年龄敏感的海马功能连接性：来自3D CNN和显著性图映射的新见解
神经元与认知
2025-07-03 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
海马灰质流失是神经生物学老化的标志性特征，但有关其功能连接性相应变化的理解仍有限。基于种子的功能连接（FC）分析可实现对海马各脑素块同步活动的体素级映射，为了解老化期间的功能重组提供了窗口。本研究发展了一种可解释的深度学习框架，用于从海马FC预测脑年龄，结合三维卷积神经网络（3D CNN）和LayerCAM显著性图映射。该方法映射出了特别敏感于年龄的关键海马-皮层连接，包括后扣带皮质、顶叶皮质、后扣带皮质、侧颞皮质、左上顶叶叶区以及右颞上皮质。关键在于，使能区和后区海马FC的分离分析揭示了与其已知功能专门化相吻合的独特映射。这些发现为理解海马老化的功能机制提供了新的见解，并展示了解释性深度学习在神经影像数据中揭示生物学有意义模式的强大能力。
引用
@article{arxiv.2507.01411,
title = {Age Sensitive Hippocampal Functional Connectivity: New Insights from 3D CNNs and Saliency Mapping},
author = {Yifei Sun and Marshall A. Dalton and Robert D. Sanders and Yixuan Yuan and Xiang Li and Sharon L. Naismith and Fernando Calamante and Jinglei Lv},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.01411},
year = {2025}
}