BrainAGE in Mild Cognitive Impaired Patients: Predicting the Conversion to Alzheimer's Disease
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受果蝇连接组启发的FlyVision模型展现出强大的视觉性能
研究人员开发了ConnectomeX，一种受果蝇视觉连接组启发的、可训练的架构，旨在改进通用计算机视觉。该模型名为FlyVision，保留了并行ON/OFF处理和循环计算等生物处理元素。FlyVision在MNIST、CIFAR-10和ImageNet-1K等各种基准测试中表现出具有竞争力，且参数量通常远少于ResNet18等成熟模型。此外，FlyVision已被应用于生物医学成像任务，在皮肤病分类和从脑部MRI扫描预测年龄方面显示出潜力。
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新AI模型利用MRI和血流数据增强脑龄估算
研究人员开发了一种新颖的多模态框架，以提高脑龄估算的准确性，脑龄是神经生物学衰老和疾病风险的生物标志物。这种新方法结合了两个不同3D卷积神经网络的预测：一个分析结构性MRI扫描，另一个处理合成脑容量（DeepCBV）图。组合模型在估算健康对照组的脑龄时实现了3.95年的平均绝对误差，优于仅使用MRI或DeepCBV数据的模型。
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联邦学习提升MRI扫描脑健康预测能力
研究人员开发了一种联邦学习方法，用于从卒中患者的MRI扫描中估算脑年龄差异（BrainAGE）。该方法解决了通常阻碍大规模神经影像学研究的隐私问题。该方法在16家医院中心的1674名患者中进行了测试，结果表明联邦学习模型的表现优于单中心模型，但不如集中式学习模型准确。研究发现，较高的BrainAGE、糖尿病等血管风险因素与卒中后三个月的功能结局较差之间存在显著关联，这表明BrainAGE在卒中护理的预后模型中具有实用价值。