論文の概要: Predicting brain-age from raw T 1 -weighted Magnetic Resonance Imaging data using 3D Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11695v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 09:48:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-24 03:31:01.145577
• Title: Predicting brain-age from raw T 1 -weighted Magnetic Resonance Imaging data using 3D Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた生T1強調磁気共鳴画像データからの脳年齢予測
• Authors: Lukas Fisch, Jan Ernsting, Nils R. Winter, Vincent Holstein, Ramona Leenings, Marie Beisemann, Kelvin Sarink, Daniel Emden, Nils Opel, Ronny Redlich, Jonathan Repple, Dominik Grotegerd, Susanne Meinert, Niklas Wulms, Heike Minnerup, Jochen G. Hirsch, Thoralf Niendorf, Beate Endemann, Fabian Bamberg, Thomas Kr\"oncke, Annette Peters, Robin B\"ulow, Henry V\"olzke, Oyunbileg von Stackelberg, Ramona Felizitas Sowade, Lale Umutlu, B\"orge Schmidt, Svenja Caspers, German National Cohort Study Center Consortium, Harald Kugel, Bernhard T. Baune, Tilo Kircher, Benjamin Risse, Udo Dannlowski, Klaus Berger, Tim Hahn
• Abstract要約: 脳の磁気共鳴イメージング(MRI)データに基づく年齢予測は、脳疾患や老化の進行を定量化するバイオマーカーである。 現在のアプローチでは、voxelを標準化された脳アトラスに登録するなど、複数の前処理ステップでデータを準備する。 ここでは、ResNetアーキテクチャに基づく3D Convolutional Neural Network(CNN)について、未登録のT1重み付きMRIデータに基づいてトレーニングします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45077088620792216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Age prediction based on Magnetic Resonance Imaging (MRI) data of the brain is a biomarker to quantify the progress of brain diseases and aging. Current approaches rely on preparing the data with multiple preprocessing steps, such as registering voxels to a standardized brain atlas, which yields a significant computational overhead, hampers widespread usage and results in the predicted brain-age to be sensitive to preprocessing parameters. Here we describe a 3D Convolutional Neural Network (CNN) based on the ResNet architecture being trained on raw, non-registered T 1 -weighted MRI data of N=10,691 samples from the German National Cohort and additionally applied and validated in N=2,173 samples from three independent studies using transfer learning. For comparison, state-of-the-art models using preprocessed neuroimaging data are trained and validated on the same samples. The 3D CNN using raw neuroimaging data predicts age with a mean average deviation of 2.84 years, outperforming the state-of-the-art brain-age models using preprocessed data. Since our approach is invariant to preprocessing software and parameter choices, it enables faster, more robust and more accurate brain-age modeling.
• Abstract（参考訳）: 脳の磁気共鳴イメージング(MRI)データに基づく年齢予測は、脳疾患や老化の進行を定量化するバイオマーカーである。 現在のアプローチは、voxelを標準化された脳アトラスに登録するなど、複数の前処理ステップでデータを準備することに依存している。 本稿では,ResNetアーキテクチャをベースとした3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を,ドイツ国立コーホートから得られたN=10,691サンプルの生,非登録T1強調MRIデータに基づいて学習し,さらに3つの独立した研究から得られたN=2,173サンプルにも適用・検証する。 比較のために、前処理された神経画像データを用いた最先端のモデルが同じサンプル上で訓練され検証される。 生の神経画像データを用いた3D CNNは、平均偏差平均2.84年で年齢を予測する。 我々のアプローチは前処理ソフトウェアやパラメータの選択に不変であるため、より速く、より堅牢で、より正確な脳年齢モデリングを可能にします。

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