アミロイド/タウPETやドパミントランスポーターSPECT（DAT-SPECT）は、認知症・パーキンソニズムの分子病理を生きたまま見られるほぼ唯一の手段。だが臨床では「アミロイド陽性/陰性」や1つのSUVR・Centiloid値に切り詰められ、どの領域からどんな型で広がるかという空間情報が捨てられている。さらに装置・トレーサー・施設ごとに値がばらつき（ハーモナイゼーション問題）、多施設を束ねた分子病理の地図が作りにくい。
トレーサー・装置非依存の空間表現（embedding）を学習すれば、(1)アミロイド/タウの広がりの型（Braak/CenTauRを超える定量）を捉え、(2)DAT-SPECTのドパミン欠乏パターンからパーキンソニズム（PD/MSA/PSP/DLB）を鑑別、(3)構造MRI（#23）や認知・運動と統合して進行予兆を解ける、と仮説する。萌芽性の核はハーモナイゼーション×空間表現×弱い病理ラベル、そしてCentiloidで「1点」に揃える既存研究の先で空間の型を残す点と日本人較正。
全脳3Dの連続値分布は、ROI平均や単一SUVRでは型を捉えられない。表現学習でこそ空間パターンと装置差を分離できる＝集計や閾値判定では到達できない粒度。
認知症・パーキンソニズムの分子病理マップ、抗アミロイド抗体（レカネマブ）時代の適応・効果判定の補助、多施設で使える定量基盤。最終判断は専門医読影・確定検査が前提の補助ツールに留める。