An age estimation method using 3d-cnn from brain MRI images

Masaru Ueda, Koichi Ito, Kai Wu, Kazunori Sato, Yasuyuki Taki, Hiroshi Fukuda, Takafumi Aoki

研究成果: 書籍の章/レポート/Proceedings会議への寄与査読

41 被引用数 (Scopus)

抄録

A specific pattern of morphological changes in the human brain is observed during the process of brain development and healthy aging. The age of subjects can be estimated from brain images by evaluating such patterns. This paper proposes an age estimation method using 3-Dimensional Convolutional Neural Network (3D-CNN) from brain T1-weighted images so as to fully utilize the potential of volume data. Through a set of experiments using over 1,000 T1-weighted images of healthy Japanese, we demonstrate that the proposed method exhibits better performance on age estimation than the conventional methods using handcrafted local features and 2D-CNN.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトルISBI 2019 - 2019 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
出版社IEEE Computer Society
ページ380-383
ページ数4
ISBN(電子版)9781538636411
DOI
出版ステータス出版済み - 2019 4月
イベント16th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, ISBI 2019 - Venice, イタリア
継続期間: 2019 4月 82019 4月 11

出版物シリーズ

名前Proceedings - International Symposium on Biomedical Imaging
2019-April
ISSN(印刷版)1945-7928
ISSN(電子版)1945-8452

会議

会議16th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, ISBI 2019
国/地域イタリア
CityVenice
Period19/4/819/4/11

フィンガープリント

「An age estimation method using 3d-cnn from brain MRI images」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル