論文の概要: Enhancing Brain Age Estimation with a Multimodal 3D CNN Approach Combining Structural MRI and AI-Synthesized Cerebral Blood Volume Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01865v2
- Date: Fri, 13 Dec 2024 21:29:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:49:09.254850
- Title: Enhancing Brain Age Estimation with a Multimodal 3D CNN Approach Combining Structural MRI and AI-Synthesized Cerebral Blood Volume Data
- Title（参考訳）: 構造MRIとAI合成脳血流量データを組み合わせたマルチモーダル3次元CNNによる脳年齢推定
- Authors: Jordan Jomsky, Zongyu Li, Yiren Zhang, Tal Nuriel, Jia Guo,
- Abstract要約: 脳年齢ギャップ推定(BrainAGE)は、脳年齢を理解するための神経画像バイオマーカーである。
現在のアプローチでは、主にT1強調MRI(T1w MRI)データを使用し、構造脳情報のみをキャプチャする。
我々は,VGGに基づくアーキテクチャを用いたディープラーニングモデルを開発し,線形回帰を用いた予測を組み合わせた。
我々のモデルは3.95年の平均絶対誤差(MAE)とテストセットの$R2$ 0.943を達成し、類似したデータでトレーニングされた既存のモデルよりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.815462507141163
- License:
- Abstract: The increasing global aging population necessitates improved methods to assess brain aging and its related neurodegenerative changes. Brain Age Gap Estimation (BrainAGE) offers a neuroimaging biomarker for understanding these changes by predicting brain age from MRI scans. Current approaches primarily use T1-weighted magnetic resonance imaging (T1w MRI) data, capturing only structural brain information. To address this limitation, AI-generated Cerebral Blood Volume (AICBV) data, synthesized from non-contrast MRI scans, offers functional insights by revealing subtle blood-tissue contrasts otherwise undetectable in standard imaging. We integrated AICBV with T1w MRI to predict brain age, combining both structural and functional metrics. We developed a deep learning model using a VGG-based architecture for both modalities and combined their predictions using linear regression. Our model achieved a mean absolute error (MAE) of 3.95 years and an $R^2$ of 0.943 on the test set ($n = 288$), outperforming existing models trained on similar data. We have further created gradient-based class activation maps (Grad-CAM) to visualize the regions of the brain that most influenced the model's predictions, providing interpretable insights into the structural and functional contributors to brain aging.
- Abstract（参考訳）: 世界老化人口の増加は、脳老化とその関連する神経変性の変化を評価する方法を改善する必要がある。
脳年齢ギャップ推定(BrainAGE)は、MRIスキャンから脳年齢を予測することによって、これらの変化を理解するための神経イメージングバイオマーカーを提供する。
現在のアプローチでは、主にT1強調MRI(T1w MRI)データを使用し、構造脳情報のみをキャプチャする。
この制限に対処するため、非コントラストMRIスキャンから合成されたAICBV(AI- generated Cerebral Blood Volume)データは、通常の画像では検出できない微妙な血液のコントラストを明らかにすることで機能的な洞察を提供する。
我々は、AICBVとT1w MRIを統合し、脳の年齢を予測し、構造的指標と機能的指標を組み合わせた。
我々は,VGGをベースとしたアーキテクチャを用いた深層学習モデルを開発し,線形回帰を用いた予測を組み合わせた。
我々のモデルは3.95年の平均絶対誤差(MAE)とテストセット(n = 288$)の$R^2$ 0.943を達成し、類似したデータでトレーニングされた既存モデルよりも優れていた。
我々はさらに勾配に基づくクラスアクティベーションマップ(Grad-CAM)を作成し、モデルの予測に最も影響を与えた脳の領域を視覚化し、脳の老化に対する構造的および機能的コントリビュータに関する解釈可能な洞察を提供した。
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