3D sMRI

BrainRotViT 模型结合了 CNN 和 Transformer 来分析脑衰老

研究人员开发了 BrainRotViT，这是一种新颖的混合模型，结合了残差神经网络和视觉 Transformer，用于分析 3D 结构 MRI 扫描中的脑衰老。该模型在超过 5,000 个样本上进行训练，在估计脑龄方面取得了 3.43 年的平均绝对误差，并表现出强大的跨队列泛化能力。该框架还包含一个可解释性管道，用于识别与衰老相关的脑区，从而为阿尔茨海默病和自闭症等神经退行性疾病提供见解。