CNN-derived brain age gaps of different neurological and cardiovascular diseases in the UK Biobank and identifying affected brain regions
Notice bibliographique
Résumé
The difference between chronological age and predicted biological brain age, the so-called “brain age gap”, is a promising biomarker for assessment of overall brain health. It has also been suggested as a biomarker for early detection of neurological and cardiovascular conditions. The aim of this work is to identify group-level variability in the brain age gap between healthy subjects and patients with neurological and cardiovascular diseases. Therefore, a deep convolutional neural network was trained on UK Biobank T1-weighted-MRI datasets of healthy subjects (n=6860) to predict brain age. After training, the model was used to determine the brain age gap for healthy hold-out test subjects (n=344), and subjects with neurological (n=2327) or cardiovascular (n=6467) diseases. Next, saliency maps were analyzed to identify brain regions used by the model to render decisions. Linear bias correction was implemented to correct for the bias of age predictions made by the model. The trained model after bias correction achieved an average brain age gap of 0.05 years for the healthy test cohort while the neurological disease test cohort had an average brain age gap of 0.7 years, and the cardiovascular disease test cohort had an average brain age gap of 0.25 years. The average saliency maps appear similar for the three test group, suggesting that the model mostly uses brain areas associated with general brain aging patterns. This works results indicate potential in the brain age gap for differentiation of neurologic and cardiac patients from healthy aging patterns supporting its use as a novel biomarker.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».