T1-weighted structural MRI

BrainNorm基石模型从MRI扫描中学习健康衰老模式

研究人员开发了BrainNorm，这是一种旨在理解和分析脑部扫描的新型基石模型。BrainNorm通过对大约66,000个T1加权结构MRI扫描进行训练，学习了一个语义图谱潜在空间（SAL），该空间通过图谱-包裹嵌入来表示每次扫描。这使得能够识别健康的衰老轨迹以及相对于个体实际年龄的局部偏离模式。该模型在包括年龄估计和疾病分类在内的各种下游任务中表现出强大的泛化能力，优于多种基线方法。