Neues Graph-Neuronales Netzwerk enthüllt kausale Gehirnregionen bei Alzheimer
Ein neues Modell namens Causal-GCN kombiniert Graph Neural Networks mit kausaler Inferenz, um die Alzheimer‑Krankheit aus MRT‑Scans besser zu verstehen. Während herkömmliche Graph‑Modelle meist nur Korrelationen erkennen, nutzt Causal-GCN die do‑Calculus‑Methode, um stabile kausale Einflüsse von Gehirnregionen auf den Krankheitsverlauf zu identifizieren.
