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AI局部脑龄图揭示大脑不对称衰老
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AI 综述
2026年10月2日，PsyPost报道一项发表于PNAS的研究：研究者用深度学习模型，基于14,748名19至100岁认知健康成人的MRI训练出体素级局部脑龄地图，并在1,985人的阿尔茨海默病神经影像学倡议样本上测试。报道称，该模型发现右半球和额颞叶的老化迹象更明显，即大脑各区域的老化速度并不一致。目前该研究已正式发表，后续是否引发重复验证或回应，报道中未提及。
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最新进展10月2日 22:00
新研究用深度学习绘制局部脑龄地图，发现右半球和额颞叶老化迹象更明显。报道时间线
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10月2日
- PsyPost新研究用深度学习绘制局部脑龄地图，发现右半球和额颞叶老化迹象更明显
一项发表于 PNAS 的研究用深度学习模型，基于 14,748 名 19 至 100 岁认知健康成人的 MRI 训练出体素级局部脑龄地图，并在 1,985 人的阿尔茨海默病神经影像学倡议样本上测试。
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