1.一种脑龄预测系统，其特征在于，包括处理器，所述处理器被配置为执行以下脑龄预测方法，所述方法包括：从受试者的结构磁共振图像中提取至少两个目标脑区的脑区体积特征，以得到目标脑区体积特征集合；将所述目标脑区体积特征集合输入已训练的宽度学习系统模型以得到受试者的脑龄预测结果。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述从受试者的结构磁共振图像中提取至少两个目标脑区的脑区体积特征，以得到目标脑区体积特征集合，包括：从受试者的结构磁共振图像中提取所有脑区的脑区体积特征；从所有目标脑区体积特征中删除与脑龄不相关的至少一个目标脑区体积特征，以得到目标脑区体积特征集合。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述从所有目标脑区体积特征中删除与脑龄不相关的至少一个目标脑区体积特征，以得到目标脑区体积特征集合，包括：将所有脑区体积特征输入已训练的随机森林模型，以得到与脑龄相关的至少两个目标脑区的脑区体积特征，将该至少两个目标脑区的脑区体积特征作为目标脑区体积特征集合。
4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述从所有目标脑区体积特征中删除与脑龄不相关的至少一个目标脑区体积特征，以得到目标脑区体积特征集合，包括：确定所述结构磁共振图像的类型；根据所述结构磁共振图像的类型以及预先创建的结构磁共振图像的类型与冗余脑区集合的对应关系，确定所述结构磁共振图像对应的冗余脑区集合；从所有脑区体积特征中删除所述冗余脑区集合中各脑区的脑区体积特征，以得到所述目标脑区体积特征集合。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，通过以下步骤确定各结构磁共振图像的类型对应的冗余脑区集合，包括：针对任一结构磁共振图像的类型，将所述结构磁共振图像对应的脑区特征集合输入已训练的随机森林模型，以得到与脑龄相关的至少两个目标脑区的脑区体积特征；从所有脑区体积特征中删除所述至少两个目标脑区的脑区体积特征，以得到至少一个冗余脑区体积特征；将所述至少一个冗余脑区体积特征对应的脑区作为冗余脑区集合。
6.根据权利要求4或5所述的系统，其特征在于，所述结构磁共振图像类型为生成所述结构磁共振图像的磁共振设备的磁场强度。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，通过以下步骤完成所述宽度学习系统模型的训练，包括：获取训练样本集合，所述训练样本集合包括至少两个训练样本，所述训练样本包括所述目标脑区体积特征集合与对应受试者的脑龄标签；基于留一法确定所述训练样本集合包括的测试样本和训练样本，将训练样本输入宽度学习系统模型进行模型训练；在检测到宽度学习系统模型完成一次模型训练的情况下，确定所述测试样本对应的最优正则化参数；根据所述最优正则化参数确定宽度学习系统模型的模型权值，以生成已训练的宽度学习系统模型。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述确定测试样本对应的最优正则化参数，包括：获取正则化参数集合，针对所述正则化参数集合中的任一正则化参数，确定所述正则化参数约束下的模型权值对应的测试样本的预测残差平方和，以及该预测残差平方和对应的均方误差；将最小均方误差对应的正则化参数作为最优正则化参数。
9.一种脑龄预测装置，其特征在于，包括：特征提取模块，用于从受试者的结构磁共振图像中提取至少两个目标脑区的脑区体积特征，以得到目标脑区体积特征集合；预测模块，用于将所述目标脑区体积特征集合输入已训练的宽度学习系统模型以得到受试者的脑龄预测结果。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现以下脑龄预测方法，包括：从受试者的结构磁共振图像中提取目标脑区体积特征，以得到目标脑区体积特征集合；将所述目标脑区体积特征集合输入已训练的宽度学习系统模型以得到受试者的脑龄预测结果。
