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天风医药产业前沿专题系列研究脑机接口产业
未来市场发展潜力巨大，鼓励政策频出，应用场景广阔。市场端：据麦肯锡2020年研究报告显示，2030-2040年脑机接口全球 每年的市场规模可能在700亿到2000亿美元之间；政策端： 2024 年 1 月，工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展 的实施意见》，突破脑机融合、类脑芯片、大脑计算神经模型等关键技术和核心器件，研制一批易用安全的脑机接口产 品，鼓励探索在医疗康复、无人驾驶、虚拟现实等典型领域的应用 ；应用端：科研实验平台重视神经创新技术的的研发，具 有交叉融合特色实验支撑的能力。神经影像技术研发、神经计算软件研发、神经电子技术研发等多方面神经技术的研发，对神经 感知、神经调控和神经计算的研究提供技术支持，开展以脑疾病诊治与康复为核心的重大基础科学问题和智能决策、人机交互等 关键技术应用基础研究，布局神经数字疗法、神经电子药物和智能神经康复三个研究方向。
多中心胎儿脑组织注释 (FeTA) ...
摘要 — 分割是分析发育中的人类胎儿大脑的关键步骤。过去几年，自动分割方法有了很大的改进，胎儿脑组织注释 (FeTA) 挑战赛 2021 帮助建立了胎儿脑分割的优秀标准。然而，FeTA 2021 是一项单中心研究，算法在不同成像中心之间的通用性仍未解决，限制了现实世界的临床应用。多中心 FeTA 挑战赛 2022 专注于提高磁共振成像 (MRI) 胎儿脑分割算法的通用性。在 FeTA 2022 中，训练数据集包含来自两个成像中心的图像和相应的手动注释多类标签，测试数据包含来自这两个成像中心以及另外两个未见过的中心的图像。来自不同中心的数据在许多方面有所不同，包括使用的扫描仪、成像参数和应用的胎儿脑超分辨率算法。16 支队伍参加了挑战赛，评估了 17 种算法。这里提供了挑战赛结果的详细概述和分析，重点关注提交内容的普遍性。无论是在领域内还是领域外，白质和脑室的分割准确度都最高，而最具挑战性的结构仍然是大脑皮层，因为解剖学复杂性。FeTA Challenge 2022 能够成功评估和提高 MRI 多类胎儿脑组织分割算法的普遍性，并继续对新算法进行基准测试。由此产生的新方法有助于改善对子宫内大脑发育的分析。1
脑组织氧气监测创伤性脑损伤
斯德哥尔摩大学，斯德哥尔摩，瑞典B外科科学系，功能药理学和神经科学系，乌普萨拉大学，乌普萨拉，乌普萨拉，瑞典C佛罗里达大学心理学系，美国盖恩斯维尔，盖恩斯维尔，盖恩斯维尔，美国哥伦比亚郡的临床转换课程，麦克维尔·科特斯·科特斯·科特斯，科学杂志。佛罗里达州，美国盖恩斯维尔的佛罗里达州社会心理学研究所，人文与社会科学学院，西安·贾腾大学，夏安克斯，中国sahlgrenska Academy神经科学与生理学研究所，哥特登堡大学，哥特登堡，哥特登堡，乔治·赫德尔姆·斯托克（Gothenburg）瑞典斯德哥尔摩的Karolinska Institutet和斯德哥尔摩大学中心斯德哥尔摩大学，斯德哥尔摩，瑞典B外科科学系，功能药理学和神经科学系，乌普萨拉大学，乌普萨拉，乌普萨拉，瑞典C佛罗里达大学心理学系，美国盖恩斯维尔，盖恩斯维尔，盖恩斯维尔，美国哥伦比亚郡的临床转换课程，麦克维尔·科特斯·科特斯·科特斯，科学杂志。佛罗里达州，美国盖恩斯维尔的佛罗里达州社会心理学研究所，人文与社会科学学院，西安·贾腾大学，夏安克斯，中国sahlgrenska Academy神经科学与生理学研究所，哥特登堡大学，哥特登堡，哥特登堡，乔治·赫德尔姆·斯托克（Gothenburg）瑞典斯德哥尔摩的Karolinska Institutet和斯德哥尔摩大学中心
基于脑MRI的威尔逊病组织分类
威尔逊氏病 (WD) 是由于脑和肝脏中铜过量积累引起的，如果不及早诊断，会导致死亡。WD 在 MRI 扫描中以白质高信号 (WMH) 的形式出现。通过视觉比较将 WD 与对照组进行分类是一项挑战且繁琐的工作，主要是因为 WMH 存在细微差异。本信介绍了一种基于计算机辅助设计的自动分类策略，该策略使用优化的迁移学习 (TL)，利用两个新范式，即 (i) MobileNet 和 (ii) 视觉几何组-19 (VGG-19)。此外，作者根据机器学习 (ML) 范式对 TL 系统进行了基准测试。使用四倍增强，VGG-19 优于 MobileNet，准确率和曲线下面积 (AUC) 分别为 95.46 ± 7.70 % 、0.932 (p < 0.0001) 和 86.87 ± 2.23 % 、0.871 (p < 0.0001)。此外，与基于 ML 的软分类器 - 随机森林进行基准测试时，MobileNet 和 VGG-19 分别显示出 3.4% 和 13.5% 的提升。
胎儿脑组织注释和分割挑战赛结果
Kelly Payette a , b , * , Hongwei Bran Li c , d , Priscille de Dumast e , f , Roxane Licandro g , h , Hui Ji a , b , Md Mahfuzur Rahman Siddiquee i , j , Daguang Xu j , Andriy Myronenko j , Liu Kang , Peng Wang , Lichen Ying l , Juanying Xie l , Huiquan Zhang l , Guiming Dong m , Hao Fu m , Guotai Wang m , ZunHyan Rieu n , Donghyeon Kim n , Hyun Gi Kim o , Davood Karimi p , Ali Gholipour p , Helena R. Torres q , r , s , t , Bruno t , Bruno t , L ˜ a t . Vilaça