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青少年可能表现出神经发育延迟或加速的迹象，而这些迹象可通过脑磁共振成像（MRI）进行测量。脑龄预测旨在利用基于健康个体训练的机器学习模型，在个体层面估计脑龄。脑龄差距（brain age gap，BAG）是指脑龄与实际年龄之间的差值，已被研究作为一种潜在的生物标志物。然而，BAG存在一些已知局限，包括对实际年龄的依赖、回归均值现象以及可解释性方面的挑战。作为一种替代性框架，我们提出脑龄区间（brain age intervals，BAIs），即基于MRI测量结果、针对个体实际年龄构建的规范性区间。BAI可利用一种近期提出的统计框架——保序预测（conformal prediction）——进行推导，该方法能够生成具有覆盖率保证的预测区间。我们基于可重复脑图谱（Reproducible Brain Charts）数据集中的结构和功能MRI扫描数据（年龄范围为6—22岁），训练了多个脑龄预测模型，并估计了BAI。BAI表现出稳定的经验覆盖率，接近预设的90%水平（在100次重复训练—测试划分中，中位覆盖率为91%，区间宽度为7.36年，均方根误差（RMSE）为2.20年）。区间覆盖率与临床测量指标（p因子、父母受教育程度）之间的关联较弱，仅在父母受教育程度方面显示出一定程度的方向性信号。总体而言，这些发现证明了在青少年群体中开展具有不确定性感知的脑龄建模是可行的，同时也凸显出需要更大规模、更多样化的样本，以探测具有实质意义的临床和环境关联。
chenandr{at}musc.edu
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摘要
青少年可能表现出神经发育延迟或加速的迹象，这些迹象可通过脑磁共振成像（MRI）进行测量。脑龄预测旨在利用基于健康个体训练的机器学习模型，在个体层面估计脑龄。脑龄差（brain age gap，BAG）即脑龄与实际年龄之间的差值，已被研究作为一种潜在生物标志物。然而，BAG存在一些已知局限性，包括对实际年龄的依赖、回归均值现象以及可解释性方面的挑战。作为一种替代性框架，我们提出脑龄区间（brain age intervals，BAIs），即基于MRI测量结果、针对个体实际年龄构建的规范性区间。BAI可利用一种称为共形预测的最新统计框架推导得到，该框架能够生成具有保证覆盖率的预测区间。我们基于可重复脑图谱（Reproducible Brain Charts）数据集中的结构性和功能性MRI扫描数据（年龄范围为6—22岁），训练了多个脑龄预测模型，并估计了BAI。BAI表现出稳定的经验覆盖率，接近名义90%的水平（在100次重复训练—测试划分中，中位覆盖率为91%，区间宽度为7.36年，均方根误差（RMSE）为2.20年）。区间覆盖率与临床测量指标（p因子、父母受教育程度）之间的关联较弱，仅在父母受教育程度方面呈现出有限的方向性信号。总体而言，这些发现证明了在青少年人群中开展不确定性感知脑龄建模的可行性，同时也凸显了需要更大规模且更多样化的样本，以检测具有实质意义的临床和环境关联。
利益冲突声明
脚注
https://reprobrainchart.github.io/
资助方信息声明
美国国家精神卫生研究所（NIMH）
R01MH120482
R01MH123550
版权
本预印本的。
该预印本依据
CC-BY 4.0国际许可协议
发布。
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发布于2026年9月11日。
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通过共形预测量化脑龄预测中的不确定性
Ujjwal
Samanta
、
Golia
Shafiei
、
Helmet T
Karim
、
Theodore D.
Satterthwaite
、
Andrew
Chen
bioRxiv
2026.09.04.749442；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.09.04.749442
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通过共形预测量化脑龄预测中的不确定性
Ujjwal
Samanta
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、
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Satterthwaite
、
Andrew
Chen
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2026.09.04.749442；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.09.04.749442
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.04.749442v1?rss=1
🏷️ 脑龄预测 保序预测 预测不确定性 脑磁共振成像 青少年神经发育