差分路径因子(Differential Pathlength Factor, DPF)是用于计算脑血氧生理参数的重要变量之一，可通过蒙特卡罗模拟计算得到，但此方法存在耗时长、提取参数复杂等缺点。针对以上不足，提出了一种DPF快速定量计算方法。首先对不同年龄段人群的脑组织光学参数与颅骨厚度进行归一化处理与主成分分析，采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)并结合网格寻优(Grid Search, GS)，建立了基于GS-SVM的脑组织差分路径因子的预测模型，对测试样本数据进行了回归预测，最后将所得结果与反向传播人工神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network, BP-ANN)的预测结果进行了对比。结果表明，相较于蒙特卡罗模拟，GS-SVM预测模型与BP-ANN预测模型的均方误差(MSE)分别为0.0268与0.25，相关系数(R²)分别为0.97与0.92。基于GS-SVM的脑组织差分路径因子定量模型的预测结果优于BP-ANN，与蒙特卡罗模拟结果呈显著性相关(显著水平P<0.0001)，有望取代传统蒙特卡罗模拟对DPF进行快速批量预测。