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ZusammenfassungAltersprädiktion basierend auf medizinischen Bilddaten ist ein bisher wenig erforschtes Gebiet. Dabei stellt dies eine potentiell vielversprechende Möglichkeit dar, charakteristische, bildimmanente Phänotypen des chronologischen Alters zu identifizieren und hieraus eine phänotypische Definition eines „biologischen“ Alters zu folgern. Auf diese Weise könnten Determinanten des physiologischen Alterungsprozesses und pathologische Formen des Alterns, sowie assoziierte Erkrankungen untersucht und mit genetischen Faktoren und Umwelteinflüssen korreliert werden. Ziel dieses Forschungsprojektes ist zum einen die methodische Etablierung eines Verfahrens zur Altersschätzung von Individuen anhand von Ganzkörper-MRT Daten mittels maschinellen Lernens. Zum anderen soll anhand hierdurch identifizierter, mit dem Alterungsprozess assoziierter Phänotypen und durch Korrelation mit nicht-bildgebenden Parametern die Definition eines biologischen Alter bildbasiert herausgearbeitet werden.

Schlüsselwörter-

EinrichtungenUniversitätsklinikum Tübingen, Universität Stuttgart, TU München, University of Freiburg