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SynthBrainGrow: 青年人纵向 MRI 数据生成的合成扩散脑衰老
合成纵向脑 MRI 模拟脑老化，以更有效地研究神经发育和神经退行性疾病，提供代价较低的纵向脑成像替代品，使得环境和治疗改变对脑发育的影响可以得到更好的内部控制，并为不同人群的数据增强提供可能。
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4 months ago
基于体素的大脑年龄预测方法：评估区域性大脑老化
通过深度学习模型进行局部脑龄预测，发现健康人和有神经疾病（如痴呆和阿尔茨海默病）的人之间存在脑龄差异。
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9 months ago
性别在脑老化中的差异：以帕金森病为重点
帕金森病（PD）与大脑老化速度加快有关，性别作为一个重要因素被认为在 PD 中起着作用，男性患病的可能性是女性的两倍，并且男性症状更严重且病情进展更快。通过对 373 名来自 PPMI 数据库的 PD 患者使用基于经过训练的 949 名健康
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10 months ago
利用少量数据将机器学习诊断模型适应新的人群：临床神经科学研究结果
通过加权的实证风险最小化方法，在多个神经影像研究中利用机器学习模型诊断老年痴呆症（AD）、精神分裂症（SZ）和估计脑龄，实现了对数据的泛化和预测，具备较好的鲁棒性。
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a year ago
学习合成无纵向数据的老化大脑
该论文提出了一种基于深度学习的方法，通过合成图像并考虑年龄和阿尔茨海默病的状态，来模拟特定对象的大脑衰老轨迹，并展示了该方法在神经退行性疾病研究中的应用潜力。
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5 years ago
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