1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人口老龄化趋势的加剧，与年龄相关的脑部疾病发病率逐年上升，对个人健康和社会经济发展造成重大负担。
准确预测个体年龄对于早期识别、诊断和干预脑部疾病具有重要意义，也为研究大脑老化机制提供了valuable的工具。
本选题旨在利用人脑磁共振图像（MRI）这一无创、安全、高分辨率的影像技术，开发精准的个体年龄预测模型，并探讨其在脑科学和临床医学中的应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，基于人脑MRI的个体年龄预测研究取得了显著进展，涌现出众多新方法和新模型，并在临床应用中展现出巨大潜力。
1. 国内研究现状
国内学者在基于人脑MRI的个体年龄预测研究领域取得了一系列成果，例如，中国科学院自动化研究所蒋田仔团队利用深度学习技术构建了基于人脑MRI的年龄预测模型，并在公开数据集上取得了较高的预测精度。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括：
1.收集和整理人脑MRI数据集。
收集来自公开数据库或合作医院的大规模人脑MRI数据集，并对数据进行质量控制和预处理，例如，去除噪声、校正偏差、标准化图像等。
2.提取与年龄相关的影像特征。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.数据收集与预处理:收集来自公开数据库或合作医院的人脑MRI数据集，并进行质量控制、去除噪声、校正偏差、标准化图像等预处理操作。
2.影像特征提取:采用多种影像分析技术提取与年龄相关的影像特征，包括灰质体积、白质纤维束特征、脑结构网络特征等。
具体而言，将使用FreeSurfer软件提取灰质体积特征，使用FSL软件提取白质纤维束特征，使用BrainConnectivityToolbox工具箱构建脑结构网络并提取网络特征。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建基于多模态影像特征的年龄预测模型:整合灰质体积、白质纤维束特征、脑结构网络特征等多模态影像特征，构建更精准、更全面的个体年龄预测模型，以期更全面地反映人脑老化的复杂机制。
2.探究人脑老化的区域特异性和影像学特征:分析不同脑区和影像特征对年龄预测的贡献，揭示人脑老化的区域特异性和影像学特征，为理解人脑老化机制提供新的insights。
3.评估模型在临床应用中的潜力:探索将构建的年龄预测模型应用于临床数据集，评估其在预测脑部疾病风险、辅助疾病诊断和评估治疗效果方面的潜力，推动人脑MRI在临床实践中的应用。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 张丽娟, 张道强, 卢光明, 等. 基于脑MRI的多模态特征选择的阿尔茨海默病诊断[J]. 电子学报, 2020, 48(12): 2583-2590.
2. 王金龙, 张道强, 张丽娟, 等. 基于脑灰质体积特征和多核学习的阿尔茨海默病诊断[J]. 电子与信息学报, 2021, 43(7): 1859-1867.
3. 张道强, 张丽娟, 王金龙, 等. 基于脑白质网络特征选择的轻度认知障碍诊断[J]. 自动化学报, 2021, 47(5): 1084-1093.
