基于多任务学习的认知-脑龄预测模型构建及预测方法

本发明提供了一种基于多任务学习的认知‑脑龄预测模型构建及预测方法，涉及人工智能技术领域，认知‑脑龄预测模型构建方法包括：获取样本数据集，样本数据集包括测试人员的静息态功能磁共振图像及对应的年龄数据和认知水平数据；基于各静息态功能磁共振图像得到对应的功能连接性数据；通过所有功能连接性数据、对应的年龄数据和认知水平数据对初始预测模型进行训练及调优，得到认知‑脑龄预测模型，其中，认知‑脑龄预测模型用于得到测试人员的脑龄预测结果和认知水平预测结果；本发明可同时获得两项预测任务的预测结果，即融合认知水平信息的脑龄预测结果和融合年龄信息的认知水平预测结果，可更加精准敏锐地量化和评估被试者的脑健康状态。