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关于大脑MRI和PET/CT
这项研究得到了斯特拉斯堡大学医院（CE-2020 - 37）人类实验伦理标准委员会的批准，并符合1964年赫尔辛基宣布及其后续修正案。由于在199年大流行的背景下，导致急性呼吸道和神经系统表现的复兴，因此放弃了患者书面知情同意的要求。通过实时反向转移聚合酶链反应性脑咽拭子测试证实了最终的COVID-19诊断。回顾性包括112例神经系统症状3T MR成像的患者（年龄范围25至87岁；平均年龄为63.03岁；男性与女性比率为65％/35％）。纳入标准为以下：年龄18岁或年龄以上的阳性急性急性呼吸综合症2（SARS-COV-2）聚合酶链链反应拭子测试和神经型症状，导致Strasbourg医院的MR成像扫描。死亡率为5％。患者的意识受损（36例，50％），混乱（31例，43％），锥形症状（19例，26％），躁动（18例患者，25％），头痛（14例，19％），病理学醒来（病理学醒来（13％，13％，18％），Anosmia and Anosmia and Egeusia和Egeusia（5患者）（5患者，7％），4％，4％，4％，3％，4％，3％，3例（3例）。其中，重症监护病房有90％的住院。呼吸道症状发作后，最初的脑MR成像平均为30天（SD，15.92）。分类数据。定量数据。收集了临床，成像，生物学，治疗和进展数据，并在结果中详细介绍（在线补充数据）。P值低于.05被认为是重要的。大脑MR成像异常的分类如下：瘦肉增强，多焦点和限制的天赋白质超强度，弥漫性白质超强性，白质超牢房，白质微观出现，缺血性中风，局部性焦点，焦点增强，频率增强，伴随着淡淡的超注，并涉及杂物，并散发出杂物般的porter，并张贴了。综合征。
人类大脑海马 CA1 和 CA3 神经记录
目的 颅内人脑记录通常使用无法区分单个神经元动作电位的记录系统。在这种情况下，无法通过功能电路内的位置来识别单个神经元。本文展示了在 CA3 和 CA1 细胞场内单独记录的海马神经元的定位验证。方法 在 23 名接受侵入性监测以识别癫痫发作灶的人类患者体内植入了大-微深层电极。通过位于海马内的大-微深层电极记录的细胞外动作电位波形来分离和识别单个神经元。使用 3T MRI 扫描对 23 名植入患者以及 46 名正常（即非癫痫）患者和 26 名有癫痫病史但没有深层电极放置史的患者的海马进行形态测量调查，从而提供海马沿典型植入轨迹的平均尺寸。根据记录电极位置、深部电极的立体定位与形态测量调查的对比以及术后 MRI，暂时确定其在 CA3 和 CA1 细胞场内的定位。根据波形和放电频率特征，将细胞选为候选 CA3 和 CA1 主要神经元，并通过功能连接测量确认其位于 CA3 至 CA1 神经投射通路内。结果互相关分析证实，近 80% 的假定 CA3 至 CA1 细胞对表现出与细胞间前馈连接相符的正相关，而只有 2.6% 表现出反馈（逆）连接。即使排除了同步和长延迟相关性，在总共 4070 对中的 1071 对（26%）中发现了 CA3-CA1 对之间的前馈相关性，这与已发表的动物研究中报告的 20%–25% 前馈 CA3-CA1 相关性相比更为有利。结论 本研究证明了在活体中记录人类大脑特定区域和子域神经元的能力。随着脑机接口和神经假体研究的不断扩展，有必要能够识别感兴趣的神经回路内的记录和刺激位点。
CaCTüS 实习项目 2025
CaCTüS 实习项目 2025 这些项目按其主要关注点按主题排序： • 数据分析 • 人体实验 • 机器学习 • 神经科学 但是，大多数项目涉及多种方法和研究领域，因此建议您通读所有项目及其具体要求。 数据分析项目：优化超高分辨率 fMRI 以对人类前额叶皮质进行分层分析 项目 ID：DA-01 实验室：认知神经科学与神经技术 领域：数据分析、神经科学、人体实验 认知神经科学与神经技术实验室专注于加深我们对支撑人类高级认知和适应行为的前顶叶大脑网络机制的理解。为此，我们开展了一项跨学科研究计划，可以从多个粒度级别研究这个大脑系统。我们的方法涉及特定受试者的脑机接口技术、3T 和超高（即 7T 和 9.4T）磁场强度的 fMRI（用于解析皮质层）、EEG、非侵入性脑刺激以及计算建模和机器学习。作为实习生，您将参与超高分辨率 fMRI 的前沿研究，该研究允许在皮质层和柱的水平上研究人类皮质。您将探索不同 MR 采集序列在定位人类前额皮质中的层特定活动方面的优势和局限性。