深度神经网络使用光学连贯性断层扫描估计的年龄预测死亡率

科学领域:

• 眼科医生 眼科 眼科
• 老年学是一门学科.
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 生物年龄反映了生理衰退,与时间年龄不同.
• 光学连贯断层扫描 (OCT) 是一种成像技术,可提供生物组织的高分辨率横截面视图.
• 深度神经网络 (DNN) 在分析复杂的医学成像数据方面表现有前途.

研究的目的:

• 开发一个DNN模型,用OCT图像来预测生物年龄.
• 调查来自海外的年龄差距与死亡风险之间的关联.

主要方法:

• 利用了来自53,159名英国生物库参与者的84,753张OCT图像.
• 开发了一个DNN模型,使用来自健康个体的12,631张3D-OCT图像.
• 计算了44,618名参与者的OCT年龄差距 (OCT预测年龄 - 年代年龄).
• 采用考克斯回归模型来分析与OCT年龄差异相关的死亡风险.

主要成果:

• DNN模型准确地预测了年龄,平均绝对误差为3.27年,与时间年龄的相关性为0.85.
• 五年增加的OCT年龄差与8%的死亡风险增加有关 (HR=1.08).
• 超越4岁的OCT年龄差异增加了18%的死亡风险 (HR=1.18),而超越4岁的OCT年龄差异降低了16%的风险 (HR=0.84).

结论:

• OCT成像是高准确度预测生物年龄的可行工具.
• 海外国家和地区的年龄差异是预测死亡风险的重要生物标志物.
• 这种方法提供了一种通过视网膜成像来评估健康状况和寿命的新方法.