基于归一化流的脑老化双向建模与分析
计算机视觉与模式识别
2020-11-30 v1
摘要
脑老化是一个被广泛研究的纵向过程，其间大脑经历显著的形态学变化，并已提出多种机器学习方法对其进行分析。在此背景下，由结构 MR 图像预测脑龄以及生成年龄特异性脑形态模板是两个备受关注的问题。尽管多数方法独立处理这些任务，我们假设它们实为大脑形态与年龄变量之间同一函数双向关系的逆方向。本文中，我们提出用单一条件归一化流对该关系建模，以新颖方式统一了脑龄预测与年龄条件生成建模。在该想法的初步评估中，我们展示了我们的归一化流脑老化模型能准确预测脑龄，同时可生成真实表征健康人群典型老化趋势的年龄特异性脑形态模板。本工作是迈向以强大归一化流统一建模 3D 脑形态与关注临床变量间函数关系的一步。
引用
@article{arxiv.2011.13484,
title = {Bidirectional Modeling and Analysis of Brain Aging with Normalizing Flows},
author = {Matthias Wilms and Jordan J. Bannister and Pauline Mouches and M. Ethan MacDonald and Deepthi Rajashekar and Sönke Langner and Nils D. Forkert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.13484},
year = {2020}
}
备注
Presented at 3rd International Workshop on Machine Learning in Clinical Neuroimaging - in conjunction with MICCAI 2020