Fusion des domaines spatiaux et fréquentiels et modulation de gradient pour le diagnostic de la maladie d'Alzheimer

L'apprentissage multimodal intègre des données provenant de différentes modalités sensorielles et joue un rôle essentiel dans le diagnostic de la maladie d'Alzheimer. Cependant, d'un point de vue méthodologique, la fusion de données multimodales se heurte souvent à des problèmes tels que l'utilisation limitée d'informations complémentaires et le déséquilibre des modalités. Pour résoudre ces problèmes, nous proposons un réseau de modulation de gradient et de fusion des domaines spatiaux et fréquentiels (SFGM-Net) pour le diagnostic multimodal de la maladie d'Alzheimer, qui se compose d'un module de fusion des domaines spatiaux et fréquentiels (SFDF) et d'un module de modulation de gradient pondérée par l'incertitude (UwGM).