Brain-age prediction: A systematic comparison of machine learning workflows
Notice bibliographique
Résumé
The difference between age predicted using anatomical brain scans and chronological age, i.e., the brain-age delta, provides a proxy for atypical aging. Various data representations and machine learning (ML) algorithms have been used for brain-age estimation. However, how these choices compare on performance criteria important for real-world applications, such as; (1) within-dataset accuracy, (2) cross-dataset generalization, (3) test-retest reliability, and (4) longitudinal consistency, remains uncharacterized. We evaluated 128 workflows consisting of 16 feature representations derived from gray matter (GM) images and eight ML algorithms with diverse inductive biases. Using four large neuroimaging databases covering the adult lifespan (total N = 2953, 18-88 years), we followed a systematic model selection procedure by sequentially applying stringent criteria. The 128 workflows showed a within-dataset mean absolute error (MAE) between 4.73-8.38 years, from which 32 broadly sampled workflows showed a cross-dataset MAE between 5.23-8.98 years. The test-retest reliability and longitudinal consistency of the top 10 workflows were comparable. The choice of feature representation and the ML algorithm both affected the performance. Specifically, voxel-wise feature spaces (smoothed and resampled), with and without principal components analysis, with non-linear and kernel-based ML algorithms performed well. Strikingly, the correlation of brain-age delta with behavioral measures disagreed between within-dataset and cross-dataset predictions. Application of the best-performing workflow on the ADNI sample showed a significantly higher brain-age delta in Alzheimer's and mild cognitive impairment patients compared to healthy controls. However, in the presence of age bias, the delta estimates in the patients varied depending on the sample used for bias correction. Taken together, brain-age shows promise, but further evaluation and improvements are needed for its real-world application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».