脑年龄预测:系统评估部位效应,样本年龄范围和大小

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 放射学 放射学是指放射学
• 生物统计学 生物统计学

背景情况:

• 通过结构神经成像来估计大脑年龄,可以了解大脑发育和衰老.
• 现有的模型往往缺乏在人类寿命的广泛适用性.
• 需要在大型,多样化的数据集上训练有素的,公开可用的,经过验证的脑年龄模型.

研究的目的:

• 开发和验证一个预先训练的脑年龄预测模型,适用于整个人类寿命 (5-90年).
• 系统地评估网站协调,年龄范围和样本大小对大脑年龄预测准确性的影响.
• 通过开放科学平台传播该模型,以实现个性化的神经成像指标.

主要方法:

• 系统地检查了来自35,683名健康个体 (年龄在5-90岁) 的大脑形态测量数据上的七个位置协调策略.
• 评估年龄范围和样本大小对模型性能的影响.
• 在独立样本中进行跨数据集通用性测试 (n=2101) 和纵向一致性测试 (n=377).

主要成果:

• 没有网站协调产生更高的年龄预测准确度.
• 将发现样本分为两个年龄区 (5-40岁和40-90岁) 优化了模型性能.
• 大脑年龄预测的准确性稳定,样本大小超过1600名参与者.

结论:

• 一个强大的,预训练的大脑年龄模型覆盖人类寿命已经开发和验证.
• 这些发现为建立准确的大脑年龄预测模型提供了最佳实践信息.
• CentileBrain平台提供了对该工具的开放访问,用于个性化神经成像分析.