Новое исследование объединяет данные 3D МРТ и ПЭТ с помощью продвинутых стратегий слияния, включая GMU и гатед самовнимание, а также спарсно гатед MoE классификатор. Результаты показывают, что GMU достигает точности 80,46% на NC против MCI и 95,47% на NC против AD, при гатед самовнимании достигается 82,08% на MCI против AD. Исследования с устранением компонент подтверждают, что MoE значительно улучшает производительность, подчеркивая важность мультимодального моделирования с адаптацией к входным данным для точной диагностики альцгеймера.