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麻醉测试是通过心理治疗绘制大脑图谱来获得
图 2：精神活性药物导致的半意识状态。4 项药物测试费用因地区和设施而异，从 3500 卢比到 9000 卢比不等。因此，请经常在值得信赖的诊断中心（如 Ganesh Diagnostic）进行测试。麻醉分析一词由 Horseley 创造。麻醉分析在法律、医学和伦理的交叉点上提出了几个问题。麻醉分析是 Horsley 发明的一个术语，用于描述一种心理治疗技术，其中通过施用（通常通过静脉注射）麻醉药物，使患者进入昏睡状态，然后再被带去讨论问题。第一步是筛选测试，这是一种适用于所有样本的基于免疫测定的测试。第二步称为确认测试，通常由实验室使用高度特异性的
基于侧窗滤波的脑图像融合方法
脑医学图像融合在构建当代图像以增强相互和重复信息以用于诊断目的方面起着重要作用。提出了一种对脑图像使用基于核的图像滤波的新方法。首先，使用双边滤波器生成源图像的高频分量。其次，估计第一幅图像的强度分量。第三，对几个滤波器采用侧窗滤波，包括引导滤波器、梯度引导滤波器和加权引导滤波器。从而最小化第一幅图像的强度分量与第二幅图像的低通滤波器之间的差异。最后，基于三个评估指标对融合结果进行评估，包括标准差（STD）、特征互信息（FMI）、平均梯度（AG）。基于该算法的融合图像包含更多信息、更多细节和更清晰的边缘，有助于更好地诊断。因此，我们基于融合图像的方法能够很好地找到目标体积的位置和状态，从而远离健康部位并确保患者的健康。
DDASR：域距离自适应超分辨率重建 MR 脑图像
摘要 — 临床环境对高细节和快速磁共振成像 (MRI) 序列的需求很高，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是一种很有前途的解决此问题的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，这个过程通常无法捕获复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法产生了视觉上令人信服的纹理，并成功恢复了来自 ADNI1 数据集的过时 MRI 数据，在感知和定量评估中均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。
DDASR：域距离自适应的 MR 脑图像超分辨率重建
摘要 — 临床环境对高细节和快速的磁共振成像 (MRI) 序列有很高的要求，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是解决此问题的一种有前途的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，而这个过程通常无法捕捉到复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法可产生视觉上令人信服的纹理，并成功恢复 ADNI1 数据集中过时的 MRI 数据，在感知和定量评估方面均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
建立脑图像分析基础模型的方法
摘要。现有的用于脑图像分析的机器学习方法大多基于监督训练。它们需要大量的标记数据集，而这些数据集可能成本高昂甚至无法获得。此外，训练后的模型仅适用于标签定义的狭窄任务。在这项工作中，我们开发了一种基于基础模型概念的新方法来克服这些限制。我们的模型是一个基于注意力的神经网络，使用一种新颖的自监督方法进行训练。具体而言，该模型被训练以逐块方式生成脑图像，从而学习脑结构。为了便于学习图像细节，我们提出了一种新方法，该方法使用具有随机权重的卷积核对高频信息进行编码。我们在 10 个公共数据集上训练了我们的模型。然后，我们将该模型应用于五个独立的数据集，以执行分割、病变检测、去噪和脑年龄估计。结果表明，基础模型在所有任务上都取得了有竞争力或更好的结果，同时显著减少了所需的标记训练数据量。我们的方法能够利用大量未标记的神经影像数据集来有效地解决各种大脑图像分析任务，并减少获取标签的时间和成本要求。
基于轻量级深度学习的微波脑图像网络模型，利用重建的微波脑 (RMB) 图像进行脑肿瘤分类
1 马来西亚国立大学工程与建筑环境学院电气、电子与系统工程系先进电子与通信工程中心，万宜 43600，马来西亚 2 达卡工程技术大学计算机科学与工程系，加济布尔，加济布尔 1707，孟加拉国 3 马来西亚理工大学无线通信中心，士古来 81310，马来西亚 4 卡塔尔大学电气工程系，多哈 2713，卡塔尔 5 马来西亚国立大学 (UKM) IR4.0 研究所，万宜 43600，马来西亚 6 卡塔尔大学土木与建筑工程系，多哈 2713，卡塔尔tariqul@ukm.edu.my （MTI）; mchowdhury@qu.edu.qa (MEHC)
探索MRI矩阵大小对大脑图像质量的影响
历史记录：磁共振成像（MRI）源自Felix Bloch和Edward Purcell于1946年发现的核磁共振（NMR），他们于1952年获得诺贝尔物理学奖。最初应用于化学，NMR的医疗潜力是由Raymond Damadian实现的。1973年，保罗·劳特伯（Paul Lauterbur）推出了针对NMR的空间编码，使创建2D图像成为可能，彼得·曼斯菲尔德（Peter Mansfield）随后开发了快速成像技术。第一次人类MRI扫描于1977年进行，MRI在整个1980年代及其他地区迅速成为医学诊断的主食，提供详细的图像而无需电离辐射。劳特伯（Lauterbur）和曼斯菲尔德（Mansfield）于2003年因其对MRI开发的贡献而获得诺贝尔生理学或医学奖。
针对阿尔茨海默病的阶段感知脑图学习
摘要 — 当前基于机器学习的阿尔茨海默病 (AD) 诊断方法无法探索不同 AD 阶段之间的独特大脑模式，缺乏追踪 AD 进展轨迹的能力。这种限制可能导致对 AD 病理机制的忽视和 AD 诊断的欠佳表现。为了克服这一挑战，本文提出了一种新颖的阶段感知脑图学习模型。具体而言，我们根据特定阶段的脑图分析每个 AD 阶段的不同脑图模式。我们设计了一种阶段特征增强图对比学习方法，称为 SF-GCL，利用每个 AD 阶段内的特定特征进行图增强，从而有效捕捉阶段之间的差异。值得注意的是，这项研究揭示了与每个 AD 阶段相对应的特定脑图，在追踪脑退化轨迹方面显示出巨大的潜力。在真实世界数据集上的实验结果证明了我们模型的优越性。索引词——阿尔茨海默病、图形对比学习、脑图、特征提取、脑疾病检测
在无脊椎动物中构建和整合神经系统功能的大脑图
抽象的选择和执行适合上下文的行为是由整个大脑中神经回路的综合作用控制的。然而，如何在大脑区域进行活动如何协调，以及神经系统结构如何这些功能相互作用，仍然是开放的问题。最近的技术进步使得构建神经系统结构和功能的大脑范围图，例如大脑活动图，连接组和细胞地图集是可行的。在这里，我们回顾了该领域的最新进展，重点是秀丽隐杆线虫和D. Melanogaster，因为最近的工作已经产生了这些神经系统的全球地图。我们还描述了在特定网络的研究中阐明的神经回路基序，这些神经基序突出了必须捕获的复杂性，以构建全脑功能的准确模型。