本研究针对MRI数据在脑龄预测模型构建中的高维性问题和信息损失现象，提出了一种新颖的两级堆叠集成方法，通过对区域模型进行优化，显著提高了脑龄预测的准确性（MAE=4.75 vs 基线MAE=5.68）。该方法不仅改善了预测能力，还增强了数据隐私保护，对理解健康和加速衰老机制具有重要意义。

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。

本研究针对传统多模态脑龄估计方法中噪声干扰的问题，提出了一种新颖的框架，结合性别感知的对抗变分自编码器。该方法通过解耦潜在特征及引入新的正则化项，有效提升了多模态数据融合的准确性，并在不同年龄组中表现出显著的鲁棒性，显示出其在早期神经退行性疾病检测中的潜在临床应用价值。

本研究提出多种基于深度学习和生成对抗网络的模型，以提高面部年龄估计和脑MRI合成的准确性。这些模型有效模拟面部老化过程，保持个性化身份特征，并在神经影像研究中展现良好应用潜力。研究表明在年龄预测和合成图像的解剖合理性方面取得显著进展。

本研究使用神经影像数据和机器学习算法构建了脑龄预测模型。通过预训练和微调神经网络，可以准确估计不同人群的生物年龄，并成功应用于不同的数据集。

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。

本文研究了具有协方差矩阵的图形卷积神经网络在脑成像数据分析中的应用，证明了其比传统 PCA 方法更具实用性，并验证了其对于阿尔茨海默病的优势与解释性。