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大脑年龄预测：机器学习工作流程的系统比较研究
然后，根据测试MAE从32个工作流中选择10个，并使用OASIS-3和 CoRR数据集评估测试重测信度和纵向一致性。在考虑了所有的评价标准后，选择了表现最佳的工作流。 利用OASIS-3和CoRR数据集对10个模型的重测可靠性和纵向一致性进行了评估。使用相同的受试者相差不到三个月、1和2年的两个数据。 相比之下，在OASIS-3数据集中（重新测试持续时间为3—4年）中，没有一个工作流显示出线性关系。 在OASIS-3数据集，S4_R4+PCA+GPR低于的brainageR的MAE（MAE=5.07，r=0.805，biassr=−0.058）（图6b）。 复测可靠性在OASIS-3数据集的重测持续时间<3个月的样本中高于brainageR。两种模型在重测时均未显示出纵向一致性持续时间为3—4年。
1.1K20编辑于 2023-06-25 - 来自专栏我爱计算机视觉
MICCAI 2022 | ASA:用于预训练脑核磁分割的注意力对称自动编码器开源
.: Oasis-3: longitudinal neuroimaging, clinical, and cognitive dataset for normal aging and Alzheimer
1K10编辑于 2022-11-28
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