論文の概要: Predi\c{c}\~ao da Idade Cerebral a partir de Imagens de Resson\^ancia
Magn\'etica utilizando Redes Neurais Convolucionais
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12609v1
- Date: Thu, 23 Dec 2021 14:51:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-24 16:30:43.976210
- Title: Predi\c{c}\~ao da Idade Cerebral a partir de Imagens de Resson\^ancia
Magn\'etica utilizando Redes Neurais Convolucionais
- Title（参考訳）: Predi\c{c}\~ao da Idade Cerebral a partir de Imagens de Resson\^ancia Magn\'etica utilizando Redes Neurais Convolucionais
- Authors: Victor H. R. Oliveira, Augusto Antunes, Alexandre S. Soares, Arthur D.
Reys, Robson Z. J\'unior, Saulo D. S. Pedro, Danilo Silva
- Abstract要約: 磁気共鳴画像を用いた脳年齢予測のための深層学習手法について検討した。
バイオマーカーの同定は、早期の神経変性過程の検出、および年齢または非年齢に関する認知低下の予測に有用である。
最も優れた結果は、平均絶対誤差3.83年を達成した2Dモデルによって得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.52103125083341
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, deep learning techniques for brain age prediction from magnetic
resonance images are investigated, aiming to assist in the identification of
biomarkers of the natural aging process. The identification of biomarkers is
useful for detecting an early-stage neurodegenerative process, as well as for
predicting age-related or non-age-related cognitive decline. Two techniques are
implemented and compared in this work: a 3D Convolutional Neural Network
applied to the volumetric image and a 2D Convolutional Neural Network applied
to slices from the axial plane, with subsequent fusion of individual
predictions. The best result was obtained by the 2D model, which achieved a
mean absolute error of 3.83 years.
--
Neste trabalho s\~ao investigadas t\'ecnicas de aprendizado profundo para a
predi\c{c}\~ao da idade cerebral a partir de imagens de resson\^ancia
magn\'etica, visando auxiliar na identifica\c{c}\~ao de biomarcadores do
processo natural de envelhecimento. A identifica\c{c}\~ao de biomarcadores \'e
\'util para a detec\c{c}\~ao de um processo neurodegenerativo em est\'agio
inicial, al\'em de possibilitar prever um decl\'inio cognitivo relacionado ou
n\~ao \`a idade. Duas t\'ecnicas s\~ao implementadas e comparadas neste
trabalho: uma Rede Neural Convolucional 3D aplicada na imagem volum\'etrica e
uma Rede Neural Convolucional 2D aplicada a fatias do plano axial, com
posterior fus\~ao das predi\c{c}\~oes individuais. O melhor resultado foi
obtido pelo modelo 2D, que alcan\c{c}ou um erro m\'edio absoluto de 3.83 anos.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,自然老化過程における生体マーカーの同定を支援するため,磁気共鳴画像からの脳年齢予測のための深層学習手法について検討した。
バイオマーカーの同定は、早期の神経変性過程の検出や、年齢関連または非年齢関連認知低下の予測に有用である。
体積画像に適用した3次元畳み込みニューラルネットワークと、軸方向からのスライスに適用された2次元畳み込みニューラルネットワークと、それに続く個々の予測の融合である。
最良の結果は2dモデルによって得られ、平均絶対誤差は3.83年であった。
-neste trabalho s\~ao investigadas t\'ecnicas de aprendizado profundo para a predi\c{c}\~ao da idade brain a partir de imagens de resson\^ancia magn\'etica, visando auxiliar na identifica\c{c}\~ao de biomarcadores do processo natural de envelhecimento
a identifica\c{c}\~ao de biomarcadores \'e \'util para a detec\c{c}\~ao de um processo neurodegenerativo em est\'agio inicial, al\'em de possibilitar prever um decl\'inio cognitivo relacionado ou n\~ao \`a idade
Duas t\'ecnicas s\~ao implementadas e comparadas neste trabalho: uma Rede Neural Convolucional 3D aplicada na imagem volum\'etrica e uma Rede Neural Convolucional 2D aplicada a fatias do Plano axial, com later fus\~ao das predi\c{c}\~oes individuais。
o melhor resultado foi obtido pelo modelo 2d, que alcan\c{c}ou um erro m\'edio absoluto de 3.83 anos
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