q , Yang Lin u , Netanell Avisdris v , w , Ori Ben-Zvi w , x , Dafna Ben Bashat w , x , y , Lucas Fidon z , Michael Aertsen aa , Tom Vercauteren z , Daniel Sobotka ab , Georg Langs ab , Mireia Aleny ` a acda Maria Inmacula , Oscar Belle a Specktor Fadida v , Leo Joskowicz v , Liao Weibin af , Lv Yi af , Li Xuesong af , Moona Mazher ag , Abdul Qayyum ah , Domenec Puig ag , Hamza Kebiri e , f , Zelin Zhang ai , Xinyi Xu ai , Dan Wu ai , Kuan Wu aj , Jian Jian , Jian Yuz hi Xu ai , Li Zhao ai , Lana Vasung ak , al , Bjoern Menze c , Meritxell Bach Cuadra e , f , Andras Jakab a , b , am
基于卷积网络的运动想象脑电自制数据集分类算法研究
同时，它将卷积神经网络与传统方法相结合，以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图，并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明，该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96％，而自制数据集的精度率约为92％，这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
联合免疫检查点抑制剂治疗驱动基因阴性非小细胞肺癌脑 ...
这项工作得到了内蒙古自治区的自然科学基金会项目（编号2019MS08024）抽象非小细胞肺癌（NSCLC是最常见的组织学肺癌类型，在诊断时约有66％的患者中与远处转移有关。大脑是转移的常见部位，在初始诊断时，大约13％的患者在颅内受累。这严重影响了生活质量，并导致预后不良。驱动基因阳性NSCLC脑转移患者的靶向治疗可实现更好的颅内控制率；但是，使用驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者的治疗选择有限。近年来，随着免疫疗法的扩展，免疫检查点抑制剂（ICI）已被广泛用于临床实践。ICI与放射疗法结合的治疗方式在治疗驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者方面有望。本文回顾了敏感驱动器基因阴性NSCLC脑转移患者的放射治疗与免疫疗法的临床研究进度，目的是为可用的临床治疗方案提供参考。
固定和石蜡包埋的新鲜脑组织染色......
术中组织学对于手术指导和决策至关重要。然而，冷冻切片苏木精和伊红 (H&E) 染色的准确性较低，而金标准福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) H&E 染色时间过长，不适合术中使用。受激拉曼散射 (SRS) 显微镜已显示出具有脂质/蛋白质对比的脑组织学快速组织学，但很难产生与病理学家可解释的基于核酸/蛋白质的 FFPE 染色相同的图像。在这里，我们报告了一种半监督受激拉曼 CycleGAN 模型的开发，该模型使用未配对的训练数据将新鲜组织 SRS 图像转换为 H&E 染色。在 3 分钟内，可以生成与真实 H&E 完美匹配的受激拉曼虚拟组织学 (SRVH) 结果。盲检结果表明，经认证的神经病理学家能够在 SRVH 上区分人类神经胶质瘤的组织学亚型，但在常规 SRS 图像上却很难区分。SRVH 可提供比冷冻 H&E 更好的术中诊断，速度和准确性都更高，可扩展至其他类型的实体肿瘤。
基于深度学习的扩散 MRI 脑组织分割
从扩散磁共振成像 (dMRI) 中分割脑组织类型是一项重要任务，有助于量化脑微结构并改进纤维束成像。当前的 dMRI 分割主要基于注册到 dMRI 空间的解剖 MRI (例如 T1 和 T2 加权) 分割。然而，与解剖 MRI 相比，dMRI 中的图像失真更多且图像分辨率更低，因此这种模态间配准具有挑战性。在本研究中，我们提出了一种用于扩散 MRI 分割的深度学习方法，我们将其称为 DDSeg。我们提出的方法从来自人类连接组计划 (HCP) 的高质量图像数据中学习组织分割，其中解剖 MRI 与 dMRI 的配准更为精确。然后，该方法能够直接从新的 dMRI 数据（包括使用不同采集协议收集的数据）预测组织分割，而无需解剖数据和模态间配准。我们训练卷积神经网络 (CNN) 来学习组织分割模型，使用一种新颖的增强目标损失函数来提高组织边界区域的准确度。为了进一步提高准确度，我们的方法将表征非高斯水分子扩散的扩散峰度成像 (DKI) 参数添加到传统的扩散张量成像参数中。DKI 参数是根据最近提出的平均峰度曲线方法计算得出的，该方法可以校正不合理的 DKI 参数值并提供区分组织类型的附加特征。我们在 HCP 数据上展示了较高的组织分割准确度，并且在将 HCP 训练模型应用于来自其他采集的分辨率较低且梯度方向较少的 dMRI 数据时也表现出较高的组织分割准确度。
三维导电聚合物微纳电极在脑类器官研究中的应用与展望
在脑类器官中[58]。 （f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。 （g）成像在脑类器官中[58]。（f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。（g）成像