論文の概要: A voxel-level approach to brain age prediction: A method to assess regional brain aging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11385v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 16:32:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 14:58:06.870229
• Title: A voxel-level approach to brain age prediction: A method to assess regional brain aging
• Title（参考訳）: 脳年齢予測へのボクセルレベルのアプローチ:局所的脳老化評価法
• Authors: Neha Gianchandani, Mahsa Dibaji, Johanna Ospel, Fernando Vega, Mariana Bento, M. Ethan MacDonald, Roberto Souza
• Abstract要約: ボクセルレベルの予測は、局所的な脳年齢推定を提供し、局所的な老化過程に関する詳細な洞察を与えることができる。 深層学習に基づくマルチタスクモデルは、T1強調磁気共鳴画像からボクセルレベルの脳年齢を予測するために提案される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.84214389487451
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Brain aging is a regional phenomenon, a facet that remains relatively under-explored within the realm of brain age prediction research using machine learning methods. Voxel-level predictions can provide localized brain age estimates that can provide granular insights into the regional aging processes. This is essential to understand the differences in aging trajectories in healthy versus diseased subjects. In this work, a deep learning-based multitask model is proposed for voxel-level brain age prediction from T1-weighted magnetic resonance images. The proposed model outperforms the models existing in the literature and yields valuable clinical insights when applied to both healthy and diseased populations. Regional analysis is performed on the voxel-level brain age predictions to understand aging trajectories of known anatomical regions in the brain and show that there exist disparities in regional aging trajectories of healthy subjects compared to ones with underlying neurological disorders such as Dementia and more specifically, Alzheimer's disease. Our code is available at https://github.com/nehagianchandani/Voxel-level-brain-age-prediction.
• Abstract（参考訳）: 脳の老化は地域現象であり、機械学習手法を用いた脳年齢予測研究の領域では、比較的未開拓のままである。 voxelレベルの予測は、局所的な脳年齢の推定を提供し、地域の老化過程に関する詳細な洞察を提供する。 これは,健常者と疾患者における老化軌跡の違いを理解する上で重要である。 本研究では,t1強調磁気共鳴画像からのボクセルレベル脳年齢予測のために,深層学習に基づくマルチタスクモデルを提案する。 提案モデルは, 文献に存在するモデルよりも優れており, 健常者と病人の両方に応用した場合に有意義な臨床知見が得られる。 ボクセルレベル脳年齢予測(voxel-level brain age predictions)を用いて、脳の既知の解剖学的領域の老化の軌跡を把握し、認知症やアルツハイマー病などの基礎疾患と比較して、健常者の加齢の軌跡に差があることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/nehagianchandani/voxel-level-brain-age-predictionで利用可能です。

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