Newest papers

Brain Age Gap Progression in Individuals at Risk for Neurodegeneration

Jason Scheffel, Saurabh Sihag · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.18794 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Vietnamese

Neuroimaging là một phương thức được sử dụng rộng rãi để đặc trưng cho sự thoái hóa thần kinh trong các tình trạng sức khỏe khác nhau. Khoảng cách tuổi não đã xuất hiện như một chỉ số sinh học đầy hứa hẹn để theo dõi sức khỏe não từ dữ liệu hình ảnh thần kinh bằng cách sử dụng thuật toán học máy. Các nghiên cứu gần đây đã khai thác các mạng thần kinh coVariance (VNN) dựa trên các đường ống dẫn động dựa trên những tiến bộ trong xử lý tín hiệu đồ họa để xây dựng khoảng cách tuổi não tương đối minh bạch từ dữ liệu hình ảnh thần kinh. Trong bài báo này, chúng tôi tập trung vào một nghiên cứu về khoảng cách tuổi não dựa trên VNN kết hợp với Điểm tiến triển của bệnh Alzheimer (APS) ở những cá nhân có nguy cơ cao hơn về thoái hóa thần kinh do lịch sử gia đình của bệnh Alzheimer. APS

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Neuroimaging is a widely used modality for characterizing neurodegeneration in various health conditions. Brain age gap has emerged as a promising biomarker for monitoring brain health from neuroimaging data using machine learning algorithms. Recent studies have leveraged coVariance neural networks (VNN)-driven pipelines based on the advancements in graph signal processing for relatively transparent construction of brain age gap from neuroimaging data. In this paper, we focus on a longitudinal study of VNN-based brain age gap in conjunction with Alzheimer's Progression Score (APS) in individuals that are at a higher risk of neurodegeneration due to family history of Alzheimer's disease. APS is a multimodal marker of disease progression. The longitudinal analysis of APS and VNN-derived brain age gap metrics revealed that a higher risk of disease progression at baseline predicted a larger rate of increase in brain age gap in follow-up visits. Thus, our findings revealed potential stratification in the brain age gap modulated by clinical/biological risks of AD in the at-risk population.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Neuroimaging, Neurodegeneration, Neuroscience, Medicine, Disease, Biomarker

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange