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。

本文提出了一种基于自然语言处理的序列分类方法，包含新的损失函数，适用于面部年龄估计和审美评估等任务。研究创建了两个新的有序分类量化数据集，并提出了一种新的正则化算法，实验结果表明该算法在性能上优于现有方法。此外，通过建立TSOC基准测试，验证了该方法在有序标签结构的时间序列数据上的优势。