Гибридная модель глубокого обучения для предсказания возраста мозга с использованием распределённых по времени свёрточных и двунаправленных LSTM-сетей

В работе предложена гибридная нейросетевая модель для предсказания возраста мозга по данным МРТ. Модель сочетает свёрточные слои, распределённые по времени, и двунаправленные LSTM-слои. Использованы данные OpenBHB с воксельной морфометрией. Предобработка включала обнаружение выбросов, аугментацию данных и отбор срезов. Модель достигла средней абсолютной ошибки 3,16 года, превзойдя существующие методы.