Brain2Vec：自监督3D脑部MRI基础模型开源

Spiros Maggioros 等作者提出并开源 Brain2Vec，一个在 74,425 张 T1 加权脑部 MRI 扫描上预训练的自监督 3D 基础模型。该模型既可作为下游任务微调的权重初始化骨干，也可作为独立特征提取器。 作者称，用其预训练权重初始化并微调后，脑龄预测任务的最终精度提升、收敛更快；冻结嵌入在五项下游分类任务中的四项优于解剖学体积特征，并与在更大数据上预训练的 SOTA 基础模型表现相当。代码与模型已开源，也可通过 NiChart 云平台直接提取特征。

AI 根据报道生成 · 52 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。