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最近的研究表明，神经影像数据可用于预测大脑年龄，因为它可以捕捉大脑在发育和衰老过程中所经历的神经解剖和功能变化的信息。然而，由于神经影像数据的获取过程具有挑战性且成本高昂，研究人员往往无法获得这些数据，从而限制了预测模型的有效性。分散模型提供了一种构建更准确、更通用的预测模型的方法，绕过了传统的数据共享方法。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，包括体积和体素结构 MRI 数据以及静息功能 MRI 数据。结果表明，与使用一个位置的所有数据训练的模型相比，分散的大脑年龄模型可以实现类似的性能。关键词：大脑年龄、分散、联合、COINSTAC
使用 MRI 数据进行分散式脑年龄估计
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