由于获取前瞻性数据的时间和成本，大脑衰老轨迹通常是从横断面分析中推断出来的，采用年龄作为时间的代理。伪纵向设计。...利用两个独立的数据集，分别反映了老龄化和发育队列，我们测试了横截面推断的年龄相关趋势是否概括了从纵向数据中得出的轨迹，以及是否可以使用从横截面规范模型推断的群体水平变化率来预测个体轨迹。...从横断面数据推断的脑老化(即伪纵向实验设计)因此明显低估了与年龄相关的趋势。...随着时间的推移，与年龄相关的影响随着与大脑结构相关的各个方面的变化而变化。我们的研究结果表明，相对于无变化的幼稚模型，由横断面数据生成的MRI测量的规范模型对个体变化的预测只提供了最小的改进。...例如，与预期的年龄相关的CTh随着年龄的增长而下降相反，纵向研究报告了CTh随着时间的推移而增加，这可能与运动、外周端粒酶活性以及细胞水平上脑内关键支持细胞胶质生成或增殖能力的增强有关。
目前的研究通常采用视觉方法，通过在线性图上绘制纵向预测来评估纵向一致性。Dunas等人在研究中使用了定量纵向性能评估指标，计算时间点之间的线性线来分析纵向预测轨迹。...虽然对斜率和截距的分析可以监测随时间的变化率，但它不能捕获有关预测差异的误差大小的信息，这将类似于MAE。这一观察结果强调了设计专门指标来评估纵向数据预测脑年龄一致性的必要性。...在所有数据集中，纳入的受试者都是健康的成年人，年龄从18岁到95岁不等。...图7 基于真实年龄和预测年龄的基线和后续T1w扫描之间的年龄轨迹 5.4 纵向的一致性 在多站点数据集上训练的所有20个模型都应用于纵向数据集。随后，计算平均集合预测，并评估一致性指标。...例如，Fu等人开发了一种方法，用于在具有解剖学上合理的图像的纵向队列中生成缺失数据。这种方法对于增强数据集以获得更好的模型性能是有益的。
2.6 与认知测量的相关性理解偏差校正的影响和协变量对行为相关性的影响，分析行为/认知测量相关性，从CamCAN and eNKI数据集计算（1）未修正的增量，(2）未修正的增量与年龄作为协变量，(3）...为了研究这种可能性，训练从跨数据集分析中选择的32个工作流，并将4个数据集汇集在一起进行训练，应用于时间点2的ADNI数据。...在CoRR数据集中，较长的重测时间为1—2年 ，CCC范围在0.94-0.97之间（年龄范围=18-88岁）（表3） 。这些结果表明，年龄是由选定的工作流程可靠估计的。...纵向一致性3.3 偏差校正和与行为/认知测量的相关性在CamCAN数据中，FI与年龄呈负相关，而运动学习反应时间与年龄呈正相关。...在纵向一致性分析中，在重测持续时间为2-3.25岁时，预测年龄的差异与实足年龄的差异之间呈正相关的线性关系，因此，重测高信度支持在临床环境中使用脑年龄，但纵向一致性在不同数据集中结果有差异，还需要进一步的数据验证
最后，我们计算了所有这些平滑的GM图像的平均图像，并通过只保留那些GM组织超过10%的体素，将我们后续的分析集中在GM的mask中。3....在这些模型中，我们控制了几个稳定变量（即性别、种族和地点）和时间动态参数(即ADHD药物治疗、家庭收入、父母的教育水平、身体质量指数和青春期)。...中介分析：识别的神经相关物导致ADHD症状和睡眠障碍在纵向数据集中确定了ADHD导致了随后的睡眠问题后，我们随后感兴趣的是检查ADHD是否在统计学上导致了与睡眠问题相关的解剖性大脑变化。...年龄、性别、偏手习惯、种族、青春期、体重指数、部位、家庭收入、父母教育程度、头部运动和总颅内容积作为不感兴趣的协变量。...四、结论对2个大型纵向队列结合迄今为止最大的学龄儿童神经成像队列进行分析，发现ADHD驱动对后续睡眠障碍有强烈的影响，并确定了ADHD症状和睡眠障碍的常见神经解剖学相关物。
此处年龄变量缺失值受性别变量影响) 在前两种情况下，根据数据的出现情况删除缺失值的数据是安全的，而在第三种情况下，删除缺失值的观察值会在模型中产生偏差。所以在移除观测结果之前，我们必须非常小心。...时间序列特定方法 前向观测(LOCF)和后向观测(NOCB) 这是一种分析纵向重复测量数据的常用统计方法，其中一些后续观测数据可能会丢失。纵向数据在不同的时间点跟踪相同的样本。...平均值、中值和模式 计算总体均值、中值或模式是一种非常基本的归集方法，它是唯一不利用时间序列特征或变量之间关系的被测函数。它很快，但有明显的缺点。一个缺点是平均估算减少了数据集中的方差。 ? ?...使用具有预测变量完整数据的情况来生成回归方程；然后使用该方程来预测不完整情况下的缺失值。在迭代过程中，插入缺失变量的值，然后使用所有情况预测因变量。...首先，因为替换的值是从其他变量中预测出来的，它们往往“非常吻合”，所以标准误差被缩小了。当回归方程中使用的变量可能不存在线性关系时，还必须假设它们之间存在线性关系。
