論文の概要: Atlas-Based Interpretable Age Prediction In Whole-Body MR Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07439v3
• Date: Thu, 2 Nov 2023 12:01:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 17:10:01.345693
• Title: Atlas-Based Interpretable Age Prediction In Whole-Body MR Images
• Title（参考訳）: 全体MR画像におけるAtlas-based Interpretable Age Prediction
• Authors: Sophie Starck, Yadunandan Vivekanand Kini, Jessica Johanna Maria Ritter, Rickmer Braren, Daniel Rueckert and Tamara Mueller
• Abstract要約: 我々は、Grad-CAMの解釈可能性法を用いて、人の年齢の最も予測可能な身体領域を決定する。 本症例では, 脊椎, 自家背筋, 心臓領域の3つの主要領域について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.332992069542746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Age prediction is an important part of medical assessments and research. It can aid in detecting diseases as well as abnormal ageing by highlighting the discrepancy between chronological and biological age. To gain a comprehensive understanding of age-related changes observed in various body parts, we investigate them on a larger scale by using whole-body 3D images. We utilise the Grad-CAM interpretability method to determine the body areas most predictive of a person's age. We expand our analysis beyond individual subjects by employing registration techniques to generate population-wide interpretability maps. Our findings reveal three primary areas of interest: the spine, the autochthonous back muscles, and the cardiac region, which exhibits the highest importance.
• Abstract（参考訳）: 年齢予測は医療評価と研究の重要な部分である。 慢性期と生物学的年齢の相違を強調することにより、疾患の検出や異常な老化を支援できる。 様々な部位で観察される年齢変化の包括的理解を得るために,全身3D画像を用いて大規模に調査を行った。 人の年齢を最も予測する身体領域を決定するために, grad-cam の解釈可能性を用いた。 我々は,人口全体にわたる解釈可能性マップの作成に登録技術を用いることにより,個々の対象にまたがって分析を展開する。 以上の結果より, 脊椎, 自家背筋, 心臓領域の3つの主要な関心領域が明らかとなった。

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