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利用可重复、可解释的深度学习从神经影像数据中对阿尔茨海默病进行诊断、预后和亚型分析
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
功能神经影像多变量组分析的受试者间模式分析。统一的形式化
背景和目的。在医学成像中，群体研究必须克服个体之间存在的差异，以识别可用于诊断目的的不变图像特征。在功能性神经成像中，识别在群体水平上成立的神经编码原理的一个有吸引力的解决方案是受试者间模式分析，即从来自多个受试者的数据中学习预测模型并评估其对新受试者的泛化性能。尽管近年来它越来越受欢迎，但由于文献中明显缺乏正式定义，其广泛采用仍然受到阻碍。在本文中，我们精确介绍了针对功能性神经成像的多变量组分析的受试者间模式分析的第一个原则性形式化。方法。我们建议将受试者间模式分析构建为多源传导传递问题，从而将其置于几个定义明确的机器学习设置中并拓宽可用算法的范围。我们描述了两组使用几个开放数据集的受试者间大脑解码实验：一项涉及 16 名受试者的脑磁图研究和一项涉及 100 名受试者的功能性磁共振成像范例。我们通过进行模型比较来评估我们框架的相关性，其中一个大脑解码模型利用我们的形式化，而其他则不利用。结果。第一组实验证明了使用受试者标准化的大脑解码器与使用其他标准化方案的最先进模型相比具有优越性，证明了我们形式化的传导和多源组件的兴趣第二组实验定量表明，即使经过这样的转换，大脑解码器也更难以推广到新参与者而不是来自训练阶段可用的参与者的新数据，从而凸显了需要克服的转移差距。结论。本文将受试者间模式分析的第一个形式化描述为多源传导迁移学习问题。我们利用几个互补的功能性神经成像数据集上的概念验证实验证明了这种形式化的附加价值。这项工作将有助于推广功能性神经成像人群研究的受试者间模式分析，并为未来的方法创新铺平道路。
个性化的，同类的精神神经影像学设计...
精神神经影像学面临严格性和可重复性的挑战，这些挑战促使重新考虑研究设计的相对优势和局限性。由于资源的高需求和不同的推论目标，当前的设计差异强调了样本量，测量广度和纵向评估。在这个概述和观点中，我们为科学目标和资源限制的这种平衡提供了当前精神神经影像学研究设计的指南。通过启发式数据立方体对比关键设计特征，我们讨论了小样本，精确纵向研究（例如个性化研究和同伙）和大型样本，最小纵向，人口研究的折衷。精确研究通过干预和跟踪纵向过程来支持人体内机制的测试。人群研究支持跨多方面个体差异的概括测试。提出的相互验证模型（RVM）旨在递归地以顺序利用这些互补设计，以积累证据，优化相对强度并朝着改善长期临床效用而建立。
开放且可重复的神经影像学：从研究开始到发表
3 美国新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院心理与脑科学系；4 德国柏林马克斯普朗克人类发展研究所适应性理性中心；5 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学奥斯汀分校心理学系；6 瑞士洛桑洛桑大学医院和洛桑大学放射科；7 美国加利福尼亚州斯坦福大学心理学系，8 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学圣路易斯心理与脑科学系；9 波兰托伦尼古拉哥白尼大学现代跨学科技术中心；10 丹麦哥本哈根 Rigshospitalet 神经生物学研究部；11 哥本哈根大学计算机科学系
动静脉畸形患者的神经可塑性和语言功能重组：来自神经影像学和临床干预的见解
