Учеба на основе 3D MRI для латентного анализа и прогнозирования в области многослойного склероза

arXiv: 2510 00051v2 Annualce Type: заменить кросс-бюллетень: Неврологические заболевания могут вызывать значительные когнитивные нарушения, однако увязка структуры мозга с когнитетивной функцией попрежнему является сложной изза ограничений традиционных методов и черного ящика глубокого обучения. Мы предлагаем InfoVAE-Med3D, адаптирование InfOVaE для трехмерного МРТ мозга, который изучает информативные скрытые представления за счет смягчения взаимных санкций по упорядочению информации между вводом данных и латентными представлениями. Мы провели оценку метода сбора данных о здоровом контроле (НС) (~(n=6 {,}503\)) с помощью анализа возраста и пола, а также нескольких наборов данных о склерозе (MS) (#(n = 916\), в разбивке по возрасту, полу и Символическому тесту дигитовых условий (SDMT). Двухмерная визуализация выявила наличие связанных с сексом группировок и плавный переход в томах серых и белых веществ. Устранение наказания за взаимоувязку информации в целом улучшило восстановление МРТ и возраст мозга, а также прогнозирование ССРМ с использованием векторной поддержки r