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간단히 말해 MRI 이미지를 머신러닝 굴려서 구한 추정 뇌 나이에서 실제 나이를 뺀 BAG (Brain Age Gap)란 값과


가속도 센서 달아서 측정한 운동량 (PA)과의 관계를 알아본 논문임


우선 머신러닝 알고리즘으로 구한 뇌 나이 추정치가 얼마나 정확할지 잘 모르겠지만 일단 신뢰할만한 데이터라고 가정하고


그 다음으로 볼 게 가속도 센서로 측정하고 분류한 운동량 통계인데 이게 얼마나 정확할지 그게 의심스럽네


또 2짤 그래프를 보면 운동량 부족과 뇌 노화는 연관성이 큰 것이 맞는 걸로 보이는데


운동량 과다 그룹으로 가면 이거 분포가 너무 위아래로 크게 퍼져있잖아 ㅋㅋ


(위로 가면 추정 뇌 나이가 실제 나이보다 높은 즉 뇌 노화가 가속된 경우, 아래로 가면 그 반대로 추정 뇌 나이가 실제 나이보다 젊은 경우)


호기심 가는 내용이라 읽어본건데 이걸로 운동이 과하면 뇌가 늙는다, 적당한 운동량은 이 정도라 이야기하기엔 너무 근거가 빈약한듯,,,