10:35arXiv cs.LG@Nguyen Linh Dan Le该论文提出BN-LTE(贝叶斯网络与潜在时间嵌入)框架,用于阿尔茨海默病进展的阶段感知因果建模。模型从基线生物标志物图像估计疾病伪时间,并依据AT(N)级联顺序约束有向依赖。在ADNI数据上,BN-LTE在tau蛋白扩散的空间重建上优于多个预测基线。模型识别出中伪时间窗口的淀粉样蛋白敏感性,并通过g-formula对比、AIPW和鲁棒性分析验证。代码已在GitHub公开。论文BN-LTE阿尔茨海默病贝叶斯网络AT(N)级联ADNI推荐理由:这篇论文用贝叶斯网络模拟阿尔茨海默病的AT(N)级联,比黑箱预测更可解释。它从ADNI数据中找到了tau扩散的关键时间窗,对神经影像研究有参考价值。原文