Люди стареют по-разному, в зависимости от множества различных факторов, таких как образ жизни, история болезни и генетика.
Часто хронологический возраст не свидетельствует о настоящем процессе старения.
Оценка возраста на основе магнитно-резонансных изображений (МРТ).
Предлагаемая сеть представляет собой трехмерную сверточную нейронную сеть с увеличенной глубиной и шириной, возможной благодаря гибридному использованию начального и электромагнитного модулей.
Оценка возраста является неотъемлемой частью оценки биологического профиля, особенно в медицинской и судебной областях.
Существует несколько методик оценки возраста, основанных на магнитно-резонансных изображениях стопы, локтя, запястья и зубов.
В контексте оценки возраста важно различать разницу между хронологическим и биологическим возрастами.
Хронологический возраст определяется как количество времени, прошедшее с рождения до данной даты.
Тем не менее, биологический возраст и фактического возраст различных органов могут существенно различаться из-за различных факторов, как образ жизни, генетика, история болезни и питание, привычки.
Таким образом, биологический возраст человека может отклоняться от его хронологического возраста. Более того, разные органы одного и того же человека могут иметь разный биологический возраст .
Следовательно, возрастная оценка МРТ-сканов может использоваться для сбора важной клинической информации при наблюдении расхождений между прогнозируемым и фактическим возрастом.
Тем не менее, нет четкого определения биологического возраста.
Например, человеческий мозг подвергается морфологическим изменениям вследствие продолжающегося процесса старения.
В частности, масса серого вещества является сильным показателем
биологический возраст мозга.
Было обнаружено, что масса серого вещества линейно уменьшается с возрастом.
Это может помочь в ранней диагностике нейрогенеративных расстройств, таких как болезнь Альцгеймера и Паркинсона.
Классические подходы для оценки возраста мозга на основе МРТ
включают ручное извлечение таких функций, как толщина коры и кривизна поверхности мозга.
Затем следуют традиционные алгоритмы машинного обучения, такие как методы ядра или опорные векторные машины.
Недостатком извлечения элементов контура является то, что функции не могут полностью представить содержимое входного сканирования.
С развитием глубокого изучения нейронных сетей они значительно увеличили точность прогнозных задач без ручного проектирования.
Например, свернутые нейронные сети были использованы для предсказания возраста мозга от 2D входа.
В частности, неглубокая 3D-архитектура головного мозга, была использована для предсказания возраста мозга с помощью МРТ-исследования.
Сейчас в медицине используется гибридная архитектура 3D нейронных сетей для органоспецифической оценки возраста по данным МРТ.
Предлагаемая сеть использует последние достижения сообщества, его глубокого изучения, такие как архитектура.
На практике применяются предложенные рамки на двух открытых
исходные наборах данных МРТ для оценки состояния головного мозга и коленного сустава и их возраста, соответственно.
Кроме того, исследуется два подхода с использованием объема МРТ.
Первый подход использует все поле объема, а во втором подходе данные
разделили на более локализованные куски.
Сейчас проводится количественное сравнение современных методов по сравнению с предыдущими 2D и 3D подходами оценки возраста.
Из всего вышеописанного можно сделать вывод, что все люди стареют по-разному в зависимости от множества различных факторов, таких как образ жизни, история болезни и генетика. Что хронологический возраст не свидетельствует о настоящий процесс старения.
Человеческий организм хранит еще много неизведанного. Но ученые делаю все, чтобы разгадать их.
Будем надеяться, что совсем скоро, человечество будет знать все о своих особенностях, что позволит минимизировать шансы на неизлечимые заболевания и продлить жизнеспособность.