研究提出了一种基于双图注意的解耦多实例学习框架（DGA-DMIL），用于准确估计大脑年龄。该方法通过3D MRI数据和2D卷积神经网络，考虑大脑老化的异质性和冗余信息，显著提高了预测准确性，UK Biobank数据集的平均绝对误差为2.12年。

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。

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，并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准确可靠，具有遗传学效度，可用于评估大脑老化的生物标志物，并在临床现场生成准确预测。

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，并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准确度极高，具有可靠性和遗传学效度，可用于评估大脑老化的生物标志物，并在临床现场准确生成预测，提供大脑健康信息。