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摘要：扩散张量成像（DTI）允许对病理白质变化的体内成像，既可以通过无偏的素voxel，也可以基于假设引导的区域分析。扩散指标的改变表明肌萎缩性侧索硬化症患者在个体水平上的脑状态。使用机器学习（ML）模型来分析复杂和高维神经影像学数据集，ALS中基于DTI的生物标志物的新机会。本综述旨在总结如何将基于DTI参数的不同ML模型用于监督诊断分类，并在ALS中使用无监督的方法提供个性化的患者分层。为了捕获整个神经病理学特征的频谱，DTI可能与其他模式相结合，例如ML模型中的结构T1W 3-D MRI。为了进一步提高ML在ALS中的功能并启用深度学习模型的应用，需要标准化的DTI协议和多中心协作来验证多模式DTI生物标志物。将ML模型应用于基于多模式DTI的多模式的数据集将对ALS患者的神经病理学特征进行详细评估，并可以在临床检查中使用的新型神经影像学生物标志物的发展。
肌萎缩性侧硬化症中的扩散张量成像
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