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Brain Imaging01:14

Brain Imaging

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Brain imaging technologies provide critical insights into both the structure and function of the human brain, enabling medical professionals and researchers to diagnose, study, and treat neurological disorders or psychiatric disorders more effectively.
These technologies include computerized axial tomography (CAT or CT scans), positron-emission tomography (PET scans),  magnetic resonance imaging (MRI),  functional magnetic resonance imaging (fMRI), and Transcranial Magnetic...
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Usar el aprendizaje profundo para predecir problemas de internalización de la estructura cerebral en la juventud

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  • 1Autism Research Centre, Bloorview Research Institute, Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital, Toronto, ON, Canada. mvandewouw@hollandbloorview.ca.

Translational psychiatry
|August 29, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Los modelos de aprendizaje profundo que usan la estructura cerebral predijeron con éxito problemas de internalización como la ansiedad y la depresión. Estos modelos son prometedores para la identificación de marcadores biológicos, especialmente en condiciones de desarrollo neurológico.

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Área de la Ciencia:

  • La neurociencia
  • Psicología del desarrollo
  • Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

  • Los problemas de interiorización, como la ansiedad y la depresión, están relacionados con resultados negativos.
  • Los predictores son conocidos, pero los marcadores biológicos para la internalización de los problemas siguen sin estar claros.
  • Las condiciones de desarrollo neurológico (ND) con frecuencia coinciden con los problemas de internalización.

Objetivo del estudio:

  • Utilizar el aprendizaje profundo para identificar complejas relaciones cerebro-comportamiento.
  • Para predecir las trayectorias transversales y longitudinales de los problemas de internalización.
  • Explorar la estructura del cerebro como biomarcadores potenciales para la internalización de los problemas.

Principales métodos:

  • Se desarrollaron modelos de aprendizaje profundo utilizando medidas de estructura cerebral (espesor, área de superficie, volumen).
  • Los modelos predijeron problemas de internalización clínicamente significativos en la sección transversal (N=14,523) y empeoramiento de las trayectorias longitudinales (N=10,540).
  • Se analizaron datos de cuatro conjuntos de datos a gran escala (ABCD, HBN, HCP-D, ONPN) utilizando validación cruzada estratificada y evaluación de la AUC.

Principales resultados:

  • El modelo transversal logró un AUC de 0,80, lo que indica un buen rendimiento predictivo.
  • El modelo longitudinal mostró un rendimiento subóptimo en la población general (AUC=0,66) pero un buen rendimiento en ensayos externos de condiciones de ND (AUC=0,80) y en todas las condiciones de ND (AUC=0,73).

Conclusiones:

  • Los modelos de aprendizaje profundo que incorporan la estructura del cerebro muestran potencial como biomarcadores para internalizar problemas.
  • Estos biomarcadores pueden ser particularmente valiosos para las personas con condiciones de desarrollo neurológico.
  • Se requiere más investigación para refinar estos modelos para su aplicación clínica.