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基于协方差神经网络的脑龄预测基础模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了使用神经影像数据和机器学习算法估计生物年龄的脑龄预测模型。通过预训练和微调神经 VNN，可以从不同人群中提取符合生物学规律的脑龄估计，并成功迁移到不同的数据集中。
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关键要点
- 使用神经影像数据和机器学习算法估计生物年龄的脑龄是反映神经退行和认知衰退易感性增加的标志。
- 研究基于协方差神经网络的神经 VNN 作为脑龄预测应用基础模型。
- 在健康人群中对神经 VNN 进行了预训练用于预测年龄。
- 在不同神经学背景下对神经 VNN 进行了微调以估计脑龄。
- 神经 VNN 提供脑龄增加的解剖学可解释性，并具有“无尺度”特性。
- 神经 VNN 可以成功迁移到不同的数据集中，提取符合生物学规律的脑龄估计。
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