摘要
个体年龄预测是神经科学领域的重要研究方向，对于理解大脑衰老机制、评估个体健康状况具有重要意义。
人脑磁共振图像(MagneticResonanceImaging,MRI)能够无创地获取大脑结构和功能信息，为年龄预测提供了丰富的数据基础。
本文献综述首先阐述了人脑老化和年龄预测的概念，以及磁共振成像技术的原理和应用。
然后，重点概述了基于人脑磁共振图像的个体年龄预测研究现状，包括数据预处理、特征提取、模型选择等关键步骤。
此外，还分析了不同年龄预测模型的优缺点，并探讨了该领域的未来发展方向。
关键词：人脑磁共振图像，个体年龄预测，机器学习，深度学习，脑老化
个体年龄预测旨在利用生物标志物准确地估计个体的实际年龄。
它在各个领域都具有重要意义，包括评估个体健康和衰老、识别与年龄相关的疾病风险以及预测认知能力下降。
人脑老化是一个复杂的过程，涉及结构、功能和生化方面的各种变化。
这些变化会导致认知能力下降，增加神经退行性疾病的风险。
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