M$^2$PFN：面向阿尔茨海默病可泛化多模态上下文学习的端到端解耦对齐

英文标题：M$^2$PFN: End-to-End Disentangled Alignment for Generalizable Multimodal In-Context Learning in Alzheimer's Disease

论文《M$^2$PFN》关注阿尔茨海默病（AD）诊断中的多模态上下文学习问题，目标是提升模型跨队列泛化能力。摘要指出，现有结合影像与表格数据的多模态 AD 诊断方法通常受到跨队列泛化能力不足的限制。论文将上下文学习（ICL）作为重要方向，并提出端到端解耦对齐思路；但所提供原文摘要在“excellent generalization perf”处截断，未包含具体实验结果、数据集或性能指标。

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