机器学习和深度学习在寿命中的方法 脑年龄预测:综合性审查
Yutong Wu1, Hongjian Gao1, Chen Zhang1
1Department of Biomedical Engineering, College of Chemistry and Life Science, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China.
Tomography (Ann Arbor, Mich.)
|August 28, 2024
概括
机器学习和深度学习模型可以通过神经成像来提高大脑年龄的预测,但对所有年龄段的精确估计仍然具有挑战性. 本综述综合了最近的进展,并确定了未来研究和早期疾病干预的关键问题.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 通过神经成像来估计大脑年龄是认知健康和神经退行症的关键生物标志物.
- 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 已经显著提升了大脑年龄预测模型.
- 在整个生命周期中准确预测大脑年龄,带来了持续的分析挑战.
研究的目的:
- 综合审查基于ML和DL的大脑年龄预测的进展.
- 分析模型架构及其在寿命大脑年龄研究中的有效性.
- 综合当前的知识,识别挑战,并指导未来的大脑年龄预测研究.
主要方法:
- 2020年至2024年间发表的52项同行评审研究的系统审查.
- 分析用于大脑年龄估计的各种ML和DL模型架构.
- 关于预测准确性和局限性的ML和DL方法的比较评估.
主要成果:
- ML和DL模型在大脑年龄预测准确度方面取得了显著进展.
- 不同模型架构的有效性和细微差别因年龄不同而有所不同.
- 在寿命研究中确定了ML和DL方法的优点和方法限制.
结论:
- ML和DL已经改变了大脑年龄的预测,为认知活力提供了宝贵的见解.
- 准确的,全生命周期的预测所面临的持续挑战需要进一步的方法开发.
- 这一审查为未来的研究,技术创新和神经退行性疾病早期干预策略提供了基础.
