Neuroimaging-baserad åldersförutsägelse med maskininlärning föreslås som en biomarkör av hjärnans åldrande, som relaterar till kognitiv prestanda, hälsoresultat och progression av neurodegenerativ sjukdom. Men även ledande åldersprediction algoritmer innehåller mätfel, motivera ansträngningar för att förbättra experimentella rörledningar. T1-viktad MRI används ofta för åldersförutsägelse, och förbehandlingen av dessa skanningar innebär normalisering till en gemensam mall och omsampling till en vanlig voxel storlek, följt av rumslig utjämning. Omprovtagningsparametrar väljs ofta godtyckligt. Här försökte vi förbättra exaktheten i hjärnåldern genom att optimera omsamplingsparametrar med Bayesianoptimering. Med hjälp av data på N = 2003 friska individer (i åldrarna 16-90 år) tränade vi vektormaskiner för att (i) skilja mellan unga (<22 år) och gamla (>50 år) hjärnor (klassificering) och (ii) förutsäga kronologisk ålder (regression). Vi utvärderade också åldersregressionsmodellens allmängiltighet till ett oberoende dataset (CamCAN, N = 648, 18-88 år). Bayesian optimering användes för att identifiera optimal voxel storlek och utjämning kärna storlek för varje uppgift. Detta förfarande tar adaptivt prov på parameterutrymmet för att utvärdera noggrannheten över en rad möjliga parametrar, med hjälp av oberoende delprover för att iterativt bedöma olika parameterkombinationer för att komma fram till optimala värden. Vid åtskillnad mellan unga och gamla hjärnor uppnåddes en klassificeringsnoggrannhet på 88,1 % (optimal voxelstorlek = 11,5 mm 3, utjämningskärna = 2,3 mm). För att förutsäga kronologisk ålder, ett medelvärde absolut fel (MAE) på 5.08 år uppnåddes, (optimal voxel storlek = 3,73 mm 3, utjämning kärna = 3,68 mm). Detta jämfördes med prestanda med hjälp av standardvärden på 1,5 mm 3 respektive 4 mm, vilket resulterade i MAE = 5,48 år, även om denna förbättring på 7,3% inte var statistiskt signifikant. Vid bedömning av allmängiltighet uppnåddes bästa prestanda vid tillämpning av hela Bayesian optimeringsramverket på den nya datauppsättningen, vilket överträffade de parametrar som optimerades för den inledande träningsdatauppsättningen. Vår studie beskriver proof-of-principen att neuroimaging modeller för hjärnförutsägelse kan använda Bayesian optimering för att härleda fallspecifika förbehandling Bayesian Optimization för Brain-Age Analys parametrar. Våra resultat tyder på att olika förbearbetningsparametrar väljs när optimering sker i specifika sammanhang. Detta kan motivera användning av optimeringstekniker på många olika punkter under den experimentella processen, vilket kan förbättra statistisk känslighet och minska möjligheterna för försöksledda fördomar.
En annan intressant studie på REF förbättrar exaktheten i hjärnåldern genom att optimera omsamplingsparametrar med Bayesian optimering.
Bayesian Optimization for Neuroimaging Pre-processing in Brain Age Classification and Prediction
{'venue': 'Front. Aging Neurosci.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}