【紹介文献】
Deep learning-based brain age prediction in normal aging and dementia
Lee et al., 2022, Nat. Aging.
【発表概要】
脳の老化は認知症やアルツハイマー病といった疾患と関連が報告されています。近年の深層学習の発展により、さまざまな医用画像から年齢を予測するモデルが発表されています。今回のサイエンスカフェでは、深層学習を活用しMRIとFDG-PETの画像から年齢を予測するモデルを構築した例を紹介します。実年齢と予測年齢の差が認知症などの疾患の診断バイオマーカーとなりうるのかどうか、皆様と議論できればと思います。
【Summary】
Brain aging has been linked to dementia and Alzheimer’s diseases. Recently, growth in data availability and advancement of deep learning techniques have allowed more accurate age estimation from medical imaging. In this Science café, I would like to introduce the report about deep learning-based brain age using collection of MRI and FDG-PET scans. I hope to discuss about the use of “brain age gap”, which is the difference between brain age and chronological age, as a biomarker to identify an increased risk for pathology or as a marker of disease severity.
(2023.9.28 Shonan iPark Science Cafe 158th)
