基于神经影像数据的 CentileBrain 规范模型及脑龄模型
本次报告将涵盖以下内容：
1. 神经影像研究中规范模型与脑龄预测模型的概述；
2. 对规范模型与脑龄预测模型的系统评估；
3. 规范模型与脑龄预测模型的使用。
（1）CentileBrain 模型引入了规范模型的概念，生成的脑结构测量值可与健康人群的标准范围进行对比，以便识别个体的结构特征偏离正常范围的程度。这些规范模型涵盖了从儿童到老年不同年龄阶段的正常大脑形态学变化趋势，为研究个体在脑发育和衰老过程中的差异提供了有力的支持。具体来说，CentileBrain 模型是通过分析来自超过 37,000 名健康个体的区域形态学数据创建的（其中 53% 为女性，年龄范围为 3 至 90 岁）。这一过程包含对各种回归算法以及与图像采集和质量、分区软件版本、全脑影像测量和纵向稳定性相关的多种协变量组合的全面评估。
（2）结构性神经影像数据已被用于估算大脑的生物年龄（即脑龄），该年龄与大脑发育和衰老的其他生物学和行为相关指标具有重要关联。对脑龄的持续研究兴趣凸显了需要基于大量健康个体数据预训练的稳健且公开可用的脑龄模型。为满足这一需求，我们的团队发布了一系列脑龄模型，可通过全脑测量来估算脑龄。此外，我们最近还为健康个体的不同脑网络开发了 brainAGE 模型，以期能够应用于临床人群。
盖瑞洋（博士，英属哥伦比亚大学医学院）
于悦童（博士候选人，英属哥伦比亚大学医学院）
北京时间 12月2日 早10:00-11:30
（请转换并确认您的当地时间：https://www.timeanddate.com/worldclock/converter.html?iso=20241216T020000&p1=33&p2=1086）
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https://www.translational-neuro.org/event-details/ji-yu-shen-jing-ying-xiang-shu-ju-decentilebrain-gui-fan-mo-xing-ji-nao-ling-yu-ce-mo-xing）
(1) https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(23)00250-9
(2) https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2024.02.277
(3) https://doi.org/10.1002/hbm.26768
在 OpenTutorials #19（详见推文 OpenTutorials #19 | CentileBrain模型：脑形态测量规范建模简介）中，两位报告人也针对 CentileBrain 模型做出了精彩的分享，感兴趣的朋友可在 OpenScience 的哔哩哔哩频道中回顾录屏：https://www.bilibili.com/video/BV1T7411U7KK/?p=23。
