Brain Structure Ages — A new biomarker for multi-disease classification

要約

タイトル： 脳構造の年齢：多様な疾患分類の新しいバイオマーカー

要約：

– 年齢は、正常な老化過程に沿った脳の解剖学的状態を説明する重要な変数である。
– この正常な老化過程からの逸脱は、神経疾患に関する洞察を提供することがある。
– 神経画像では、予測された脳の年齢は、さまざまな疾患の分析に広く使用されている。
– ただし、脳の年齢差（つまり、年齢と推定年齢の差）の情報のみを使用すると、疾患分類問題にとって十分な情報提供ができない可能性がある。
– 本論文では、構造的磁気共鳴イメージングを使用して、脳構造の年齢推定の概念を拡張することを提案している。
– この目的のために、ディープラーニングモデルのアンサンブルを使用して、3D年齢マップ（つまり、ボクセルごとの年齢推定）を推定する。
– 次に、3Dセグメンテーションマスクを使用して、最終的な脳構造の年齢を取得する。
– このバイオマーカーは、いくつかの状況で使用できる。
– 第一に、集団レベルでの異常検出のために正確に脳年齢を推定することができる。この場合、提案手法はいくつかの最先端手法を上回る性能を示す。
– 第二に、脳構造の年齢は、各脳構造の正常な老化過程からの逸脱を計算するために使用できる。この特徴は、被験者レベルで正確な鑑別診断のために多様な疾患分類タスクで使用できる。
– 最後に、個人の脳構造年齢の逸脱を可視化することができ、脳の異常に関する洞察を提供し、実際の医療現場で臨床家の支援に役立つことがある。

要約(オリジナル)

Age is an important variable to describe the expected brain’s anatomy status across the normal aging trajectory. The deviation from that normative aging trajectory may provide some insights into neurological diseases. In neuroimaging, predicted brain age is widely used to analyze different diseases. However, using only the brain age gap information (\ie the difference between the chronological age and the estimated age) can be not enough informative for disease classification problems. In this paper, we propose to extend the notion of global brain age by estimating brain structure ages using structural magnetic resonance imaging. To this end, an ensemble of deep learning models is first used to estimate a 3D aging map (\ie voxel-wise age estimation). Then, a 3D segmentation mask is used to obtain the final brain structure ages. This biomarker can be used in several situations. First, it enables to accurately estimate the brain age for the purpose of anomaly detection at the population level. In this situation, our approach outperforms several state-of-the-art methods. Second, brain structure ages can be used to compute the deviation from the normal aging process of each brain structure. This feature can be used in a multi-disease classification task for an accurate differential diagnosis at the subject level. Finally, the brain structure age deviations of individuals can be visualized, providing some insights about brain abnormality and helping clinicians in real medical contexts.

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