大脑年龄预测模型是通过识别脑结构年龄和参数的多变量模式，利用大量（认知）健康受试者的MRI数据生成的。随后，将年龄预测模型应用于测试样本，即利用受试者的个体MRI数据估计受试者特定的大脑年龄。...一般来说，年龄回归模型是在训练样本中计算的，利用预处理的结构MRI数据作为自变量，实际年龄作为因变量，从而生成健康大脑成熟/老化的复杂模型（图1A，左列）。...然后，对所有时间点和受试者特定基线测量之间的变形关系进行估计。将基线和后续大脑扫描之间的形态差异最小化，用变形映射编码这些差异的信息。...参考样本训练的BrainAGE的预测性能评价 儿童和青少年时期，BrainAGE模型的预测性能 为了生成儿童和青少年时期的脑年龄模型，从儿科MRI数据库（Pediatric MRI Data Repository...通过PCA对数据进行降维，适度提高了脑年龄估计的准确性和泛化性，同时加快了生成BrainAGE模型和估计独立被试个体脑年龄值的计算时间(图3)。
缺失值取决于其假设值（例如，高收入人群通常不希望在调查中透露他们的收入）；或者，缺失值取决于其他变量值（假设女性通常不想透露她们的年龄，则这里年龄变量缺失值受性别变量的影响）。...，与LOCF方向相反——使用缺失值后面的观测值进行填补） 这是分析可能缺少后续观测值的纵向重复测量数据的常用方法。...纵向数据在不同时间点跟踪同一样本。当数据具有明显的趋势时，这两种方法都可能在分析中引入偏差，表现不佳。 线性插值。此方法适用于具有某些趋势但并非季节性数据的时间序列。 季节性调整+线性插值。...从中选择最靠谱的预测变量，并将其用于回归方程中的自变量。缺失数据的变量则被用于因变量。自变量数据完整的那些观测行被用于生成回归方程；其后，该方程则被用于预测缺失的数据点。...KNN算法的一个明显缺点是，在分析大型数据集时会变得非常耗时，因为它会在整个数据集中搜索相似数据点。此外，在高维数据集中，最近与最远邻居之间的差别非常小，因此KNN的准确性会降低。
接下来，我们利用ABCD和IMAGEN的纵向数据研究了CT从儿童后期到青春期以及从青春期到成年期的发展轨迹。...使用ABCD和IMAGEN的纵向数据，分别研究了儿童后期（从9-10岁到11-12岁）和从青少年（14岁）到成年青年（19岁）的CT变化轨迹。...Euler number是一种表面重建质量指数，仅可用于IMAGEN数据。在IMAGEN数据的分析中，它被作为一个协变量。目测检查了残差的正态性和方差。采样时间的Cohen’s d计算效应量。...跨数据集的PC1标准负载之间的成对Pearson相关系数（p-spin < 0.05）。图2A显示了从儿童后期、从青春期到成年青年的纵向分析的CT变化。...然而，在去除PC1后，与酒精依赖相关的显著区域的数量从52个下降到1个，而在UKB数据集中从50个下降到5个，这表明在原始分析中观察到的组间差异很大程度上是由PC1驱动的。
在纵向数据集中，肿瘤体积在时空间的动态变化被自动量化，用以计算进展时间，并与RANO确定的进展时间在可靠性和作为预测总体存活率的替代指标方面进行比较。...由海德堡训练数据集，海德堡测试数据集和EORTC-26101测试数据集中的ANN生成的预测肿瘤分割mask作为所有后续分析的基本输入。...对于两个纵向测试数据集，本研究还定量评估体积肿瘤响应并分别计算进展时间，一次基于放射科医师生成的基本事实肿瘤分割mask，一次基于自动生成的基于ANN的基础肿瘤分割mask。...相比之下，从ANN作为时间依赖性协变量的总体存活时间的Cox回归模型得出HR为2.59（95％CI 1.86-3.60），Z值为5.64和c指数为0.62（95％CI 0.59-0.66; p <0.0001...表4：EORTC-26101测试数据集中总体存活的多变量Cox比例风险回归模型 ?
