XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemT1w
使用经过最低限度预处理的 T1w 图像作为输入的用于预测大脑年龄的深度学习模型
近年来，个体生物年龄（可能与实际年龄不同）的概念引起了医学研究界的极大兴趣，因为衰老是多种与年龄相关的健康状况和死亡的重要风险因素。同一实际年龄的个体之间的健康结果也存在很大的异质性（Jylhävä et al., 2017）。在过去的几十年中，研究强调，由于遗传和环境因素（如生活方式行为）之间复杂的相互作用，人与人之间的生物衰老过程存在差异（Cole et al., 2017, 2019; Fratiglioni et al., 2020）。鉴于整个衰老过程中身体和大脑的持续变化，实际年龄是死亡、慢性疾病和功能障碍的一个关键风险因素（Jylhävä et al., 2017）。大脑中各种与年龄相关的变化与多种神经退行性疾病的发展密切相关，包括阿尔茨海默病 (AD) 和血管性痴呆 (Hou et al., 2019)。与其他与年龄相关的健康状况以及痴呆症领域一样，相同实际年龄的人在症状表现和潜在脑病理方面存在显著的异质性 (Ferreira et al., 2020)。因此，量化生物年龄可能是一种比传统实际年龄更有用的附加指标，可用于识别有患上与年龄相关的疾病风险的个体 (Cole et al., 2019; Tian et al., 2023)。
儿童期T1W/T2W比率发展的个体差异
宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学的心理学系，美国宾夕法尼亚大学神经科学系，美国宾夕法尼亚州费城，美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州华盛顿大学，美国圣路易斯的华盛顿大学。美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州生物工程系，宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院，美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚州费城大学，美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚州电气与系统工程系，美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院，美国宾夕法尼亚州费城，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学医学院的神经病学系