基于多模态融合的阿尔茨海默病早期筛查系统

把脑 MRI 影像、认知量表、血浆生物标志物、ApoE 基因型四种模态拼成一条 42 维序列，用 ViT 编码影像、Transformer 自注意力做跨模态融合，对 AD / MCI / CN 三分类——还带缺失掩码、MC Dropout 置信度与 LIME 可解释性，代码、文档、讲解资料齐备。

• 任务类型多模态
• 专业方向计算机 · 人工智能 · 医学/生物医学 · 数据科学

项目亮点

• AD（Alzheimer's Disease，阿尔茨海默病，555人）
• MCI（Mild Cognitive Impairment，轻度认知障碍，1534人）
• CN（Cognitively Normal，认知正常，1199人）
• ApoE基因型分离为两个特征（两个位置的等位基因类型）

数据与任务

如果你想找一个有分量、又能在面试和答辩里讲透的 AI 项目，这个「多模态融合 + Transformer 做阿尔茨海默病早期筛查」很合适。

它把医疗影像、深度学习和多模态融合放在一起，听起来很有门槛，但配套都给你备齐了，帮你真正搞懂它、在面试里讲明白：带中文注释、读得懂的代码，一份从数据到模型、结果、可解释性都讲清楚的技术说明文档，里面连简历项目描述和面试问答都写好了，还有一整套能直接做 PPT 的配图。

先说清楚，它到底在做什么

阿尔茨海默病的难点在于"早"——真正有价值的是在轻度认知障碍（MCI）阶段就把人筛出来。可单看任何一种检查都不够：MRI 看脑结构，认知量表测记忆与判断，血浆里的 pTau、Aβ、GFAP 反映病理，ApoE 基因型则提示风险。临床医生本来就是把这些放在一起综合判断的，难点在于怎么让模型也学会这种"跨模态综合"，而且现实数据里经常某几项是缺的。

这个项目基于公开的 ADNI 数据集，把四类模态统一成一条序列来处理：MRI 经 ViT 预训练编码器抽成一个影像 token，认知量表、生物标志物、ApoE、人口统计学等表格特征每一维各自嵌入成一个 token，最终拼成 42 个 token 的序列喂给 Transformer，靠自注意力让各模态信息互相参照、融合，最后对 AD / MCI / CN 做三分类。

搞懂它，你能在面试里讲清楚什么

把下面几件事吃透，面试官顺着多模态、Transformer 这两条线追问下来，你都能接得住。

为什么用 Transformer 来做多模态融合，而不是简单拼接。 这是项目的核心立意。你要能讲清楚：把每个模态、每一维特征都当成一个 token，自注意力就能让"影像异常"和"pTau 升高""MMSE 偏低"这些来自不同模态的线索互相加权、彼此印证，比把特征直接 concat 再过全连接更能学到跨模态关系。

缺失模态怎么办——Padding Mask 是怎么设计的。 真实医疗数据里 MRI 或某些量表常常缺失。项目没有简单丢样本或硬填零，而是给缺失的 token 打上掩码，在多头注意力里屏蔽掉、加权池化时也只让有效 token 参与，从而把"只有部分模态"的被试也用起来。这一点是面试里最能体现工程考量的细节。

注意力到底学到了什么。 把 Transformer 的注意力权重画成热力图，能看出模型在判断时更看重哪些特征、哪些模态之间互相关注——让"黑盒"变得能解释，也呼应了医学场景对可信度的要求。

下面这组分析图也都给你做好了，可以直接放进答辩或面试 PPT：

更关键的是，每张图怎么来的、该怎么解读，技术文档里都写清楚了——比如模态贡献度为什么是认知量表与生物标志物为主、影像作辅助确认，文档里给的是临床上的合理解释，而不是一句空话。你能照着把每张图说明白。

面试官会问的，都帮你备好了

随便感受几个这个项目真实会被追问的问题：

• 为什么把每一维特征都当成一个 token，而不是把表格特征拼成一个向量再融合？
• Padding Mask 是怎么让缺失模态的样本也能参与训练的？
• MC Dropout 是怎么给出置信度的？它和模型直接输出的 Softmax 概率有什么区别？

看到会愣一下？正常。配套的项目讲解资料把这个项目——从整体思路到每个流程细节、各种可能被追问的点——连参考答案都写好了。里面还有现成的简历项目描述，照着改就能写进简历；那套配图也能直接套进 PPT 模板，快速出一份面试 / 答辩 PPT。

配套资料：搞懂一个项目需要的，这里全都有

先看那份技术说明文档——从数据来源、多模态预处理，一直讲到模型结构、训练、结果与 LIME 可解释性，图文并茂：

代码也给你了——关键部分都带着中文注释，帮你读懂"多模态融合到底是怎么实现的"：

技术文档、项目讲解资料、源码注释、整套配图——搞懂这个项目、并在面试里讲清楚它，需要的全都备齐了。

适合谁

不管你是赶毕设、想给简历添一个有分量的 AI 项目，还是在准备面试，这个题目都接得住。专业上，计算机、人工智能、软件工程、生物医学工程、数据科学方向都很合适。多模态融合与 Transformer 是当下最有热度的方向，再叠加医疗这个有故事、有意义的场景——把这条从数据到模型、再到可解释性的完整链路真正搞懂、能讲出来，就是一个能写进简历、撑得起面试的项目。