本工具是一款高效的 多延迟ASL阿尔茨海默病风险预测模型分析工具, 专注于医学影像数据的深度挖掘。支持 早期风险筛查 MCI转化预测 疗效定量评估 等多种研究场景。 利用多延迟动脉自旋标记技术提取的 脑血流量(CBF) 与 动脉通过时间(ATT) 特征, 智能构建符合临床规范的预测模型,助力科研人员精准识别阿尔茨海默病风险。
建议采集至少3个PLD(标记后延迟)时间点数据,以准确量化动脉通过时间(ATT)和脑血流量(CBF)。
对提取的感兴趣区(ROI)参数进行归一化处理(如全脑平均CBF比值),消除个体差异影响。
适用于3.0T MRI设备,支持PASL或PCASL序列采集的多延迟ASL原始数据。
输入详细的临床信息(如APOE基因型、血管危险因素)可显著提升模型预测效能。