45、机器学习与医学影像生物标志物在脑部与心血管疾病研究中的应用

机器学习与医学影像生物标志物在脑部与心血管疾病研究中的应用

机器学习助力脑部衰老异质性研究

脑部衰老涉及多种病理过程，会导致大脑结构和功能发生复杂的神经退行性变化。半监督学习方法在脑部衰老研究中的应用，为深入了解脑部衰老的异质性提供了新的视角，这是迈向精准诊断和预后的重要一步。

有一种方法是使用监督聚类和多平面支持向量机（SVM），对脑部衰老的异质性进行分析。还有一项研究针对400名年龄在50 - 96岁的参与者，运用先进的多元模式分析方法，对其结构和静息态功能磁共振成像（MRI）扫描数据进行分析。具体操作步骤如下：
1. 构建脑年龄模型 ：分别针对结构和功能图像特征独立构建交叉验证的脑年龄模型。
2. 分组 ：将预测的结构和功能脑年龄值相结合，确定“弹性”衰老者作为参考组，“提前”衰老者作为目标组，以便后续进行异质性分析。
3. 识别亚组 ：采用专家混合（MOE）方法，结合结构和功能图像特征，在“提前”衰老组中识别亚组。该方法成功发现了五种不同的脑部提前衰老表型。这些亚组在与参考组对比时，其大脑结构和功能的变化模式以及总白质病变负担均存在差异，这表明不同的病理过程可能导致了这些不同的表型。

机器学习在医学影像生物标志物研究中的重要性

大规模人群研究数据的日益丰富，为临床和基础神经科学分析带来了新的机遇和挑战。机器学习在应对这些挑战、开发高精度且具有高诊断和预后价值的影像生物标志物方面，发挥着并将继续发挥越来越重要的作用。具体体现在以下几个方面：
1. 构建个性化影像生物标志物