Maskininlärning analys av neuroimaging data kan exakt förutsäga kronologisk ålder hos friska människor. Avvikelser från friskt hjärnåldrande har förknippats med kognitiv funktionsnedsättning och sjukdom. Här försökte vi ytterligare fastställa referenser för "hjärnförutsedd ålder" som en biomarkör av individuella skillnader i hjärnans åldrande process, med hjälp av en prediktiv modellering metod baserad på djupt lärande, och särskilt konvolutionella neurala nätverk (CNN), och tillämpas på både förbehandlade och rå T1-vägda MRT-data. För det första syftade vi till att visa exaktheten i CNN:s hjärnförutsedda ålder med hjälp av en stor datauppsättning friska vuxna (N 1⁄4 2001). Därefter försökte vi fastställa ärftligheten av hjärnan predikterad ålder med hjälp av ett prov av monozygotiska och dizygotiska kvinnliga tvillingar (N 1⁄4 62). För det tredje undersökte vi testretest och multicenter tillförlitlighet i hjärnan predikterad ålder med hjälp av två prover (inom-scanner N 1⁄4 20; mellan-scanner N 1⁄4 11). CNN hjärnförutsedd ålder genererades och jämfördes med en Gaussian Process Regression (GPR) metod, på alla datauppsättningar. Indata var grå materia (GM) eller vit materia (WM) volymkartor som genererades av statistisk Parametric Mapping (SPM) eller rådata. CNN exakt förutsagd kronologisk ålder med GM (korrelation mellan hjärnan predikterad ålder och kronologisk ålder r 1⁄4 0,96, medelvärde absolut fel [MAE] 1⁄4 4,16 år) och rå (r 1⁄4 0,94, MAE 1⁄4 4,65 år) data. Detta var jämförbart med GPR-predikterad ålder med GM data (r 1⁄4 0,95, MAE 1⁄4 4,66 år). Hjärnförutsedd ålder var en ärftlig fenotyp för alla modeller och indata (h 2! Hos patienter med kronisk njursvikt (se avsnitt 4. 2) och hos patienter med kronisk njursvikt (se avsnitt 4. 4). Hjärnförutsedd ålder visade hög test-retest tillförlitlighet (intraklass korrelationskoefficient [ICC] 1⁄4 0,90-0,99). Multicenter tillförlitlighet var mer variabel inom höga ICCs för GM (0.83-0.96) och låg-måttliga nivåer för WM och rådata (0,51-0.77). Hjärnan predikterad ålder representerar en exakt, mycket tillförlitlig och genetiskt påverkad fenotyp, som har potential att användas som en biomarkör av hjärnans åldrande. Dessutom kan åldersprognoser genereras korrekt på råa T1-MRI-data, vilket avsevärt minskar beräkningstiden för nya data, vilket för processen närmare att ge realtidsinformation om hjärnans hälsa i kliniska miljöer.
Cole och Al. REF använde en prediktiv modelleringsmetod baserad på CNN för att förutsäga hjärnans ålder.
Predicting brain age with deep learning from raw imaging data results in a reliable and heritable biomarker
{'venue': None, 'journal': 'Neuroimage', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Psychology', 'Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}