English(EN) Surface-volume self-supervised representation learning of brain MRI for genetic discovery

新 AI 框架增强了用于基因发现的大脑 MRI 分析

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-02 04:00

研究人员开发了一种新颖的自监督学习框架 MEVA（Mesh-Enhanced Volumetric Autoencoder），用于分析大脑 MRI 扫描。该框架将体积数据和皮层表面几何形状（如曲率和厚度）整合到统一的成像特征集中。当使用来自 UK Biobank 的数据通过全基因组关联研究（GWAS）应用于基因发现时，与仅使用体积或表面数据的方法相比，MEVA 识别出了更多的全基因组显著位点。 AI

影响通过捕捉更广泛的遗传性解剖变异，这种方法有望为大脑成像研究带来更全面的遗传学见解。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Tian Xia, Nuo Chen, Zihao Zhu, Huiwen Han, Ziqian Xie, Zhiwen Fan, Degui Zhi · 2026-10-02 04:00

用于基因发现的大脑MRI表面-体积自监督表征学习

arXiv:2610.02114v1 Announce Type: new Abstract: Existing genome-wide association studies (GWAS) of brain imaging provide predefined or deep-learning-derived imaging phenotypes, yet these phenotypes come from either volumetric scans or cortical surface meshes, so each captures onl…

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