时间标签：数据日期 2026-11-05 · 生成时间 2026-11-05 05:30（Asia/Shanghai）｜ 检索窗口 PubMed edat 2026/11/02 – 2026/11/06 ｜ 情报发生日期 2026-11-05
证据级别：摘要级。本条依据 PubMed 结构化摘要与元数据撰写，付费墙全文未获取、未逐节核验，本站未做任何数值推算补全。
摘要（PubMed 原文节选）
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder where early diagnosis is critical. While magnetic resonance imaging (MRI) provides valuable structural information, most methods rely solely on imaging features, limiting clinical interpretability. METHODS: A novel feature selection method using support vecto…
对本项目的价值
参考价值：属「脑老化与神经退行」方向；脑老化 / 神经退行 / 认知栏目可用作本项目文献库与综述素材。 ｜ 价值分 1.5/5（★★☆☆☆）
全文不可及原因
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原文题录
- 中文题名：基于相关性递归特征消除的支持向量机方法用于阿尔茨海默病早期诊断
- 英文标题：A Support Vector Machine Method With Correlation-Based Recursive Feature Elimination for the Early Diagnosis of Alzheimer's Disease.
- 期刊与标识：Journal of integrative neuroscience · PMID 42979926 · DOI 10.31083/JIN51378