目的:基于深度学习及全脑T
1高分辨MRI建立脑龄预测模型，依此探讨肝硬化及肝性脑病（HE）患者大脑衰老趋势，并试图揭示肝硬化及HE加速大脑衰老的具体损伤区域。
方法:横断面研究。从来自全球的8个公开数据库中选取3 609名健康个体的全脑T
1高分辨MRI数据作为训练集搭建基于3D全卷积神经网络的脑龄预测模型。通过计算实际年龄和预测脑龄间平均绝对误差（MAE）和皮尔逊相关系数（
r）、决定系数（
R
2）来评价模型的预测效果。再从公开数据库中的人类连接组计划中制作一个测试集（
n=555）来测试模型的准确性。招募2013年12月至2020年5月于天津市第一中心manbet官网登录
就诊的136例肝硬化患者作为病例组（无HE肝硬化组79例和伴HE肝硬化组57例），同期向社会招募70名健康者作为健康对照组。计算所有受试者的预测脑龄与实际年龄差值（Brain-PAD）、数字连接试验-A（NCT-A）和数字-符号试验（DST）评分，评估健康对照组、无HE肝硬化组及伴HE肝硬化组3组间大脑衰老程度及认知功能，并采用网络遮挡敏感性分析来评估各脑区在脑龄预测中的重要性。
结果:训练集中该脑龄预测模型的实际年龄和预测脑龄间MAE=2.85，
r=0.98，
R2=0.96；测试集中，MAE=4.45，
作者：李芳菲；张晓东；卢子宁；陈诚；徐君海；樊令仲；程悦
来源：中华医学杂志 2024 年 104卷 4期
