基于扩散张量成像结构连接性预测人类受试者年龄
神经元与认知
2014-12-17 v1
摘要
使用非侵入性磁共振成像 (MRI) 预测大脑成熟度可以区分不同年龄组，并有助于评估神经发育障碍。然而，组间差异在评估个体特征时通常提供的信息较少。在此，我们提出一种仅基于扩散张量成像 (DTI) 结构连接性数据来预测个体受试者年龄的简单方法。我们的简单预测器计算了个体所有连接强度的加权和。该权重由纤维强度（由纤维束追踪得到的流线数量给出）乘以该连接对所观测特征（此处为年龄）的重要性组成。我们使用来自 121 名年龄在 4 至 85 岁之间的健康受试者的 DTI 数据测试了该方法。在训练数据集中确定重要性后，我们在测试数据集中预测的年龄与真实年龄表现出强相关性 (rho = 0.77)，平均仅偏差 10 年。
引用
@article{arxiv.1405.5260,
title = {Predicting age of human subjects based on structural connectivity from diffusion tensor imaging},
author = {Cheol E. Han and Luis R. Peraza and John-Paul Taylor and Marcus Kaiser},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.5260},
year = {2014}
}
备注
Dynamic Connectome Lab, Technical Report No. 1