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在计算神经科学领域，人们对开发利用脑图像数据来估算个体“脑年龄”的机器学习算法的兴趣日益浓厚。重要的是，脑年龄与实际年龄之间的差异（称为“脑年龄差距”）可以反映出不良健康状况导致的加速衰老，因此可以反映出患神经系统疾病或认知障碍的几率增加。然而，由于现有的大多数脑年龄预测算法缺乏透明度和方法论依据，因此脑年龄在临床决策支持中的广泛应用受到了阻碍。在本文中，我们利用协方差神经网络 (VNN) 提出了一个由解释驱动且解剖学上可解释的框架，使用皮质厚度特征来预测脑年龄。具体而言，我们的大脑年龄预测框架超越了阿尔茨海默病 (AD) 中大脑年龄差距的粗略度量，我们得出了两个重要观察结果：(i) VNN 可以通过识别贡献大脑区域，为 AD 中增大的大脑年龄差距分配解剖学可解释性，(ii) VNN 提供的可解释性取决于它们利用解剖学协方差矩阵的特定特征向量的能力。总之，这些观察结果促进了大脑年龄预测任务的可解释性和解剖学可解释性视角。
使用协方差神经网络进行可解释的大脑年龄预测
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