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通过脑解剖磁共振成像预测受试者的年龄有可能提供脑部变化的敏感摘要，从而指示不同的神经退行性疾病。然而，现有的研究通常忽略了这些预测的不确定性。在这项工作中，我们通过应用功能数据分析方法考虑了这种不确定性。我们针对阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 中的认知正常 (CN) 受试者，提出了一个年龄与脑结构影响的惩罚功能分位数回归模型，并用它来预测轻度认知障碍 (MCI) 和阿尔茨海默病 (AD) 受试者的脑年龄。与脑年龄预测文献中可用的机器学习方法不同，它们只提供点预测，而我们的模型的结果是每个受试者的预测区间。
使用标量量化大脑预测年龄的不确定性......
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