Machine Learning-Based Age Prediction with Feature Subset Selection from Magnetic Resonance Angiography Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to evaluate the effectiveness of machine learning (ML) models using selected subsets of features to predict age based on intracranial arterial segments' tortuosity and diameter characteristics derived from magnetic resonance angiography (MRA) data. Additionally, this study aimed to identify key vascular features important for predicting vascular age. METHODS: Three-dimensional time-of-flight MRA image data from 171 subjects were analyzed. After annotating the endpoints for each arterial segment, 169 features-comprising tortuosity metrics and arterial segment diameter statistics-were extracted. Five ML models (random forest, linear regression, AdaBoost, XGBoost, and lightGBM) were trained and validated. Two feature selection methods, correlation-based feature selection (CFS) and Relief-F, were applied to identify optimal feature subsets. RESULTS: The random forest model utilizing the CFS-based 50% feature subset achieved the best performance, with a root mean square error of 14.0 years, a coefficient of determination (R2) of 0.275, and a Pearson correlation coefficient of 0.560. Tortuosity metrics (e.g., triangular index of the left posterior cerebral artery P1 segment) appeared more frequently than diameter statistics among the top five most important features. CONCLUSIONS: CFS-based feature selection enhanced the performance of ML-based age prediction compared with using the complete feature set. Linear regression consistently demonstrated the poorest performance across all evaluation metrics. ML-based age prediction using segmental tortuosity metrics and diameter statistics is feasible, potentially revealing significant features related to vascular aging.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».