使用在 7T 下获取的现有数据集，您的工作将侧重于优化数据分析技术，重点是改善皮质表面配准或解决皮质层之间的信号偏差。通过这个项目，您将获得高级数据分析的实践经验，并深入了解这些技术如何提高 fMRI 研究的准确性。此外，您将被邀请参与正在进行的研究，包括有机会参加扫描会议并获得 9.4T MRI 数据采集的直接经验。这将提供对 fMRI 研究的实验和分析方面的全面了解。 必备技术技能 • 具有 Linux 和 Python 上的 Bash 的良好编码技能 • 具有 (f)MRI 数据和相应软件包的经验是可取的，但不是必需的（例如 Freesurfer、FSL、SPM） • 具有高性能计算集群和代码共享平台（例如 GitHub）的经验是可取的，但不是必需的
定量易感性映射在7 tesla MRI上的含义对脑小血管疾病中的微孔物检测
脑小血管疾病（CSVD）适当的病理变化导致血管壁的泄漏和破裂，有时会导致完整的红细胞或头皮蛋白的积累（1，2）。这些急性，亚急性或慢性小局灶性病变称为脑微粒（MB），是CSVD的最具代表性的标志之一（3，4）。因此，它们与疾病的病理负担相关（5，6），可预测脑部出血的风险（7，8）（ICH），这是零星CSVD的最严重和毁灭性的结果，并显示出与认知障碍（9，10）的不可思议的相关性。人类大脑中脑MB的分布还创造了允许在两种最常见的零星CSVD之间进行区分的模式：高血压的动脉炎（HA）（HA），这与高血压和表现相关，尤其是在基础神经节（11）和塞雷布拉群Angiplal Angioptile Angiphy an Angioptial anty an Angioptiles（CAAA）中（瘦脑和皮质小动脉，其特征是淀粉样β（aβ）的积累（12）。因此，MB通常在HA的深脑区域中找到，而它们严格是CAA中的Lobar（并且主要是皮质）（11）。混合模式也可能表达两种血管病理的同时存在（13）。此外，在阿尔茨海默氏病（约25％）（14，15）中，MBS并不罕见，并且最近的发展还表明，MBS和较高的脑出血风险较高，可能会鼓励对最近被批准的抗ANPI-Aβ阿尔茨海默氏病疗法（16）谨慎谨慎。mbs，从第六个人中的大约17％增加到八十年来的38％（17）。MB。定量易感映射（QSM）（18），一种相对新颖的后处理方法，具有优势，例如缺乏T2 ∗ -W序列适当的盛开效果和SWI序列和SWI（19）的可能性，以及在二氧化碳和临时物质之间进行区分的可能性（E.G.G.G.G.G.G.G.G.G.G.，沉积物 - 如MBS）。在这项研究中，我们假设MBS检测将从（i）较大的磁场强度（3T T2 ∗ -W vs. 7T T2 ∗ -W成像）中受益，如先前所示（21）和（ii）QSM（7T T2 ∗ -W vs. 7T QSM）的使用。此外，在同一CSVD患者和健康的老年参与者中，我们探讨了7T QSM对基于神经成像的患者分类为CSVD和/或对照组的含义。
Mauro Costagli
1。Donatelli G.，Migaleddu G.，Cencini M.，Cecchi P.，D'Amelio C.，Peretti L.，Buonincontri G.，Tosetti M.，Costagli M.神经影像学杂志doi：10.1111/jon.13201（2024）。*共同的作者和通讯作者2。Donatelli G.，Cecchi P.，Migaleddu G.，Cencini M.，Frumento P.，D'Amelio C.，Peretti L.，Buonincontri G.，Pasquali L.，Tosetti L.，Tosetti M.，Tosotti M.，Cosottini M.，Costagli M.，Costagli M。：病变”，神经图：临床40，103509（2023）。3。Peretti L.，Donatelli G.，Cencini M.，Cecchi P.，Buonincontri G.，Cosottini M.，Tosetti M.，Costagli M。：“使用Pysynthmri生成合成放射学图像：开放式交叉包装工具” 10.3390/断层扫描9050137（2023）。4。Schiavi S., Palombo M., Zacà D., Tazza F., Lapucci C., Castellan L., Costagli M.