Atlas-Based Interpretable Age Prediction In Whole-Body MR Images

要約

年齢予測は医学的評価と研究の重要な部分です。
実年齢と生物学的年齢の不一致を強調することで、病気や異常な老化の検出に役立ちます。
体の各部位に見られる加齢に伴う変化を総合的に把握するため、全身画像を用いてより大規模に調査します。
当社では、Grad-CAM 解釈可能性手法を利用して、人の年齢を最も予測する身体領域を決定します。
私たちは登録技術を採用して母集団全体の解釈可能性マップを生成することで、個々の被験者を超えて分析を拡張します。
さらに、平均絶対誤差 2.76 歳を達成するモデルを使用した最先端の全身年齢予測を設定しました。
私たちの調査結果では、脊椎、自生背筋、そして最も重要性が高い心臓領域という 3 つの主要な領域が明らかになりました。

要約(オリジナル)

Age prediction is an important part of medical assessments and research. It can aid in detecting diseases as well as abnormal ageing by highlighting the discrepancy between chronological and biological age. To gain a comprehensive understanding of age-related changes observed in various body parts, we investigate them on a larger scale by using whole-body images. We utilise the Grad-CAM interpretability method to determine the body areas most predictive of a person’s age. We expand our analysis beyond individual subjects by employing registration techniques to generate population-wide interpretability maps. Furthermore, we set state-of-the-art whole-body age prediction with a model that achieves a mean absolute error of 2.76 years. Our findings reveal three primary areas of interest: the spine, the autochthonous back muscles, and the cardiac region, which exhibits the highest importance.

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