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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Cortical and Subcortical Contributions to Predicting Intelligence Using 3D ConvNets

verfasst von : Yukai Zou, Ikbeom Jang, Timothy G. Reese, Jinxia Yao, Wenbin Zhu, Joseph V. Rispoli

Erschienen in: Adolescent Brain Cognitive Development Neurocognitive Prediction

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We present a novel framework using 3D convolutional neural networks to predict residualized fluid intelligence scores in the MICCAI 2019 Adolescent Brain Cognitive Development Neurocognitive Prediction Challenge datasets. Using gray matter segmentations from T1-weighted MRI volumes as inputs, our framework identified several cortical and subcortical brain regions where the predicted errors were lower than random guessing in the validation set (mean squared error = 71.5252), and our final outcomes (mean squared error = 70.5787 in the validation set, 92.7407 in the test set) were comprised of the median scores predicted from these regions.

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Literatur
9.
Zurück zum Zitat Ioffe, S., Szegedy, C.: Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. arXiv e-prints arXiv:1502.03167 (2015) Ioffe, S., Szegedy, C.: Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. arXiv e-prints arXiv:​1502.​03167 (2015)
18.
Zurück zum Zitat Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., Salakhutdinov, R.: Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting. J. Mach. Learn. Res. 15, 1929–1958 (2014) Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., Salakhutdinov, R.: Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting. J. Mach. Learn. Res. 15, 1929–1958 (2014)
19.
Metadaten
Titel
Cortical and Subcortical Contributions to Predicting Intelligence Using 3D ConvNets
verfasst von
Yukai Zou
Ikbeom Jang
Timothy G. Reese
Jinxia Yao
Wenbin Zhu
Joseph V. Rispoli
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-31901-4_21