摘要 本报告概述了机器学习如何快速推进临床转化成像，从而有助于早期发现、预测和治疗威胁大脑健康的疾病。为了实现这一目标，我们将分享 2021 年 2 月 12 日由麻省总医院麦坎斯脑健康中心和麻省理工学院 HST 神经影像培训计划共同主办的研讨会“大脑结构和功能的神经影像指标——缩小研究与临床应用之间的差距”上提供的信息。研讨会重点讨论了机器学习方法应用于越来越大规模的神经影像数据集的潜力，以改变医疗保健服务，并通过在生命早期解决大脑护理来改变大脑健康的轨迹。虽然不是详尽无遗的，但本概述以独特的方式解决了从图像形成、分析和可视化到综合和纳入临床工作流程的许多技术挑战。我们还探讨了这项工作固有的一些道德挑战，以及一些实施的监管要求。我们致力于教育、激励和启发研究生、博士后研究员和早期职业研究人员，为未来神经成像对维持大脑健康做出有意义的贡献。