通讯作者：
Murray ME
影响因子：
48
作者：
Murray, Melissa E.;Graff-Radford, Neill R.;Ross, Owen A.;Petersen, Ronald C.;Duara, Ranjan;Dickson, Dennis W.
通讯作者：
Dickson, Dennis W.
影响因子：
48
作者：
Visser, Pieter Jelle;Verhey, Frans;Blennow, Kaj
通讯作者：
Blennow, Kaj
影响因子：
158.5
作者：
Mintun, Mark A.;Lo, Albert C.;Skovronsky, Daniel M.
通讯作者：
Skovronsky, Daniel M.