Fugu-MT 論文翻訳(概要): Age-Net: An MRI-Based Iterative Framework for Brain Biological Age Estimation

論文の概要: Age-Net: An MRI-Based Iterative Framework for Brain Biological Age Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10765v2
Date: Mon, 15 Mar 2021 15:48:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-15 23:09:19.130462
Title: Age-Net: An MRI-Based Iterative Framework for Brain Biological Age Estimation
Title（参考訳）: Age-Net:脳の生物学的年齢推定のためのMRIベースの反復的フレームワーク
Authors: Karim Armanious, Sherif Abdulatif, Wenbin Shi, Shashank Salian, Thomas K\"ustner, Daniel Weiskopf, Tobias Hepp, Sergios Gatidis, Bin Yang
Abstract要約: 生物学的年齢(BA)の概念は、主に明確に定義された基準基準が欠如していることから理解するのが困難である。臓器特異的BA推定のための新しい画像ベースフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.503467872057424
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The concept of biological age (BA), although important in clinical practice, is hard to grasp mainly due to the lack of a clearly defined reference standard. For specific applications, especially in pediatrics, medical image data are used for BA estimation in a routine clinical context. Beyond this young age group, BA estimation is mostly restricted to whole-body assessment using non-imaging indicators such as blood biomarkers, genetic and cellular data. However, various organ systems may exhibit different aging characteristics due to lifestyle and genetic factors. Thus, a whole-body assessment of the BA does not reflect the deviations of aging behavior between organs. To this end, we propose a new imaging-based framework for organ-specific BA estimation. In this initial study, we focus mainly on brain MRI. As a first step, we introduce a chronological age (CA) estimation framework using deep convolutional neural networks (Age-Net). We quantitatively assess the performance of this framework in comparison to existing state-of-the-art CA estimation approaches. Furthermore, we expand upon Age-Net with a novel iterative data-cleaning algorithm to segregate atypical-aging patients (BA $\not \approx$ CA) from the given population. We hypothesize that the remaining population should approximate the true BA behavior. We apply the proposed methodology on a brain magnetic resonance image (MRI) dataset containing healthy individuals as well as Alzheimer's patients with different dementia ratings. We demonstrate the correlation between the predicted BAs and the expected cognitive deterioration in Alzheimer's patients. A statistical and visualization-based analysis has provided evidence regarding the potential and current challenges of the proposed methodology.
Abstract（参考訳）: 生物学的年齢(ba)の概念は臨床において重要であるが、主に明確な基準基準が欠如しているため、把握が困難である。特定の応用、特に小児科における医療画像データは、日常的な臨床状況におけるBA推定に使用される。この若年層以外にも、BA推定は血液バイオマーカー、遺伝子および細胞データなどの非イメージング指標を用いた全身評価に限られている。しかし、様々な臓器系は生活習慣や遺伝的要因によって異なる老化特性を示す可能性がある。したがって、BAの全身評価は、臓器間の加齢挙動のずれを反映していない。そこで本研究では,臓器特異的BA推定のための新しい画像ベースフレームワークを提案する。この最初の研究では、主に脳mriに焦点を当てた。第1段階として,深層畳み込みニューラルネットワーク(age-net)を用いた時系列推定フレームワークを提案する。本稿では,既存のCA推定手法と比較して,このフレームワークの性能を定量的に評価する。さらに,新たな反復的データクリーニングアルゴリズムにより,高齢者から非定型高齢者(BA $\not \approx$ CA)を分離する。残りの人口は真のBA行動に近似すべきである。脳磁気共鳴画像(MRI)データセットに,健常者および認知症評価の異なるアルツハイマー病患者を対象に,提案手法を適用した。アルツハイマー病患者の予測BAと認知機能低下との関連について検討した。統計的および可視化に基づく分析は、提案手法の可能性と現在の課題に関する証拠を提供している。

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