University of Washington（华盛顿大学）

GenFAR: A generalized representation of brain structure, derived from 49,246 multi-cohort MRIs via deep learning

GenFAR：基于49246例多队列MRI通过深度学习得到的脑结构通用表征

Vishnu M. Bashyam, Guray Erus, Junhao Wen, Pratik Chaudhari, Randa Melhem, Sindhuja Govindarajan Tirumalai, Gareth Harman, Yong Fan, Colin L. Masters, Paul Maruff, Sterling C. Johnson, Jurgen Fripp, Duygu Tosun, John C. Morris, Daniel S. Marcus, Pamela LaMontagne, Tammie Benzinger, Susan R. Heckbert, Mark Espeland, Marilyn S. Albert, Andrew J. Saykin, Paul M. Thompson, Timothy J. Hohman, Susan M. Resnick, R. Nick Bryan, Murat Bilgel, Yang An, David A. Wolk, Li Shen, Haochang Shou, Ilya M. Nasrallah, Christos Davatzikos

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Wisconsin School of Medicine and Public Health（威斯康星大学医学与公共卫生学院） ； CSIRO Health and Biosecurity（联邦科学与工业研究组织健康与生物安全部） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） ； University of California, San Francisco（加利福尼亚大学旧金山分校） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Wake Forest School of Medicine（维克森林医学院） ； Johns Hopkins University School of Medicine（约翰霍普金斯大学医学院） ； Indiana University（印第安纳大学） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） 纠错

AI总结 GenFAR是基于49246例多队列MRI的模块化深度学习框架，通过17类任务训练得到通用脑表征，可提升二级预测器的样本效率与准确性