*, Inglese M.: “Mapping tissue microstructure across the human brain on a clinical scanner with soma and neurite density image metrics”, Human Brain Mapping 44(13):4792-4811 (2023).*通讯作者。5。Ferraro P.M.，Gualco L.，Costagli M. mprage：衍生大脑体积测量值的比较”，Physica Medica - 欧洲医学物理学杂志103，166-174（2022）。*通讯作者。6。Costagli M.，Donatelli G.，Cecchi P.，Bosco P.，Migaleddu G.，Siciliano G.，Siciliano G.，Cosottini M。：“原发性运动皮质中磁敏感性值的分布指数使得可以在疗程疗法的患者中分类为疗程疗法的后期炎症患者”，大脑科学疗法”，Brain Science sciences 12（7），942（7），942（20）。7。Donatelli G.，Costagli M. （2022）。*通讯作者。8。Costagli M., Lapucci C., Zacà D., Bruschi N., Schiavi S., Castellan L., Stemmer A., Roccatagliata L., Inglese M.: “Improved detection of multiple sclerosis lesions with T2 ‐ prepared double inversion recovery at 3T”, Journal of Neuroimaging, DOI:10.1111/jon.13021 (2022).9。Lancione M.，Cencini M.，Costagli M.神经图像：临床34，102989（2022）。*通讯作者。10。Lancione M.，Donatelli G.，Cecchi P.，Cosottini M.，Tosetti M.，Costagli M。：“回声依赖性
使用定量MRI成像
目标：多发性硬化症患者（PWM）的运动缺陷通常是不对称的，表明影响相应电动途径的局灶性病变的主要作用。[1]但是，病变负荷与物理残疾之间的关联在PWM中仍然适度。一个假设可能是严重的病变，即沿着电动路径的重斜向脱髓鞘与功能后果有关。材料和方法：在2个中心（NCT04220814）募集了60个复发式PWM和33个健康对照。病变。使用概率地图集重建完整的运动区，包括大脑和SC部分。[2,3]使用磁化转移率（MTR）近似病变严重程度，在不同区域沿不同区域计算，并使用基于HC的Z分数在体素水平上计算出病变，以识别严重的病变（阈值2 SD）。每个肢体功能运动后果。使用同时脑和宫颈SC MP2RAGE定量T1成像（QT1）重复分析。[4]结果：临床运动评分与成像之间的关联是适度的。上肢和下肢的CMCT与病变负荷和MTR呈正相关。严重病变在异常的PWM中比正常CMCT观察到更频繁的病变（例如，主要发现是使用QT1复制的，但程度较小。：上肢正常/异常CMCT的严重病变：38.1/80.8％；在下肢：33.3/93.9％；所有p's <.001），但与临床运动评分状态相关（所有p's> .1）。多变量逻辑回归模型表明，SC中存在严重病变的存在与仅在下肢中患有异常CMCT的风险增加有关（p <.001）。结论：PWMS中的电动机评估具有挑战性，临床运动评分可能缺乏灵敏度，而CMCT被证明是整个CST完整性的可靠反映。假设肢体的延长CMCT仅通过在相应的电动途径上至少存在严重的病变来解释，仅在下肢上证实了一个严重的病变，并且需要使用更具体的髓磷脂含量生物标志物进行进一步的研究。参考文献：[1] Sechi E.等，神经病学，2019年； [2] Kerbrat A.等，2020，大脑； [3] De Leener B.等人，Neuroimage，2018年； [4] Forodighasemabadi A.等，Magn Reson Imag，2021。致谢：这项研究得到了ARSEP和Corect
肥胖和饮食对大脑结构和功能的影响
