基于人工智能的大脑年龄估计及其对相关疾病的应用的审查
Mohamed Azzam1,2, Ziyang Xu1, Ruobing Liu1
1Department of Neurological Sciences, College of Medicine, University of Nebraska Medical Center, Omaha, NE 68198, United States.
Briefings in functional genomics
|October 22, 2024
概括
大脑年龄估计 (BAE) 使用人工智能从脑部扫描中预测年龄. 大脑年龄差距 (BAG) 可能表明大脑健康和认知能力下降,提供新的诊断潜力.
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:
- 大脑年龄估计 (BAE) 从脑部扫描预测时间表年龄.
- 大脑年龄差距 (BAG) 量化了从预期的大脑年龄的偏差.
- BAG显示出作为大脑健康和疾病的生物标志物的潜力.
研究的目的:
- 审查BAE的最新机器学习技术.
- 突出BAE研究的进展和未来方向.
- 讨论临床应用和与生物年龄研究的整合.
主要方法:
- 机器学习回归模型是为了捕捉与年龄相关的大脑变化而开发的.
- 模型被训练在健康个体的大脑成像扫描上.
- 对于新受试者来说,大脑年龄会自动预测,BAG也会估计.
主要成果:
- BAE模型有效地捕捉了与年龄相关的大脑变化.
- BAG作为大脑健康和疾病的潜在指标.
- 最近的临床应用证明了BAE方法的实用性.
结论:
- BAE和BAG是早期疾病查和认知衰退评估的有希望的工具.
- 需要进一步的研究,整合生物年龄和解决局限性.
- 人工智能的进步对于改进BAE技术和临床翻译至关重要.
