摘要

本文介绍了一种基于贪婪双流模型（GDSM）的脑年龄估计方法，该方法针对有限数据集的挑战进行了优化。脑年龄估计是通过分析大脑图像来预测个体的生物学年龄，这对于理解衰老过程和神经退行性疾病的发展具有重要价值。传统的脑年龄估计方法通常依赖于大型数据集和计算资源密集型的模型，而本文提出的GDSM模型通过结合局部和全局的大脑特征，能够在小型数据集上实现鲁棒性能。该方法在IBID数据集上的平均绝对误差（MAE）为3.25年，展示了其在有限数据集上的高效性和先进性。

原理

GDSM模型的工作原理基于双流架构，包括局部流和全局流。局部流专注于大脑特定区域的特征，而全局流则考虑整个大脑的特征。模型通过四个骨干网络来预测基于局部和全局特征的年龄，并结合一个最终的年龄校正模型来提高预测的准确性。这种设计允许模型在处理小型数据集时，既能捕捉到详细的局部信息，又能保持对整体结构的理解，从而在保持计算效率的同时，实现高精度的脑年龄估计。

流程

GDSM模型的工作流程首先从MRI图像中提取局部和全局的切片信息，然后通过预训练的Xception模型进行特征提取。局部流和全局流分别处理这些特征，并生成初步的年龄预测。这些预测随后被输入到一个年龄校正组件中，该组件通过学习调整预测值，以更好地匹配实际年龄。最终的年龄是通过对校正后的预测进行聚合得到的。例如，在IBID数据集上，模型首先识别并处理了289个受试者的大脑图像，然后通过上述流程生成了每个受试者的脑年龄预测。

应用

GDSM模型在脑年龄估计领域具有广泛的应用前景，特别是在资源有限的环境中。由于其能够在小型数据集上实现高精度预测，该模型可以应用于临床环境中，帮助医生评估患者的脑健康状况，预测神经退行性疾病的风险，并指导个性化的干预措施。此外，该模型还可以用于大规模的流行病学研究，通过分析不同人群的脑年龄分布，揭示与年龄相关的健康差异。