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ADNI 样本同意书
作为阿尔茨海默病神经影像学计划 3 (ADNI3) 研究的参与者，研究人员希望您在死后考虑捐献大脑。捐献将使 ADNI 研究人员能够进一步开展科学研究。在 ADNI 研究中，参与者接受多项测试，这些测试可帮助研究人员确定记忆问题是否由阿尔茨海默病 (AD) 引起 - 这些测试包括记忆和思维测试、脑部扫描、生物标志物测试和基因测试。然而，确诊阿尔茨海默病的唯一方法，以及诊断可能模仿 AD 的类似疾病的唯一方法是通过死后直接检查大脑。研究 ADNI 参与者的大脑组织（无论是否有 AD 的体征和症状）对于了解本研究中使用的工具是否有效诊断 AD 至关重要。这将使我们更接近确定 AD 原因和有效治疗方法的最终目标。捐献还为家庭成员提供了一个机会，让他们收到一份总结任何神经病理学发现（在显微镜下观察大脑组织）的报告。研究病理学家将使用特殊的组织染色技术和显微镜来识别任何异常，并确定您的记忆问题（如果有）是否由阿尔茨海默病和/或其他病理变化（组织）或可能模仿 AD 的疾病引起。为了确保捐赠过程顺利进行，您的家人必须了解并支持您同意捐献大脑的决定。我们强烈建议您与家人讨论您的决定，并让他们阅读此信息。在死亡之前进行规划将使家人更容易，并有助于按计划进行捐赠。
给出生物样品策略2024.08.13
数据共享：必须共享使用ADNI生物样本的研究产生的所有数据，并将其包括在LONI的ADNI数据库中。可以在此处找到有关访问ADNI数据库的说明（https://adni.loni.usc.edu/data-samples/adni-data/）。可以在此处找到先前完成且目前有效的RARC-批准的研究列表（https://adni.loni.usc.edu/data-samples/adni-samples/adni-samples/previse-previse-approved-rarc-studies/）。可以从ADNI数据库下载完整研究的数据。研究进度的季度更新：调查人员收到样品而尚未上传数据后，每个季度都必须将其研究进度的季度更新发送至catherine.conti@ucsf.edu。在他们的完整申请中，调查员为预期结果返回ADNI提供了一个时间表。如果预计最初提议的时间表将延迟超过几周，则研究人员必须立即通知ADNI。但是，我们强烈建议所有调查人员都遵守他们建议的时间表。如果调查员提供数据的能力大大延迟，则ADNI保留要求尽快返回样品的权利。
增强阿尔茨海默氏症的检测：利用ADNI数据和大型语言模型进行高准确性诊断
摘要 - 最常见的痴呆症类型的阿尔茨海默氏病（AD）预计到2050年将影响1.52亿人，强调早期诊断的重要性。这项研究使用阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据集，将认知测试，生物标志物，人口统计学细节和遗传数据结合在一起来构建预测模型。使用大型语言模型（LLM），特别是ChatGpt 3.5，我们达到了高分类的精度，认知上正常人（CN）个体的ROC AUC值为0.98，痴呆症的0.99，轻度认知障碍（MCI）0.98。这些发现表明LLM可以快速准确处理复杂的数据。通过关注数值和基于文本的数据而不是仅仅是成像，该方法为诊断AD提供了一种经济高效且易于访问的选项。添加遗传信息可以改善预测，反映了遗传学在AD风险中的重要作用。这项研究突出了将不同类型的数据与先进的机器学习和LSTM相结合以改善早期AD诊断的潜力。未来的研究应探索更多方法来结合数据并测试不同的机器学习模型，以进一步增强诊断工具。
使用多元形态计量学统计，稀疏编码和Correntropy预测脑淀粉样蛋白：来自ADNI和OASIS数据库的1,125个个体的验证
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经Peer Review的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2020年10月17日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2020.10.16.343137 doi：Biorxiv Preprint
具有生成神经网络的MR图像快速介绍降低重新识别风险并保留体积一致性
用于制备本文的数据是从阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据库（adni.loni.usc.edu）获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在：
可解释的基于神经成像的痴呆诊断和预后的人工智能
*用于制备本文的数据是从阿尔茨海默氏病神经成像计划（ADNI）数据库（adni.loni.usc.edu）获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：
可解释的基于神经成像的痴呆诊断和预后的人工智能
*用于制备本文的数据是从阿尔茨海默氏病神经成像计划（ADNI）数据库（adni.loni.usc.edu）获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：
可解释的基于神经成像的痴呆诊断和预后的人工智能
*用于制备本文的数据是从阿尔茨海默氏病神经成像计划（ADNI）数据库（adni.loni.usc.edu）获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：
基于电导的结构性大脑连通性
∗用于制备本文的相应作者 * *数据部分是从阿尔茨海默氏病神经膜计划（ADNI）数据库（ADNI.LONI.USC.EDU）获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：http：//adni.loni.usc.edu/wp- content/uploads/如何应用/adni确认列表.pdf电子邮件地址：afraupascual@mgh.harvard.harvard.edu（aina frau-pascual） dvaradarajan@mgh.harvard.edu（divya varadarajan），ayendiki@mgh.harvard.edu（anastasia yendiki），dsalat@mgh.harvard.edu（david h.h. salat） （Iman Aganj）
