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。