アルツハイマー病進行予測における単調性制約を用いた深層幾何学習の利用 背景紹介 アルツハイマー病（Alzheimer’s Disease, AD）は破壊的な神経変性疾患で、不可逆的な認知低下を引き起こし、最終的には認知症に至ります。この疾患の早期識別および進行予測は臨床診断と治療にとって非常に重要です。したがって、ADの進行を正確にモデル化することが研究の重要な焦点となっています。 現在、多くの研究では構造的磁気共鳴画像法（MRI）を使用してADの進行をモデル化しており、主に以下の3つの側面に集中しています：1）時間的変異性；2）不完全な観察データ；3）時間的幾何学特徴。しかし、既存の深層学習手法はデータの変異性と希少性の問題に対処する一方で、AD進行における脳領域の大きさ、厚さ、体積、形状...