大脑解剖学 预先建模以预测认知障碍的临床进展,使用结构性MRI

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 人工智能的人工智能
• 医学诊断 医学诊断 医学诊断

背景情况:

• 大脑结构MRI对于评估认知障碍 (CI) 进展至关重要.
• 有限的标记培训数据阻碍了CI的预测模型开发.
• 大量的未标记的MRI数据集为提取有价值的解剖学先验提供了潜力.

研究的目的:

• 开发一种新的框架 (BAPM) 用于使用有限的目标MRI预测CI进展.
• 从未标记的MRI中利用解剖结构作为先验来增强预测.
• 为了解决CI进展预测模型中的数据稀缺问题.

主要方法:

• 提出了一个大脑解剖学先前建模 (BAPM) 框架,与一个共享的大脑解剖学引导的编码器.
• 采用一个借口模型与辅助任务 (MRI重建,脑组织细分) 进行预训练.
• 在有限的目标MRI上微调下游模型,以便在编码器结后预测CI进展.

主要成果:

• 在四个IC进展预测任务中,BAPM表现出有效性.
• 该框架在MRI重建和脑组织细分方面表现强.
• 结果在两项CI相关研究中使用T1加权的MRI对448名受试者进行了验证.

结论:

• BAPM框架成功地利用未标记的MRI的解剖学先验来改善CI进展预测.
• 通过辅助任务进行预训练,可以提高模型捕捉相关大脑解剖学的能力.
• BAPM为CI预测提供了一种有前途的方法,特别是在有限的标记数据下.