Accurate Brain Age Prediction Through Advanced Preprocessing and 3D ResNet-50 Modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accurate brain age prediction from structural magnetic resonance imaging (MRI) holds significant potential for advancing our understanding of the aging process and its effects on neural structures.In this paper, a robust preprocessing pipeline and two state-of-the-art 3D convolutional neural network architectures, 3D ResNet-50 and 3D DenseNet-121, were employed to develop and evaluate a brain age prediction model.The preprocessing steps included skull removal, spatial normalization to the Montreal Neurological Institute (MNI) template, and brain tissue segmentation into gray matter (GM), white matter (WM), and cerebrospinal fluid (CSF).These steps ensured consistency and accuracy in the input data.The experimental results demonstrated that the 3D ResNet-50 architecture achieved superior performance, with a mean absolute error (MAE) of 3.9 for individuals over 50 years of age, surpassing the MAE of 4.1 achieved by the 3D DenseNet-121 model.These findings validate the efficacy of the proposed preprocessing pipeline and highlight the critical role of tailored deep learning architectures in brain age prediction.Future research could further enhance prediction accuracy by integrating multimodal imaging data and exploring hybrid model architectures.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle