論文の概要: Molecule-dynamic-based Aging Clock and Aging Roadmap Forecast with Sundial
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02176v1
- Date: Sat, 04 Jan 2025 03:33:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:05:47.862637
- Title: Molecule-dynamic-based Aging Clock and Aging Roadmap Forecast with Sundial
- Title(参考訳): 太陽による分子力学に基づく時効クロックと時効ロードマップ予測
- Authors: Wei Wu, Zizhen Deng, Chi Zhang, Can Liao, Jinzhuo Wang,
- Abstract要約: サンディアル出身の速い個体は、監督された老化時計から同定された個体よりも病気のリスクが高い。
このフレームワークは、年齢や性別に特有な老化ダイナミクスや、より高速で健康な老化パスなど、重要なトピックを探求するための新たな道を開く。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.751754682775438
- License:
- Abstract: Addressing the unavoidable bias inherent in supervised aging clocks, we introduce Sundial, a novel framework that models molecular dynamics through a diffusion field, capturing both the population-level aging process and the individual-level relative aging order. Sundial enables unbiasedestimation of biological age and the forecast of aging roadmap. Fasteraging individuals from Sundial exhibit a higher disease risk compared to those identified from supervised aging clocks. This framework opens new avenues for exploring key topics, including age- and sex-specific aging dynamics and faster yet healthy aging paths.
- Abstract(参考訳): スンディアル(Sundial)は、分子動力学を拡散場を通じてモデル化し、個体群レベルの老化過程と個体群レベルの相対的老化順序の両方を捉える新しいフレームワークである。
Sundialは、生物学的年齢の予測と老化ロードマップの予測を可能にする。
サンディアル出身の速い個体は、監督された老化時計から同定された個体よりも病気のリスクが高い。
このフレームワークは、年齢や性別に特有な老化ダイナミクスや、より高速で健康な老化パスなど、重要なトピックを探求するための新たな道を開く。
関連論文リスト
- Deep Representation Learning for Multi-functional Degradation Modeling of Community-dwelling Aging Population [12.06459578464237]
本研究では,多機能劣化モデリングのための新しいフレームワークを提案する。
本手法は,高齢者の健康史から健康劣化のスコアを予測し,潜伏した不均一性を明らかにする。
実際のケーススタディでは、高齢者の劣化の複雑なダイナミクスを正確にモデル化する上で、有効性を示し、重要な貢献をしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-08T15:40:22Z) - Pluralistic Aging Diffusion Autoencoder [63.50599304294062]
顔の老化は、複数のプラプシブルな老化パターンが与えられた入力に対応する可能性があるため、不適切な問題である。
本稿では,CLIP駆動型多言語時効拡散オートエンコーダを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T13:20:14Z) - Clustering disease trajectories in contrastive feature space for
biomarker discovery in age-related macular degeneration [7.2870166968239305]
加齢に伴う黄斑変性は、高齢者の視覚障害の主要な原因である。
画像バイオマーカーに基づく現在のグレーディングシステムは、粗いグループ病段階のみ広範囲に分類されている。
本稿では,病の進行の時間的ダイナミクスを捉えるバイオマーカーを自動的に検出する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-11T15:44:42Z) - LAE : Long-tailed Age Estimation [52.5745217752147]
まず、簡単な標準ベースラインを定式化し、事前トレーニング、データ拡張、モデルアーキテクチャなどのトリックを収集することで、はるかに強力なベースラインを構築します。
標準ベースラインと比較して,提案手法は推定誤差を著しく低減する。
本稿では,Long-tailed Age Estimation (LAE) という2段階の学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-25T09:05:44Z) - A Unified Framework for Biphasic Facial Age Translation with
Noisy-Semantic Guided Generative Adversarial Networks [54.57520952117123]
バイファシックな顔の年齢変換は、任意の年齢における入力顔の出現を予測することを目的としている。
本稿では,ノイズ・セマンティック誘導合成対向ネットワークを用いた二相性顔面年齢変換のための統一的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-15T15:30:35Z) - Continuous Face Aging via Self-estimated Residual Age Embedding [8.443742714362521]
本稿では,線形年齢推定器をGANモデルに組み込む統一ネットワーク構造を提案する。
埋め込み年齢推定器は、エンコーダおよびデコーダとの共同訓練を行い、顔画像の年齢を推定する。
パーソナライズされた目標年齢埋め込みは、現在の年齢のパーソナライズされた残存年齢埋め込みと、目標年齢の老化ベースの両方を組み込んで合成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-30T18:06:17Z) - Only a Matter of Style: Age Transformation Using a Style-Based
Regression Model [46.48263482909809]
本稿では,事前学習した未条件GANの潜在空間に実際の顔画像をエンコードする画像から画像への変換手法を提案する。
所望の年齢に対応する潜時符号を生成する際に,エンコーダを明示的に案内するために,事前学習した年齢回帰ネットワークを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-04T17:33:28Z) - PFA-GAN: Progressive Face Aging with Generative Adversarial Network [19.45760984401544]
本論文では,PFA-GANを基盤とした新しい顔老化フレームワークを提案する。
このフレームワークは、蓄積されたアーティファクトと曖昧さを取り除くために、エンドツーエンドでトレーニングすることができる。
実験により,既存の (c) GANs 法よりも優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T05:45:13Z) - Age Gap Reducer-GAN for Recognizing Age-Separated Faces [72.26969872180841]
本稿では,年齢変化に伴う顔と時間変化をマッチングする新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は,顔の年齢推定と年齢別顔の検証を組み合わせた統合フレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-11T16:43:32Z) - Enhancing Facial Data Diversity with Style-based Face Aging [59.984134070735934]
特に、顔データセットは、通常、性別、年齢、人種などの属性の観点からバイアスされる。
本稿では, 細粒度の老化パターンをキャプチャするデータ拡張のための, 生成スタイルに基づく新しいアーキテクチャを提案する。
提案手法は, 年齢移動のための最先端アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-06T21:53:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。