تشهد مرحلة المراهقة تغييرات جذرية في تطور الدماغ يعود تأثيرها بشكل كبير إلى التغيرات الهرمونية التي تؤثر على الجسم والعقل. في دراسة حديثة، تم تقديم نموذج مبتكر يهدف إلى تصنيف الجنس لدى 787 شخصًا شابًا تتراوح أعمارهم بين 15 و25 عامًا. استندت الدراسة إلى تحليل الروابط الهيكلية في الدماغ باستخدام تقنية التصوير بالرنين المغناطيسي الانتشاري (Diffusion-weighted imaging - DWI) مع التركيز على 82 منطقة مستندة إلى الأطلس Desikan-Killiany.

استخدم الباحثون نموذجًا متقدمًا يسمى "المخزن التلقائي المتنوع المفوض" (Supervised Variational Autoencoder - SVAE) لاستخراج ميزات الفضاء الكامن من بيانات DWI. على الرغم من أن العديد من الدراسات قد بحثت سابقًا في الفروق بين الهياكل والوظائف الدماغية بين الجنسين، إلا أن ما يميز هذه الدراسة هو دمج SVAE للتعلم من أجل تطوير تمثيل مكثف ومنظم يهدف إلى مهمة تصنيف الجنس.

تظهر التحليلات الاستكشافية الأولية أن هذه الميزات قادرة على تمثيل الفروق في أنماط الفضاء الكامن بين الجنسين بكفاءة. بعد ذلك، تم استخدام هذه الميزات في نماذج تعلم الآلة (Machine Learning - ML) لتصنيف الجنس. بين هذه النماذج، سجل نموذج "الطبقات المتعددة" (Multi-layer Perceptron) أعلى دقة تصل إلى 80% في تصنيف الجنس. يعكس هذا النجاح فعالية SVAE في تعلم تمثيلات مركزة ومفيدة من بيانات DWI المخصصة للتصنيف الجنسي.

تؤكد هذه الدراسة على إمكانية استخدام تقنيات التصوير الدماغي المتقدمة والتعلم العميق للتفريق بين الجنسين، مما يفتح أمام الباحثين آفاقًا جديدة لدراسة مجتمعات متنوعة قد تشمل الأفراد من ذوي الهويات الجنسية المتنوعة، لفهم أفضل للاختلافات المرتبطة بالجنس في بنية الدماغ.