CogDrift-4D：分层多模态建模检测轻度认知障碍
原文标题：CogDrift-4D: Hierarchical Multimodal Modeling of Temporal Behavioral Decay for MCI Detection
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研究构建了跨越 18 个月、七次无脚本多模态交互的行为数据集，并将其形式化为四维张量以保留局部动态与长期变化。提出 CogDrift-4D 分层 4D Transformer 框架，通过会话内疲劳建模与会话间漂移累积双级架构捕捉认知衰退轨迹。在结构化语言交互上检测 MCI 准确率达 0.733，为居家实时痴呆筛查提供可扩展基础。
- 问题
- 轻度认知障碍早期检测缺少能捕捉细微行为衰退的可扩展工具。
- 方法
- 将 18 个月七次多模态交互组织为 4D 张量，用分层 4D Transformer 做会话内疲劳建模与会话间漂移累积。
- 结果
- 结构化语言交互上 MCI 检测准确率 0.733。
- 影响
- 展示居家长期多模态监测认知衰退的可行路径，对远程健康筛查产品有参考意义。
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