Towards a Foundation Model for Brain Age Prediction using coVariance Neural Networks
作者: Saurabh Sihag, Gonzalo Mateos, Alejandro Ribeiro
分类: q-bio.QM, cs.LG, stat.AP
发布日期: 2024-02-12
备注: Preliminary work. Contact sihag.saurabh@gmail.com for the NeuroVNN model and code used for results reported in this manuscript
💡 一句话要点
提出NeuroVNN模型以解决脑龄预测问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 脑龄预测 协方差神经网络 生物学解释性 数据集迁移 神经影像分析
📋 核心要点
- 现有脑龄预测方法在生物学解释性和数据集适应性方面存在不足，限制了其应用。
- 论文提出的NeuroVNN模型基于协方差神经网络，通过预训练和微调实现脑龄的准确预测。
- 实验结果显示，NeuroVNN在不同人群中能够有效提取脑龄估计，并具备良好的数据集迁移能力。
📝 摘要（中文）
脑龄是通过神经影像数据集使用机器学习算法估计的生物年龄。随着生物年龄相对于实际年龄的增加，可能反映出对神经退行性疾病和认知衰退的脆弱性。本文研究了基于协方差神经网络的NeuroVNN，作为脑龄预测应用的基础模型。NeuroVNN在健康人群上进行预训练，以皮层厚度特征预测实际年龄，并在不同神经学背景下进行微调以估计脑龄。重要的是，NeuroVNN为脑龄提供了解剖学可解释性，并具有“无尺度”特性，允许其转移到根据任意脑图谱整理的数据集。我们的结果表明，NeuroVNN能够在不同人群中提取生物学上合理的脑龄估计，并成功转移到与训练NeuroVNN所用数据集维度不同的数据集上。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决脑龄预测中的生物学解释性不足和模型在不同数据集上的适应性问题。现有方法往往无法提供足够的解剖学信息，且在不同脑图谱下的迁移能力有限。
核心思路：NeuroVNN模型通过协方差神经网络架构，结合皮层厚度特征进行预训练和微调，以实现对脑龄的准确估计。该设计旨在增强模型的可解释性和适应性，使其能够在不同的神经学背景下有效工作。
技术框架：NeuroVNN的整体架构包括预训练阶段和微调阶段。在预训练阶段，模型在健康人群数据上学习实际年龄的预测；在微调阶段，模型针对特定的神经学背景进行调整，以优化脑龄的估计。
关键创新：NeuroVNN的主要创新在于其“无尺度”特性，使得模型能够适应不同维度的数据集，并提供生物学上合理的脑龄估计。这一特性与现有方法的局限性形成鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化预测精度，并通过调整网络结构来增强其对皮层厚度特征的学习能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，NeuroVNN在不同人群中能够提取生物学上合理的脑龄估计，且在与训练数据集维度不同的数据集上成功转移。具体性能数据尚未披露，但模型的迁移能力和适应性显著优于现有方法，展示了其在脑龄预测领域的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括神经退行性疾病的早期诊断、认知功能评估以及个性化医疗方案的制定。通过提供准确的脑龄估计，NeuroVNN能够帮助医生更好地理解患者的神经健康状况，并制定相应的干预措施。未来，该模型的应用可能扩展到更广泛的神经科学研究和临床实践中。
📄 摘要（原文）
Brain age is the estimate of biological age derived from neuroimaging datasets using machine learning algorithms. Increasing brain age with respect to chronological age can reflect increased vulnerability to neurodegeneration and cognitive decline. In this paper, we study NeuroVNN, based on coVariance neural networks, as a paradigm for foundation model for the brain age prediction application. NeuroVNN is pre-trained as a regression model on healthy population to predict chronological age using cortical thickness features and fine-tuned to estimate brain age in different neurological contexts. Importantly, NeuroVNN adds anatomical interpretability to brain age and has a `scale-free' characteristic that allows its transference to datasets curated according to any arbitrary brain atlas. Our results demonstrate that NeuroVNN can extract biologically plausible brain age estimates in different populations, as well as transfer successfully to datasets of dimensionalities distinct from that for the dataset used to train NeuroVNN.