网易科技讯12月13日消息，据外媒报道，利用核磁共振成像技术（MRI）扫描确定大脑年龄总是非常耗费时间，现在人工智能（AI）机器只需要数秒钟就能给出答案。
人类的认知能力会随着年龄增长而下降，神经科学家们早已经知道，这种下降与大脑中某种结构变化有关。因此，利用MRI成像技术发现大脑中的衰老迹象甚至确定“大脑年龄”，都是有可能的。大脑年龄与生理年龄之间的区别，可能帮助科学家找出老年痴呆症等疾病的发病条件。
但这个分析程序相当漫长，因为在适合用于自动化衰老模型出现之前，MRI数据需要繁重的整理。这种前期处理包括删除颅骨等非大脑组织的图片，对白物质、灰物质以及其他组织进行分类，利用各种数据平滑技术删除图像伪影等。所有这些数据处理工作可能超过24小时，对于需要考虑病人大脑年龄以便做出临床诊断的医生来说，这是个巨大障碍。
如今，英国伦敦国王学院的乔凡尼·蒙塔纳（Giovanni Montana）与其几个同事发现，可以通过使用MRI扫描仪获得的原始数据，训练深度学习机器确定大脑年龄。深度学习技术只需要数秒钟时间，就可以给出大脑年龄的精确数据，即使病人依然处于扫描状态。
这种方法是标准的深度学习技术。蒙塔纳及其同事利用MRI扫描仪为2000多名年龄在18岁到90岁之间的健康人进行扫描。目前还未发现任何神经系统可影响大脑年龄，为此大脑年龄应该与生理年龄相匹配。每次扫描都是通过最先进的标准MRI机器进行扫描，每次扫描都会给病人贴上实际年龄标签。
蒙塔纳团队利用80%扫描图像训练卷积神经网络，以确定某人的年龄。他们还用200多张图像验证这个过程。最终，蒙塔纳等人用200张神经网络从未看过的图像对其进行测试，看其是否能够识别出大脑年龄。与此同时，蒙塔纳团队奖深度学习方法与传统确定大脑年龄的方法进行对比。这需要对图像进行大量处理，通过名为高斯过程回归（Gaussian process regression）的统计分析方法，确认大脑中的白物质、灰物质以及其他组织。
结果非常有意思，当被给予经过处理的数据进行分析时，深度学习方法和高斯过程回归方法都可以精确确定病人的生理年龄，误差率不到5年。可是在利用MRI原始数据进行分析时，深度学习方法展现出明显的优势，可以给出非常准确的回答，误差率仅4.66年。与之相比，传统的高斯过程回归方法表现更为糟糕，只能给出大致答案，误差率达到12年。
此外，深度学习分析只需要数秒钟就可给出答案，而高斯过程回归方法需要24小时。深度学习机器唯一需要处理的数据是确保图像方向与图像之间体素尺度一致。对于医生来说，这种进步具有重要意义。蒙塔纳说：“使用正确的软件，当病人依然处于扫描状态时，医生就可以获得大脑预测年龄数据。”
蒙塔纳等人还对比了不同扫描仪获得的图像，显示这种技术可被用于世界各地不同的机器上。他们还对比了双胞胎的大脑年龄，以显示大脑年龄与基因之间的联系。有意思的是，随着年龄增长，这种相关性会降低。这表明，环境因素随着时间推移变得越来越重要。
这是令人印象深刻的结果，可能对医生的诊断方式产生深远影响。有相当多的证据显示，糖尿病、精神分裂症、脑创伤患者的病情与大脑老化速度更快有关。为此，能够更快、更精确确认大脑年龄的方式，对医生们将来治疗这些疾病非常重要。蒙塔纳说：“大脑预测年龄代表着精确、高度可靠、基因有效的显形，可被潜在视为大脑老化的生物标志。”（小小）
本文来源：网易科技报道
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