大多数社会都见证了肥胖和痴呆症的越来越多，这是一种与经常低估的个人和公共卫生负担有关的情况。的营养和体重增加与同性恋脑网络的异常功能以及更高的认知功能的变化有关，例如奖励评估，执行功能以及学习和记忆。同时，有证据表明，肥胖和饮食等可修改因素会影响肠道 - 脑轴，并通过各种途径调节脑部健康和认知。使用来自流行病学研究和随机临床试验的神经影像数据，我们旨在阐明潜在的机制，并确定肥胖和饮食在人类脑结构和功能水平上的决定因素和后果。我们分析了大约2600名随机选择成年人的多模式3T MRI（女性，18 - 80岁，BMI 18 - 47 kg/m 2），这是一项深层表型基于人群的同胞。此外，在瘦，超重和肥胖的参与者中获得的有关体重减轻和健康饮食的受控干预研究的大脑MRI数据可能有助于了解肠道 - 脑轴在食物渴望和认知衰老中的作用。我们发现，较高的BMI和内脏脂肪积累与脑年龄的加速，低丘脑的微观结构，默认模式和奖励相关的区域中的厚度和连通性较低和连通性以及非痴呆个体中的细微灰物质萎缩和白蛋白病变负荷。在其他生活方式因素或误报因素中并发变化的混淆影响可能有助于解释这些发现。调解分析表明，较高的内脏脂肪通过全身性低级炎症影响脑组织，并且与肥胖相关的区域变化转化为认知障碍。考虑纵向研究，有些但并非所有数据都表明体重减轻和健康饮食的有益影响，例如植物性营养素和饮食模式对脑衰老和凝聚的影响。因此，一种更全面的干预方法，以及数据和代码共享等开放的科学工具，深入的预注册和数据汇总可能有助于克服这些限制。此外，由于较高的BMI与MRI过程中的头部微动作增加有关，并且由于头部运动反过来会系统地诱导图像伪像，因此未来的研究需要严格控制MRI期间的头部运动以启用有效的神经膜膜结果。总而言之，我们的结果支持这样一种观点，即超重和肥胖与普通人群中的脑健康标记交织在一起，体重减轻和植物性饮食可能有助于促进大脑可塑性。荟萃分析和纵向队列研究正在进行进一步区分因果关系与肥胖和营养 - 脑研究的相关性。
牛津大脑诊断已被授予FDA的新型MRI软件 - CDM Insights，这标志着评估NeuroDegener的关键进步
牛津大脑诊断已被授予其新型MRI软件 - CDM Insights的FDA许可，这是2025年1月15日，英国牛津的患者牛津的神经变性的关键进步。牛津大脑诊断很自豪地宣布，美国食品药品监督管理局（FDA）已授予CDM Insights的510（k）清算。CDM Insights由我们开创性的皮层混乱测量（CDM®）技术提供支持，从MRI扫描中为大脑的微结构提供了新的，更深入的了解。FDA清除的CDM Insights软件可以通过训练有素的医疗从业人员评估神经退行性疾病（例如阿尔茨海默氏病）的临床大脑评估。“我们为精确测量皮质微结构设定了新标准。牛津大脑诊断症的首席执行官兼联合创始人史蒂文·机会博士说，这是我们全球“重新思考大脑健康”的全球使命的重要一步。“我们的技术为临床医生提供了他们所需的工具来检测微妙的大脑变化并在早期阶段有信心诊断。这些见解还可以帮助患者更好地了解大脑中发生的变化，以解决经常在阿尔茨海默氏病的早期迹象中经常出现的不确定性。最终，这使提供者和护理人员能够在症状进展前了解患者脑结构的变化并改善患者的预后。” CDM洞察力包括以前在美国市场上无法获得的微观结构和皮质厚度的新测量，支持临床医生为早期发现患者神经变性的及早检测。作为我们标准交付的一部分，该产品还将提供宏观结构措施。这个多合一的解决方案是云本地，无创和监测成人多个阶段的患者的大脑变化。CDM Insights处理来自1.5T和3T扫描仪的临床MRI扫描数据，并以图像和数值的形式传递输出，通常以规范种群分布的百分位表示。CDM Insights将提供给所有美国医疗机构，旨在由神经病学家，放射科医生和其他熟悉磁共振图像后处理的受过训练的医疗保健从业人员使用。CDM Insights不打算孤立地用于诊断或治疗决策。医师保留了做出任何最终诊断和治疗决策的最终责任。To learn more, please contact Mr Omar Ehsan, Chief Commercial Officer Email: omar.ehsan@oxfordbraindiagnostics.com Phone: +44 7825 581 989 www.oxfordbraindiagnostics.com About Oxford Brain Diagnostics Ltd - Oxford Brain Diagnostics Ltd is rethinking how brain health is assessed and managed.该公司的皮质混乱测量（CDM®）技术建立在神经病理和神经影像学专业知识上，使用MRI脑扫描数据来创建产品以支持早期和差异诊断，跟踪进展，并预测神经退行性疾病的下降。牛津大脑诊断方法致力于根据细胞结构的变化，支持药物开发以及帮助世界各地的临床医生来击败阿尔茨海默氏症和其他神经退行性疾病的斗争。
供应链的尽职调查政策...
