Электрическая инженерия и системные науки > Изображение и видеопереработка [представлено 17 апреля 2026 (v1), последний пересмотренный вариант - 17 сентября 2026 года (эта версия, v2)) Название: A Двухслойная много-модаловая основа МРТ для прогнозирования возраста мозга в течение периода жизни PDF HTML (экспериментальное) резюме: Точная количественная оценка возраста головного мозга из MRI стала важным биомаркером состояния мозгового здоровья. Вместе с тем существующие подходы часто ограничиваются узкими возрастными диапазонами и данными МРТ в одном режиме, что ограничивает их возможности для отражения согласованных макро- и микроструктурных изменений, происходящих на протяжении всей жизни человека. Для устранения этих ограничений мы разрабатываем многообразную систему определения возраста мозга для характеристики комплексной эволюции морфологии головного мозга и организации " Белые материи > . Наша модель использует двухэтапную архитектуру, где процедуры обрабатываются независимо и интегрируются с помощью позднего синтеза на обоих этапах: сначала для оценки распределения вероятности в течение шести этапов развития, а затем для прогнозирования возраста через специалистов по стадиям, взвешенных вероятностями. Эксперименты на девяти наборах данных, охватывающих стадии развития плода и пожилые люди, демонстрируют конкурентоспособную внутридоменную эффективность и неполную обобщенность, при этом наш метод позволяет сократить МОВЗ на 13% и 78% по сравнению с существующими…
Двухслойная многоуровневая МРТ для прогнозирования возраста мозга
arXiv:2604.16655v2 Annuates Type: заменить перекрестное резюме: точная количественная оценка возраста мозга из МРТ стала важным биомаркером здоровья мозга. Вместе с тем существующие подходы часто ограничиваются узкими возрастными диапазонами и данными МРТ в одном режиме, что ограничивает их возможности для отражения согласованных макро- и микроструктурных изменений, происходящих на протяжении всей жизни человека. Для устранения этих ограничений мы разрабатываем многообразную систему определения возраста мозга для характеристики комплексной эволюции морфологии головного мозга и организации " Белые материи > . Наша модель использует двухэтапную архитектуру, где процедуры обрабатываются независимо и интегрируются с помощью позднего синтеза на обоих этапах: сначала для оценки распределения вероятности в течение шести этапов развития, а затем для прогнозирования возраста через специалистов по стадиям, взвешенных вероятностями. Эксперименты на девяти наборах данных, охватывающих стадии развития плода и престарелые, демонстрируют конкурентоспособность внутридоменной деятельности и недостоверную обобщению с использованием нашего метода