这强调了确定MDD患者大脑老化模式的重要性，以确定他们是否以及如何偏离健康的衰老模式。 本研究的多变量模式分析可以从生物数据中预测实际年龄，具有较高的准确性。...因此，在MDD中发现了细微的大脑结构异常。然而，MDD的诊断是否与大型数据集中脑龄的多变量指标相关，以及哪些临床特征进一步影响该指标，仍不清楚。...2.2 训练和测试样本 为了最大化训练样本中实际年龄分布和成像站点的变化，并为了最大化后续统计分析的统计效力和样本量，我们在成像站点内创建了均衡的数据分割，保留了实际年龄分布，如图1a。...计算每个个体的brain-PAD (脑龄差，预测脑龄-实际年龄) ，并将其作为结果变量。虽然为男性和女性建立了不同的预测模型，但汇总所有生成的brain-PAD估计值用于统计分析。...值得注意的是，我们没有包括脑龄模型的空间权重图，因为权重 (尽管是线性的) 是从多变量模型中获得的，并且不能直接解释导致年龄模式的大脑区域的重要性。
补充图1 电极分布 EEG数据处理 1、从NetStation中导出数据，并转换为matlab格式（R2017a）。...每个频段的总功率为所有感兴趣通道功率的均值（图3）。 ? 图2 分析示意图。该图阐明了如何生成和分析纵向EEG参数。...对每个频段总功率的发育轨迹按照年龄进行log10变换，这样就能求得随年龄变化的斜率和截距，用于后续的组分析。 b(组分析)：在数据驱动模型中测试三组效应以区分不同的组别。...（南京） 思影数据处理业务四：EEG/ERP数据处理 纵向EEG power（被试内） 利用SAS软件进行被试内分析，本研究用两个参数总结了每个频段EEG总功率的发展轨迹：EEG总功率截距和跨年龄的EEG...最终，比较每个模型选定EEG功率参数和它们的显著性来区分跨时间窗口的纵向功率生物标志。 研究者根据不同发育阶段的ROC曲线来比较数据驱动模型区分组别的性能。
变量 ci 是潜在的；根据协变量 Xci 使用多项逻辑模型描述其概率： 其中 ξ0g 是 g 类的截距，ξ1g 是与时间无关协变量 Xci 的 q1 向量相关的类特定参数的 q1 向量。...在纵向模型中，它们为主题 ii 和潜在类别 g 定义为： 其中： θ^G 是 G 潜在类模型中估计的参数向量。...用于可视化数据（仅限表头）： head(data) 在不同的时间收集不同的标记。在数据集中，时间尺度是年龄。 获取数据的快速摘要： summary(data) 一些变量有缺失值。...另一种方法是从 1 类模型的估计值的渐近分布中随机生成初始值（此处为 m1）： lme(rand(m1)) 网格搜索 最后，grid可用于运行自动网格搜索。...在接下来的几行中，通过生成年龄值介于 65 和 95 之间的向量并将 CEP定义为 1 或 0，来创建这样的数据框 。计算和绘制 预测 。
变量 ci 是潜在的；根据协变量 Xci 使用多项逻辑模型描述其概率： 其中 ξ0g 是 g 类的截距，ξ1g 是与时间无关协变量 Xci 的 q1 向量相关的类特定参数的 q1 向量。...在纵向模型中，它们为主题 ii 和潜在类别 g 定义为： 其中： θ^G 是 G 潜在类模型中估计的参数向量。...用于可视化数据（仅限表头）： head(data) 在不同的时间收集不同的标记。在数据集中，时间尺度是年龄。 获取数据的快速摘要： summary(data) 一些变量有缺失值。...，并针对特定于类尝试任意初始值： lme( B = c(0, 50, 30, 3, -1)) 随机生成的值 另一种方法是从 1 类模型的估计值的渐近分布中随机生成初始值（此处为 m1）： lme(rand...在接下来的几行中，通过生成年龄值介于 65 和 95 之间的向量并将 CEP定义为 1 或 0，来创建这样的数据框 。计算和绘制 预测 。
