横断面脑影像也能排出病程：ELPAC把锚点放在临床终点，再倒推每位受试者的阶段
阿尔茨海默病队列里多数人只有一次、且部分模态缺失的横断面检查，难以判断其处于病程何处、属于哪种亚型。ELPAC把临床可靠的终点组作为锚点，沿带生物学约束的速度场反向积分出亚型轨迹，并把阶段轴周围的残余多模态变异分解为随阶段增强或减弱的稀疏协同轴。在合成数据与ADNI+NACC/SCAN协调队列上，它恢复了潜结构、给出校准的预测区间，并得到随亚型不同的多模态协同模式。
阿尔茨海默病纵向队列不再只按诊断分组：TRACE在24个月预测上纯度高出最强基线3.1个百分点
TRACE把纵向就诊记录映射为可解释的进展表型，让表型数量可以多于诊断类别。在ADNI队列的标签匹配设置下，它在当前、12个月和24个月三个预测时点上取得最高的纯度、NMI、ARI、轮廓系数以及准确率和宏F1；24个月时相对最强基线，纯度与轮廓系数分别高出3.1和5.8个百分点。放开表型数后，它从认知正常与轻度认知障碍主导的两组中分出一个新表型，其认知量表轨迹居中而海马体积轨迹与轻度认知障碍组重合。
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