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根据 7 年前获得的神经解剖学测量结果识别个体
在之前的研究中，我们小组表明，可以根据从常规结构磁共振成像 (MRI) 扫描中获得的神经解剖特征以及随后使用流行的 FreeSurfer 工具进行的分析来识别个体受试者 (Valizadeh 等人，2018)。即使仅使用少数神经解剖特征（包括总脑容量、小脑灰质和白质、基底神经节体积和脑干体积在内的 11 个脑部测量值），识别率也非常好。当使用大量大脑区域时，受试者识别率几乎完美。使用易于获得的神经解剖学测量值的受试者识别精度与其他人使用更复杂的神经解剖学测量值报告的识别结果相似 (Wachinger 等人，2015 年、2017 年)。这些结果被视为人类大脑在很大程度上具有高度个体化的证据。近年来，基于神经科学方法和数据寻找个体标记变得非常流行。该领域的最新研究表明，可以根据来自结构 MRI（Wachinger et al., 2015 , 2017 ; Valizadeh et al., 2018）、功能 MRI（Miranda-Dominguez et al., 2014 ; Finn et al., 2015 ; Amico & Goñi, 2018 ; Bari et al., 2019）、脑电图 (EEG)（La Rocca et al., 2014 ; Fraschini et al., 2015 ; Kong et al., 2019 ; Valizadeh et al., 2019）或功能性近红外光谱 (fNIRS)（de Souza Rodrigues et al., 2019）的神经指纹来区分和识别个体。目前，也有人提出，这种神经指纹可能与个体智力和流体认知能力的差异有关，例如工作记忆和注意力（Greene 等人，2018 年；Rosenberg 等人，2020 年；Yamashita 等人，2018 年；Yoo 等人，2018 年）。个体指纹也有可能积累起来形成区分临床人群的群体指纹。这种脑指纹研究与大量公开的数据集同时出现。然而，大数据神经科学方法往往忽视了人类的个性、奇点和变异性。因此，要了解这种个体变异，有必要描述人类大脑的个体特征。在我们之前的研究中，我们使用了 193 名老年人的数据集，这些老年人在 3 年内每年都会获得 MRI 数据（Valizadeh 等人，2018 年）。每位受试者获得的三次扫描中，有两次是随机的
重塑亲近力 - 液化空气集团
出版总监：Benoît Potier。编辑：Alexandra Rocca。出版日期及法定存放日期：2021 年 3 月。照片来源：按出现顺序，第 页1：Audouin Desforges/The Company，第 1 页2：Audouin Desforges/The Company，第 2 页4：Eric Dessons，第 4 页7：Antoine Doyen/Capa 图片，第 7 页9：FatCamera/Getty Images，第 9 页10：Adrien Daste，第 134 页13：vorDa/Getty Images - Luis Alvarez/Getty Images，第 13 页14：Andresr/Getty Images，第页17：Shelyna Long/Getty Images，第 17 页18：Julien Lutt/Capa Pictures-Olga Kolleeny/Capa Pictures-Carlos Crespo/Capa Pictures，第 18 页。 20：Antoine Doyen，第 20 页23：Sophie Loubaton/Capa Pictures，第 23 页24：赵薇，第27：Adrien Daste，页28：Steffen Hoeft，页31：Monty Rakusen Créatif/Getty Images，第 31 页32：Jose Luis Stephens/Getty Images，第 32 页35：FG Trade Créatif，第 35 页3：Adrien Daste，第 3 页39：Gilles Leimdorfer/Interlinks 图片，第 39 页40：托马斯·科尔特西 (Thomas Cortesi)，第 40 页43：托马斯·科尔特西 (Thomas Cortesi)，第45：LedyX/Shutterstock.com，第 45 页46：Todd Leckie/500px/Getty Images，第 46 页48：Sophie Loubaton/Capa Pictures，第 48 页50：Adrien Daste，第 50 页52：Mourad Mokrani，页54：10,000 小时/Getty Images，第 54 页57：Alistair Berg/Getty Images-Mourad Mokrani-Halfpoint Images/Getty Images，第 57 页。 58：Shapecharge/Getty Images - Nora Carol Photography/Getty Images - Mourad Mokrani，第 58 页。 61：农杆菌/Getty Images-Portra/Getty Images，第 61 页63：Tim Robberts/Getty Images，第 63 页65：Adrien Daste - 液化空气 - Sanjeri - Olivier Fernandez/iStock - Thomas Cortesi - Alexandre Martin Aldavert，第 65 页。 72：奥杜安·德斯福日/公司。设计与制作：（参考: ALRA020)。
对大脑年龄模型的通用性进行基准测试
Amoroso , N.、la Rocca , M.、Bellantuono , L.、Deacono , D.、Fanizzi , A.、Lella , E.、Lombardi , A.、Maggipinto , T.、Monaco , A.、Tangaro , S. 和 Bellotti , R. (2019)。深度学习和多重网络用于精确模拟大脑年龄。衰老神经科学前沿，11，1 – 12。Bashyam，VM，Erus，J.，Doshi，M.，Nasrallah，M.，Truelove-Hill，M.，Srinivasan，D.，Mamourian，L.，Pomponio，R.，Fan，Y.，Launer，LJ，Masters，CL，Maruff，P.，Zhuo，C.，。Völzke，H.，Johnson，SC，Fripp，J.，Koutsouleris，N.，Satterthwaite，TD，...... Davatzikos，C.（2020 年）。基于深度脑网络和全球 14,468 名个体的生命周期脑年龄和疾病的 MRI 特征。 Brain，143，2312–2324。Brown，TT，Kuperman，JM，Chung，Y，Erhart，M，McCabe，C，Hagler，DJ，Jr，Venkatraman，VK，Akshoomoff，N，Amaral，DG，Bloss，CS，Casey，BJ，Chang，L，Ernst，TM，Frazier，JA，Gruen，JR，Kaufmann，WE，Kenet，T.，Kennedy，DN，Murray，SS，... Dale，AM（2012 年）。生物成熟度的神经解剖学评估。当代生物学, 22, 1693 – 1698。Butler, ER、Chen, A.、Ramadan, R.、le, TT、Ruparel, K.、Moore, TM、Satterthwaite, TD、Zhang, F.、Shou, H.、Gur, RC、Nichols, TE 和 Shinohara, RT (2021)。大脑年龄分析中的缺陷。人脑映射，42，4092 – 4101。http://dx.doi.org/10.1037/0033-2909.101.1.13 Casaletto, K. B., Umlauf, A., Beaumont, J., Gershon, R., Slotkin, J., Akshoomoff, N., & Heaton, R. (2015)。针对 NIH 工具箱认知电池英文版的人口统计学校正规范标准。国际神经心理学会杂志, 21, 378 – 391。Chen, C.-L.、Hsu, YC、Yang, LY、Tung, YH、Luo, WB、Liu, CM、Hwang, TJ、Hwu, HG 和 Isaac Tseng, WY (2020)。通过迁移学习对基于扩散磁共振成像的大脑年龄预测模型进行推广。神经影像，217，116831。
识别与认知正常个体的脑神经变性和血管病理相关的血浆蛋白
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多模式脑行为跨年龄组的不对称概括
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