英国研发“深度学习机” 能够自动识别大脑年龄

随着年龄的增长，我们的大脑反应速度逐渐减缓，这是因为大脑也会像其他器官一样经历衰老的过程。那么，我们能否借助先进的设备来检测大脑的实际年龄呢？答案是肯定的，科学家们已经找到了可行的方法。

最近，伦敦国王学院的乔瓦尼·蒙大拿研究团队成功利用深度学习技术来自动识别大脑的年龄。他们使用了MRI扫描仪的原始图像进行训练，让深度学习机能够识别出大脑的年龄特征。这一发现为医学界带来了前所未有的便利。

过去分析MRI数据的过程相当繁琐和漫长。需要进行大量的预处理工作，包括去除非脑组织、分类大脑白质和灰质等，甚至还需要利用各种数据平滑技术去除图像中的伪影。这些预处理工作可能需要超过24小时的时间，显然对医生的临床诊断造成了极大的困扰和障碍。

幸运的是，蒙大拿及其同事所研究的深度学习技术只需几秒钟就能准确地告诉医生患者的大脑年龄。这一技术的核心是标准的深度学习算法，其数据来源是超过2000张健康大脑的MRI扫描图像，样本涵盖了从18岁到90岁的各个年龄段，并且都没有神经系统疾病。这些图像通过深度学习技术的分析，能够准确地反映出大脑的实际年龄。

研究者使用大部分图像来训练卷积神经网络，使其能够通过大脑MRI扫描图像来确定大脑的年龄。剩余的图像则被用于验证和测试这一技术的准确性。

该团队还将深度学习技术与传统的脑龄测定方法进行了比较。传统方法需要大量的图像处理工作来识别大脑白质和灰质区域，然后进行统计分析。深度学习方法在测定大脑年龄方面表现出了明显的优势。

当给定原始MRI数据时，深度学习方法能够非常准确地测定大脑年龄，平均误差只有4.66年。相比之下，传统方法的平均误差几乎达到12年。深度学习方法只需确保原始图像的取向和像素尺寸一致，就能进行快速分析，而传统方法则需要长达24小时的数据预处理。

这一快速、准确的大脑年龄测定方法对医生来说具有重大意义。它能够帮助医生更快速地做出正确的临床诊断，为患者提供更及时、更有效的治疗。随着技术的不断进步，我们有望在未来看到更多类似的创新技术，为医学界带来更多的便利和突破。