本技術利用過往所採集之大腦結構及功能性多模態磁振影像巨量資料庫，並搭配多變量及網路分析技術，萃取個體大腦大尺度腦網路系統之重要生物特徵。該相關生物特徵並進一步搭配機器學習及人工智慧演算法，以估算個體受試者之大腦腦齡，進而做為個體大腦健康老化狀態之客觀生物學指標使用。

本研究團隊首次利用高維度多變量分析技術，並搭配適用於大腦多模態影像之前處理方式，以精準萃取個體大腦老化歷程之大腦全局網路細微變化資訊。隨後搭配機器學習/人工智慧演算法進行數學模型之統合，以創建出一具有高推演能力之人類老化歷程大腦健康程度之評估平台。

此技術旨在針對複雜且高維度之大腦多模態神經影像資料提供一簡單之量化指標，以精準描述個體大腦於老化歷程之可能改變情形。其可廣泛使用於神經退化性疾病、神經發育性疾病及老人醫學等相關醫學領域上。除了輔助臨床疾病診斷之外，亦可使用於個人早期疾病風險評估、健康照護介入、預防醫學及保險等相關領域。