文摘
摘要目的:深度学习应用于调查脑萎缩的身体脂肪。
背景:腹部内脏脂肪可以预测健康状况与潜在的应用在大脑健康和预防老年痴呆症。深度学习有效的全身扫描先生可以放大这些目标的成功。
设计/方法:共有7507名健康的参与者从4网站在1.5 t MRI扫描与快速全身成像。序列包括全身冠状T1和大脑MPRAGE。深度学习与FastSurfer培训了134名参与者年龄27 - 66和96的大脑区域分割。深度学习也分段扫描腹部内脏脂肪。部分相关性腹部内脏脂肪体积和脑容量控制了年龄,性别和颅内总额。多个比较占使用Benjamini-Hochberg错误发现率5%的逻辑回归模型确定大脑灰质和白质总量萎缩的风险基于最高四分位数的内脏脂肪和总灰质和白质的最低四分位数。
结果:平均年龄为52.90±13.04年,横跨15 - 97年52.4%男性和47.6%女性。腹部内脏脂肪是2981.37±2167.27毫升,从94.63到14005.22毫升。腹部内脏脂肪预测脑萎缩:灰质和白质体积(部分R =−。24日,p = 7.01 e - 97),海马(部分R =−。09, p= 3.34e–14), temporal lobes (Partial R= −.23, 4.64e–90), parietal lobes (Partial R= −.11, p=5.84e–25), and right precuneus (Partial R= −.05, p= 2.15e–5). Visceral fat predicted increased risk for lower total gray matter (age 20–39: OR = 3.33; age 40–59, OR = 3; 60–80, OR = 2.85) and white matter atrophy age 20–39: OR = 1.26; age 40–59, OR = 2.05; 60–80, OR = 2.87).
结论:深度学习决定增加腹部内脏脂肪体积预测脑容量损失,代表小说修改的因素在决定大脑健康。
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