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早期神经发育稀疏纵向数据建模( Modeling Sparse Longitudinal Data in Early Neurodevelopment )
Yaqing Chen Paromita Dubey Hans-Georg Müller Muriel Bruchhage Sean Deoni
儿童早期是伴随着认知和运动发展的大脑快速生长的时期。然而，早期发育技能如何与神经解剖学生长相关仍不清楚，目前没有典型大脑发育的生长分位数轨迹可用于放置和比较个体神经解剖学发育。尽管纵向神经影像学数据已经变得越来越普遍，但它们通常是稀疏的，这使得在受试者水平上的动态分析成为一项具有挑战性的任务。采用条件期望主分析(PACE)方法，研究了446名年龄在1-120个月的儿童的灰质、白质和脑脊液体积的演变。对于每一个孩子，我们应用功能变化系数模型，计算他们成长的大脑与评估认知功能的分数之间的动态年龄变化关联。利用局部Fréchet回归，我们构建了年龄变化的生长百分位数，以揭示整个人群的大脑发育进化。为了进一步证明它的效用，我们应用PACE来预测个人大脑发育的轨迹。
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