本文综述深度学习在脑龄预测中的应用：基于MRI数据，采用卷积神经网络、图神经网络等模型，从全局预测转向基于体素的图像回归，以提升可解释性与空间信息利用。研究表明，脑龄差可区分健康人与痴呆、阿尔茨海默病患者，并用于异常检测和多病种分类。预训练与群体图结构影响模型表现，但预测更准未必意味着生物标志物更可靠。