基于MEG时间序列的脑龄预测研究 学术背景 随着人类寿命的延长，理解大脑在生命周期中的变化变得越来越重要。大脑的结构和功能会随着年龄的增长而发生显著变化，这些变化不仅影响认知功能，还与多种神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）密切相关。然而，目前对大脑年龄相关变化的理解仍然不完整，尤其是关于脑电活动（如脑磁图，MEG）如何随年龄变化的机制尚不清晰。为了解决这一问题，研究人员通过分析成年人大规模静息态MEG数据，探索了能够有效预测年龄的脑电信号特征。 该研究旨在填补现有研究中的空白，特别是通过时间序列分析技术，识别出能够捕捉大脑年龄相关变化的信号特征。这些发现不仅有助于理解健康老化的机制，还为脑龄预测模型的开发提供了新的思路。 论文来源 该研究由Christina Stier、Elio Balest...