基于CT血管造影影像预测形态学心脏年龄

从医学影像或其他健康相关非影像数据进行年龄预测是数据驱动的衰老研究的重要方法，提供了特定组织或器官携带关于个体Chronological age信息的程度。本文研究从计算断层血管造影(CTA)图像预测年龄，这些图像提供了心脏形态的详细表征，旨在(i)研究形态与衰老之间的关系，(ii)开发一种新型形态学心脏年龄生物标志物。我们应用基于图像配准的方法，将来自整个队列的图像标准化到单个空间中。随后提取超体素(使用无监督分段)，并提取密度和局部体积的稳健特征，这些特征在保持注册误差鲁棒性的同时，提供了心脏形态的详细表征。然后训练机器学习模型以拟合从这些特征到Chronological age的回归模型。我们将方法应用于瑞典心血管肺生物形象研究(SCAPIS)数据集的子集，包含721名女性和666名男性。我们观察到女性平均绝对误差为$2.74$年，男性为$2.77$年。来自不同心脏亚区域的预测与来自整个心脏的预测相对于Chronological age的相关性更高，揭示了形态预测在一致性方面具有很高水平。还对预测模型进行了显著性分析，以研究哪些区域与预测年龄正相关或负相关。这导致详细的关联图，其中已知以及一些新发现的兴趣亚区域的密度和体积被确定为重要。显著性分析有助于提高模型及其预测的可解释性。