位于言语功能区的动静脉畸形（AVM）患者常出现语言功能障碍，神经可塑性可使部分患者大脑通过功能重组恢复言语功能。探讨AVM引起语言功能重组的机制，对理解神经可塑性、改进临床干预策略具有重要意义。本综述系统检索并分析了近年来相关领域的研究文献，涵盖神经影像学、功能性磁共振成像（fMRI）和临床病例研究等数据，整合这些证据，评估AVM患者非言语功能区功能重组现象及其影响因素。结论：AVM引起的语言功能重组是神经高度可塑性的表现，了解这一过程对神经外科手术规划和患者术后康复具有重要意义。未来的研究应继续探索脑内功能重组的机制，并致力于开发新的诊断工具和治疗方法，以提高AVM患者语言功能的恢复率。
通过神经影像学研究提取认知表征可改善大脑解码
认知脑成像正在积累有关许多不同心理过程的神经基础的数据集。然而，大多数研究都基于少数受试者，统计能力较低。跨研究分析数据可以带来更多的统计能力；然而，当前的脑成像分析框架无法大规模使用，因为它需要将所有认知任务置于统一的理论框架中。我们引入了一种新方法来分析跨任务的大脑反应，而无需心理过程的联合模型。该方法通过联合分析具有特定认知重点的小型研究与探究不太重点的心理过程的大型研究，提高了小型研究的统计能力。我们的方法提高了 35 项差异很大的功能成像研究中 80% 的解码性能。它通过预测心理过程的共同大脑表征，以数据驱动的方式发现跨任务的共性。这些是适应心理操纵的大脑网络。它们概述了可解释和合理的大脑结构。提取的网络已经可用；它们可以在新的神经成像研究中轻松重复使用。我们提供了一个多研究解码工具来适应新数据。
在神经影像学中重新评估特定/iCity
摘要对神经成像特异性的准确评估对于促进我们对脑疾病的理解至关重要。当前的方法论通常依赖于常见的方法和有限的跨病理比较，从而导致对特异性的潜在高估。这项研究批评了这些局限性，突出了特异性计算中常见方法的固有缺点以及全面控制条件的必要性。通过对贝叶斯框架的审查，我们通过结合概率建模和鲁棒的反向推断来证明其在评估特异性方面的优势。这项工作还强调了明确的控制条件在减轻大脑病理之间的重叠中的关键作用，尤其是在显着网络等共享网络中。通过应用贝叶斯工具（例如培根（贝叶斯因子建模）），我们验证了得出疾病特异性模式的能力，将其与频繁分析的较窄发现形成鲜明对比。本文强调了贝叶斯方法论和广泛的荟萃分析数据集在克服现有挑战中的重要性，最终为更精确的神经影像学研究铺平了道路。
天蓝色影像系统
图 5. 使用 AzureRed 和化学发光 Western Blot 同时检测总蛋白。通过 SDS-PAGE 分离 2 倍连续稀释的 HeLa 裂解物并转移到 PVDF 膜上。半干转移完成后，用 AzureRed 总蛋白染料对膜进行染色。然后用 Azure 化学发光印迹封闭缓冲液封闭印迹，然后与小鼠抗 GAPDH 孵育。用 Azure 印迹洗涤缓冲液洗涤印迹 3 次，然后用 Azure 山羊抗小鼠 HRP 二抗孵育。用 Radiance ECL 底物检测化学发光信号。底物孵育后，对印迹进行成像以产生总蛋白染色和 GAPDH 蛋白的叠加。AzureRed 显示为绿色，GAPDH 显示为灰色。
用于医学影像分析的通用人工智能
摘要 — 大规模通用人工智能 (AGI) 模型，包括 ChatGPT/GPT-4 等大型语言模型 (LLM)，在各种通用领域任务中取得了前所未有的成功。然而，当直接应用于需要深入专业知识的医学成像等专业领域时，这些模型面临着来自医学领域固有复杂性和独特特征的显著挑战。在这篇综述中，我们深入探讨了 AGI 模型在医学成像和医疗保健领域的潜在应用，主要关注 LLM、大型视觉模型和大型多模态模型。我们全面概述了 LLM 和 AGI 的主要特性和支持技术，并进一步研究了指导 AGI 模型在医疗领域发展和实施的路线图，总结了它们目前的应用、潜力和相关挑战。此外，我们重点介绍了未来的潜在研究方向，为即将到来的项目提供了整体视角。这篇全面的综述旨在深入了解 AGI 在医学成像、医疗保健等领域的未来影响。