MRIデータを用いた発達脳年齢推定：深層学習アプローチと公開データセットの系統的レビュー

科学分野:

• 神経画像法
• 発達神経科学
• 医療における人工知能

背景:

• MRIを用いた脳年齢推定は、神経発達における逸脱を特定するために重要です。
• データ駆動型モデル、特に深層学習は、小児神経画像法において有望です。
• 正確な年齢推定は、早期診断と転帰改善のためのバイオマーカーとして機能します。

研究 の 目的:

• MRIを用いた発達脳年齢推定（胎児期から2歳）のための深層学習の応用の包括的なレビューを行うこと。
• 臨床的および技術的側面、データセット、およびモデルのパフォーマンスを詳述すること。
• この分野における応用、課題、および将来の方向性を議論すること。

主な方法:

• 発達脳年齢推定のための深層学習方法論に関する現在の文献のレビュー。
• MRIベースの脳年齢推定の臨床的および技術的側面の分析。
• 確立された評価メトリックを使用したモデルパフォーマンスの比較。

主要な成果:

• 深層学習アプローチは、発達脳年齢の推定において最先端のパフォーマンスを提供します。
• このレビューは、さまざまなモデルの公開アクセス可能なデータセットとパフォーマンスメトリックをカバーしています。
• 脳年齢推定は、神経発達障害の理解に不可欠です。

結論:

• 深層学習ベースのMRI脳年齢推定は、小児神経発達研究のための強力なツールです。
• 現在の課題に対処し、実用的な応用を進めるためには、さらなる研究が必要です。
• このレビューは、この分野の研究者および実務家にとっての洞察を提供します。