因此在调查年龄差异时记录了从童年到青春期转型期间记忆准确性的差异变化。 ? 图1. 样本描述和实验设计。 （A）每行表示一个被试，三个圆圈对应其相应的三种扫描。...level2的协变量包括每个ROI在T1年龄段的皮层厚度和T1之后的皮质厚度变化。首先，由ROIs在T1的皮层厚度和随时间的厚度变化预测了随机截距。...严格来说，当识别精度被包括为协变量[F（2,168）= 9.78，P <0.05，ηp2 = 0.10]时，这个年龄组×准确度相互作用在置信判断中保持显着。...因此所有后续分析混合了各种情况下元记忆监测能力的变化。使用以9.6岁为中心的截距和随时间线性变化的模型研究了元记忆分辨率的纵向变化。...这表明支持元记忆监测的脑区均随年龄增长产生了皮层发育。 其次，使用以9.6岁为中心的截距和随时间线性变化的模型来研究儿童皮层厚度的纵向变化。
时间维度上的共变更接近于“因果关系”，先前的事件引起了后续的事件，e.g....对比，包括横向对比和纵向对比； 关联，即探索变量之间的相关性； 注：前面提到的“空间维度上的相关”包括变量之间的相关性和横向对比，“时间维度上的共变”主要是指纵向对比，即基于指标在时间序列上的波动时间点...纵向对比，在时间维度上看数据变化的趋势，需要注意： 对比的颗粒度要视业务周期而定(或者用户完成单次目标行为的时间周期)，可以是年、季、月、周、天、时等； 纵向对比可以是相同颗粒度下的同比和环比，也可以是跨颗粒度的对比...羊毛党用户的识别，找到一个典型用户(或者典型场景)，然后分析用户的行为特征，比如设备信息、ip地址、购买商品、刷卡类型、收货地址等(要验证哪些特征和羊毛党有关，后续需要和正常用户来对比)； 从数据角度看...2 验证模式 验证模式的方法也可以按纵向和横向分为两种： 纵向，基于历史数据，时间点匹配以及数据周期验证； 横向，跨群组的对比，对照实验设计及跨组验证； 2.1 纵向验证 首先看“模式”是否是周期性出现
然后，我们确定各组间从妊娠后期到产后早期的纵向变化是否存在差异。接下来，我们测试了母亲的纵向变化是否与产后时间的百分比相关，以推断分娩是否是皮质变化动态轨迹的拐点。...在主要数据集和复制数据集中，分别有3名和6名女性因为失去研究兴趣而被排除在外。只有同时完成了Prg和Post试次的被试被纳入分析。...c，在主要（绿色）和复制（粉色）数据集中，皮质指标的整体变化百分比与产后时间的百分比之间的相关性。...在校正了分娩时的妊娠周后，从分娩到产后疗程之间的时间，这三个皮质指标持续增加年龄、总颅内容积和平均欧拉数。这些差异在顶点水平上都没有被检测到。...产后时间越多，从妊娠后期到产后早期的皮质增加量越大。我们的数据还表明，通过预定的剖腹产分娩的母亲有不同的纵向皮质轨迹。在整个讨论过程中，我们将主要参考皮质的变化，并只在必要时区分体积、厚度和表面积。
