想盘古棋牌平台知道脑龄是多少?AI机器几秒就能检测完

使用MRI扫描来确定脑龄一直是一个非常耗时的过程。现在,AI机器只需要几秒钟就可以完成检测。

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人类的认知能力会随着年龄增长而衰退。神经科学家也早已发现,这种衰退与大脑解剖结构的变化有关。毫无疑问,大脑MRI图像无法指示衰老迹象,更不用说确定大脑年龄。大脑年龄和实足年龄之间的差异可以揭示痴呆症等病盘古棋牌平台症发作情况。

几秒钟之内获得准确的脑龄数据

然而,MRI图像分析是一个冗长的过程,因为MRI数据必须经过大量处理才能被用来分析自然衰老。预处理工作包括从图像中去除头骨等非脑组织;白质、灰质和其他组织的区分;以及去除图像伪影以及各种数据平滑技术。

所有这些数据的处理时间可能会超过个24小时,这使得医生们难以将患者脑龄这一因素纳入临床诊断。

而这一切,要归功于Giovanni Montana及其团队在伦敦国王学院进行的研究。该团队正在使用来自MRI扫描仪的原始数据,来训练深度学习机器测量脑龄。有了深层学习技术,临床医生便可以在几秒钟之内获得准确的脑龄数据。有时候患者还没有退出扫描仪,结果就出来了。

该方法基于一项标准的深度学习技术。在训练深度学习机的过程中,Montana使用了2000多名正常人的MRI脑部扫描图像。这些人的年龄在18到90岁之间,并且不具有任何可能影响大脑年龄的神经系统疾病。所以他们的大脑年龄应该与他们的实足年龄相吻合。

所有扫描结果均为现代MRI扫描仪进行的标准T1加权扫描。每张扫描图上均标注了患者的实足年龄。

该团该团队使用了其中80%的图像来训练卷积神经网络测量一个人的年龄,并对其大脑进行扫描。盘古棋牌平台然后,他们使用了另外200张图像来验证这一过程。最后,他们用200张机器尚未学习过的图像测试了神经网络的脑龄测量效果。盘古棋牌平台

同时,该团队还将深度学习方法与常规的脑龄测定方法进行了对比。这需要大量的图像处理,以识别大脑中的白质和灰质,然后使用高斯过程回归法进行统计分析。

对比结果非常有趣。通过分析预处理数据,深度学习和高斯过程回归均准确地得出了患者的实足年龄。这两种方法的误差均小于五年。

快速测量大脑衰老,可能改善糖尿病、精神分裂症疗法

尽管如此,深入学习在分析原始MRI数据时,还是表现出了明显的优势。它得出了正确的大脑年龄,并且平均误差仅为4.66年。相比之下,高斯盘古棋牌平台过程回归的标准方法则在该测试中表现不佳,只给出了平均误差约为12年的粗略脑龄。

此外,与标准方法所需的24小时预处理时间相比,深度学习分析只需要几秒钟便可以完成。深度学习机器所进行的数据处理工作,只是为了确保各图像之间在图像取向和立体像素尺寸上的一致性。

(责任编辑:盘古棋牌平台)

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