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Jordan Jomsky

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TOOL · CL_233569 · Sep 3 · 04:00

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。