アルツハイマー病（AD）は最も一般的な認知症の形態であり、その早期診断が病気の進行を遅らせるために重要です。本研究では、MRIとPETを用いた多モーダル神経画像融合に関する最近の研究成果をもとに、既存の手法がモーダリティ特有の特徴の診断的重要性を軽視している点に着目しました。提案する「共同注意および一貫したガイド付き融合フレームワーク」は、欠落したモダリティ情報を補うための学習可能なパラメータ表現（LPR）ブロックを導入し、共有エンコーダーおよびモダリティ独立のエンコーダーを使用して、共有表現と特定表現の両方を保持します。また、一貫性ガイド機構を用いて、モダリティ間の潜在分布を明示的に整列させる手法を取り入れています。ADNIデータセットでの実験結果では、この方法が既存の融合戦略に比べて優れた診断性能を達成したことが示されています。