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基于体素的大脑年龄预测方法：评估区域性大脑老化
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用深度学习和卷积神经网络预测健康人群的大脑年龄，建立其作为大脑衰老过程个体差异性的生物标志物的资格。预测模型在灰质或白质参数地图上的预测准确度极高，具有高度的可靠性和遗传学效度，可用于评估大脑老化的生物标志物，并在临床现场获得大脑健康信息。
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关键要点
- 使用深度学习和卷积神经网络预测健康人群的大脑年龄。
- 建立大脑年龄作为大脑衰老过程个体差异性的生物标志物。
- 预测模型在灰质或白质参数地图上的预测准确度极高。
- 该模型具有高度的可靠性和遗传学效度。
- 可用于评估大脑老化的生物标志物。
- 能够在临床现场获得大脑健康信息。
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