基于孤立森林技术和残差神经网络（ResNet）的脑龄预测

本研究针对脑龄估计这一领域中缺乏准确预测的方法进行了研究，提出了一种新颖的深度学习方法，利用残差神经网络（ResNet101V2）模型从MRI扫描图像中预测脑龄。研究结果表明，该方法在国际脑映射联盟（ICBM）数据集上实现了高准确度，MAE值为0.9136年和0.8242年，能够有效识别脑部衰老的初始迹象。