I detta dokument föreslår vi ett nytt ramverk för IQ-uppskattning med hjälp av data från Magnetisk Resonance Imaging (MRI). I synnerhet utformar vi en ny funktionsvalsmetod baserad på en utökad smutsig modell för att gemensamt överväga både elementvis sparsamhet och gruppvis sparhet. Samtidigt, på grund av avsaknaden av stora dataset med konsekvent skanning protokoll för IQ uppskattning, integrerar vi flera dataset skannade från olika platser med olika skanning parametrar och protokoll. På så sätt finns det stora variationer i dessa olika datauppsättningar. För att ta itu med detta problem utformar vi ett tvåstegsförfarande för 1) att först identifiera den möjliga skanningsplatsen för varje försöksperson och 2) att sedan uppskatta försökspersonens IQ genom att använda en specifik estimator avsedd för den skanningsplatsen. Vi utför två experiment för att testa vår metods prestanda genom att använda MRI-data som samlats in från 164 barn mellan 6 och 15 år. I det första experimentet använder vi en multi-kärna Support Vector Reggression (SVR) för att uppskatta IQ-värden, och få en genomsnittlig korrelationskoefficient på 0,718 och även ett genomsnittligt rotmedel kvadratfel på 8,695 mellan de verkliga IQ:erna och de uppskattade. I det andra försöket använder vi en singlekernel SVR för IQ-uppskattning och uppnår en genomsnittlig korrelationskoefficient på 0,684 och ett genomsnittligt rotmedelvärde för kvadratfel på 9.166. Alla dessa resultat visar effektiviteten av att använda bilddata för IQ förutsägelse, vilket sällan görs inom området enligt vår kunskap.
I det mest relaterade arbetet med ämnet i detta papper, flytande intelligens förutspåddes direkt från MRT-data med stödvektor regressor som erhåller en genomsnittlig corerleation koefficient på 0,684 och genomsnittliga rotmedel kvadratfel på 9.166 REF, men datauppsättningen bestod av endast 164 individer.
MRI-Based Intelligence Quotient (IQ) Estimation with Sparse Learning