通常，数据由不同的扫描仪器生成，需要进行预处理以提供数据的通用性和规范化。预处理后的图像会被进一步的降维，作为生物学特征进行进一步分析。评估特征的方法往往都被用于确定最终的预测年龄。...此外，使用表面数据在 DTI 空间上执行配准，以基于 GM 体素生成感兴趣区 (ROI)。...DTI 数据的预处理通常是使用 FSL 执行的。对数据进行涡流校正后就可以有效的对噪声进行校正以进入后续分析。...它使用了 ADNI 检索的纵向 MRI 数据。该研究的动机是结合纵向数据中的脑年龄差距估计 (BrainAGE) 和 APOE 状态，对不同诊断组进行为期三年的随访。...该研究从成人和儿童中收集纵向数据，并评估皮质厚度测量以发现大脑成熟度。MRI 图像使用 MNI 开发的 CIVET 管道进行处理。
这些研究得出了两个重要结论： 随着后续图像与原始图像的时间间隔变长，系统识别人脸的性能下降； 相较于年龄较大的人，AFR 系统对年龄较小的个体性能下降更加迅速。...下图 3 展示了，当前最优人脸匹配器在匹配失踪儿童图像和较长时间间隔后的图像时失败率较高。因此，增强 AFR 系统的纵向性能非常必要，尤其是对于在年龄较小时失踪的孩童。 ?...之前对年龄变化下的人脸识别（包括成年人和孩童）的研究主要探索了生成和判别式模型。但是，当前最优人脸识别系统仍然难以确定在较大年龄找回的孩童的身份。...该增龄模块可以将人脸特征向量增加到任意指定年龄。 激活 为了分析「增龄」对儿童人脸匹配性能的影响，我们令 S = {S^t}^T_t=0，T 是数据集中所有可能年龄的集合。这里， ?...研究者首先计算 S 中所有年龄的平均人脸表示。对于年龄 t，其平均人脸特征可表示为： ? 研究者从 UTKFace 数据集中抽取平均人脸特征 ? 。
之前，我们已经证明了HBR方法可以用于在纵向时间点上进行有意义的推断，即使后续的MRI评估是在不同的扫描仪上进行的。...第一个梯度从运动区域延伸到非运动区域，而第二个梯度从涉及任务集中的区域延伸到任务非集中处理。...小脑功能网络的年龄相关变化问题仍有待密切研究，并可以在未来的研究中使用大规模的、纵向的功能神经成像数据进行探索。...在第一次测量访问中，数据在GE MR750发现系统上收集，所有后续评估的数据在研究专门的GE MR750w系统上收集。...对于解剖和功能分割，我们使用性别和扫描仪位置变量将数据集分成训练集（50%）和测试集（50%），以确保性别和两种扫描仪在两组中的平等分布。所有先前描述的小脑ROI的规范模型均成功生成。
然而，目前的结论通常是基于从白人参与者收集的结构MRI信息得出的。这一生物标志物的普遍性需要通过不同民族/种族背景的受试者和不同类型的数据进一步验证。...联想的泛化性还需要在不同民族和文化背景的受试者中进一步验证。同时，脑年龄通常通过MRI结构判断，以脑灰质或白质体积和皮层厚度为主要特征。但是，从其他类型的神经成像数据估计的大脑年龄是需要验证的。...然后将训练好的模型应用于测试集中的所有MDD患者，以估计他们的大脑年龄。从估计年龄中减去实际年龄，得到脑PAD作为结果变量进行统计分析。采用五重交叉验证比较不同模型的整体性能。...经过年龄偏差校正后，脑PAD与实际年龄无关(补充图。S2和S3)。我们采用以性别、诊断、年龄、年龄为协变量的单变量广义线性模型(GLM)来探讨脑PAD与临床特征之间的关系。...最后，衰老是一个持续的过程，但目前很少有研究针对大脑衰老的纵向调查，包括MDD的阶段性分析，以探索脑PAD随年龄增长的趋势，以了解衰老过程的渐进影响。
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