論文の概要: Disentangling Neurodegeneration with Brain Age Gap Prediction Models: A Graph Signal Processing Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12763v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 17:44:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.424215
• Title: Disentangling Neurodegeneration with Brain Age Gap Prediction Models: A Graph Signal Processing Perspective
• Title（参考訳）: 脳年齢ギャップ予測モデルを用いた遠心性神経変性 : グラフ信号処理の観点から
• Authors: Saurabh Sihag, Gonzalo Mateos, Alejandro Ribeiro,
• Abstract要約: 脳年齢ギャップ予測(BAGP)モデルは、データから予測される脳年齢と時系列年齢との差を推定する。 本稿では、BAGPの概要と、グラフ信号処理(GSP)の最近の進歩に基づく、このアプリケーションのための原則化されたフレームワークを紹介する。 VNNは強力な理論的基盤と操作的解釈可能性を提供し、脳年齢差予測の堅牢な推定を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.99666725996975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neurodegeneration, characterized by the progressive loss of neuronal structure or function, is commonly assessed in clinical practice through reductions in cortical thickness or brain volume, as visualized by structural MRI. While informative, these conventional approaches lack the statistical sophistication required to fully capture the spatially correlated and heterogeneous nature of neurodegeneration, which manifests both in healthy aging and in neurological disorders. To address these limitations, brain age gap has emerged as a promising data-driven biomarker of brain health. The brain age gap prediction (BAGP) models estimate the difference between a person's predicted brain age from neuroimaging data and their chronological age. The resulting brain age gap serves as a compact biomarker of brain health, with recent studies demonstrating its predictive utility for disease progression and severity. However, practical adoption of BAGP models is hindered by their methodological obscurities and limited generalizability across diverse clinical populations. This tutorial article provides an overview of BAGP and introduces a principled framework for this application based on recent advancements in graph signal processing (GSP). In particular, we focus on graph neural networks (GNNs) and introduce the coVariance neural network (VNN), which leverages the anatomical covariance matrices derived from structural MRI. VNNs offer strong theoretical grounding and operational interpretability, enabling robust estimation of brain age gap predictions. By integrating perspectives from GSP, machine learning, and network neuroscience, this work clarifies the path forward for reliable and interpretable BAGP models and outlines future research directions in personalized medicine.
• Abstract（参考訳）: 神経変性は、神経構造や機能の進行的な喪失を特徴とし、構造MRIによって可視化されるように、皮質の厚みや脳の容積の減少を通じて臨床実践において一般的に評価される。 情報的ではあるが、これらの従来のアプローチは、健康な老化と神経疾患の両方に現れる、空間的に相関し、異質な神経変性の性質を完全に捉えるのに必要な統計的洗練を欠いている。 これらの制限に対処するため、脳の年齢差は、脳の健康に関する有望なデータ駆動バイオマーカーとして現れてきた。 脳年齢ギャップ予測(BAGP)モデルは、人の予測される脳年齢と時系列データとの差を推定する。 結果として生じる脳の年齢差は、脳の健康のコンパクトなバイオマーカーとなり、病気の進行と重症度に対する予測的有用性を示している。 しかし、BAGPモデルの実践的採用は、その方法論上の不明瞭さと、多様な臨床集団における限られた一般化可能性によって妨げられている。 本稿では、BAGPの概要と、グラフ信号処理(GSP)の最近の進歩に基づいて、このアプリケーションのための原則化されたフレームワークを紹介する。 特に、グラフニューラルネットワーク(GNN)に注目し、構造MRIから得られる解剖学的共分散行列を利用するコバリアンスニューラルネットワーク(VNN)を導入する。 VNNは強力な理論的基盤と操作的解釈可能性を提供し、脳年齢差予測の堅牢な推定を可能にする。 GSP、機械学習、ネットワーク神経科学の視点を統合することで、この研究は信頼性と解釈可能なBAGPモデルへの道筋を明らかにし、パーソナライズド医療における今後の研究方向を概説する。

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