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大脑衰老是一种区域性现象，在使用机器学习方法进行大脑年龄预测研究的领域中，这一方面仍未得到充分探索。体素级预测可以提供局部大脑年龄估计，从而提供有关区域衰老过程的详细见解。这对于了解健康受试者和患病受试者的衰老轨迹差异至关重要。在这项工作中，提出了一种基于深度学习的多任务模型，用于从 T1 加权磁共振图像进行体素级大脑年龄预测。所提出的模型优于文献中现有的模型，并且在应用于健康和患病人群时可产生有价值的临床见解。对体素级大脑年龄预测进行区域分析，以了解大脑中已知解剖区域的衰老轨迹，并表明健康受试者的区域衰老轨迹与患有痴呆症和更具体地说阿尔茨海默病等潜在神经系统疾病的人存在差异。我们的代码可以在 https://github.com/nehagianchandani/Voxel-level-brain-age-prediction 上找到。
预测大脑年龄的体素级方法
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