最近的研究表明，神经成像数据可用于预测大脑年龄，因为它捕获了有关神经解剖学和功能的信息，并且在发育和衰老过程中大脑经历了大脑的发生。但是，由于其具有挑战性且昂贵的获取过程，研究人员通常会有限地访问Neu-Roimaging数据，从而限制了预测模型的效果。分散模型提供了一种绕过传统数据共享方法的更准确和可推广的预测模型的方法。在这项工作中，我们提出了一种分散的大脑年龄估计方法，并在三个不同的特征集上对其进行了评估，包括体积和voxelwise结构性MRI数据以及静止的功能MRI数据。结果表明，与在一个位置中使用所有数据训练的模型相比，分散的大脑年龄模型可以实现相似的性能。关键词：大脑年龄，分散，联合，CoinStac