法律部24.03.2018/2021 Ravindra Heraeus Private Limited Limited Ravindra Heraeus Private Limited（以下名为“ Rhpl”）致力于确保确保认证的质量，环境和安全健康和安全管理系统的义务，努力成为其全球业务运营的好企业公民。RHPL通过引入RHPL的行为和供应链政策，致力于可持续性原则。因此，我们意识到，其供应商的选择和控制，尤其是在贵金属贸易和采购关键原材料方面，对于着眼于可持续性的商业活动至关重要。我们的采购指南…正在躺下并重塑已经存在的原则，以选择和控制我们的贵金属贸易和回收业务的供应商。我们的全球努力确保我们仅从合法和道德来源中获取贵金属，并且它们与犯罪，武装冲突或滥用犯罪无关。我们旨在与我们的直接供应商和交易对手建立长期关系。我们与与OECD指导原则一致的贵金属供应商进行尽职调查。贵金属……对我们来说包括黄金，银，铂，钯，铑，虹膜，ruthenium和osmium。如果风险产品的剥削和购买涉及侵犯人权，违反国际贸易规则和实现刑事罪行的侵犯风险，则对风险产品的处理被视为“风险产品”。在我们供应链中接受风险产品时，适用尽职调查的特殊职责。我们不容忍，不赚钱，有助于或想与： - 侵犯职业安全 - 酷刑，残酷，不人道，不人道和降解治疗 - 最坏的童工或任何强迫劳动形式的最坏形式 - 其他严重的劳动行为 - 人权侵犯和滥用诸如违反其他非法行为或违反其他非法行为 - 违反诸如违规或违反货币 - 违规或违反货币 - 违反货币或违反货币的责任 - 违反货币 - 违反货币的责任，责任责任责任，责任责任责任 - 违反责任，责任责任责任 - 违反责任的责任 - 违反责任的责任 - 组织 - 违反国际人道主义法 - 战争犯罪，种族灭绝或任何其他违反人类的罪行 - 直接或间接支持非国家武装团体以及公共或私人安全部队 - 欺诈性的矿物质造成欺诈性陈述，对非各自的税收和保皇的税收不合理，我们将与各自的业务相关 - 我们将不符合各个税收 - 我们将不适合环境，我们将不符合各种各样的环境，我们将不适合各种税收如上所述的风险。与对这些原则行事的合作伙伴的业务关系在我们的整个组织中都不容忍。我们的贵金属和3T（TIN，TUNGSTEN和TANTALUM）RHPL的合规性系统建立了一种基于强大的本地和国际KYC的尽职调查实践，以针对反合资交易的贿赂，在商业交易中贿赂并遵守OECD的适用性领域的规定，从而及时及时地遵守了较高的规定，该规定是针对反对措施的范围和较高的规定。这使我们有责任为所有涉及购买，炼油或其他交易的Heraeus实体进行基于风险的尽职调查，筛查和监视交易和治理结构，并与受冲突受影响和高风险区域的矿产（包括但不限于黄金，Tin，Tingsten和Tantalum）。我们对高风险的定义是根据经合组织II的Annex II符合受冲突影响和高风险地区的矿物的尽职调查指南，其中包括黄金，锡，tungsten和Tantalum及其矿物质。RHPL的管理有权拒绝任何被归类为高风险的新供应商，并保留对供应链的最终控制和责任。我们希望我们的珍贵金属和珍贵金属的供应商能够采取适当的步骤，以确保他们采用类似的政策，并将本政策的规定传达给其员工并降低自己的供应链。我们与相关员工进行年度培训课程，并鼓励他们立即向管理层进行任何可疑交易。
SIFT2：利用流线纤维束成像技术对大脑白质连接进行密集定量评估
目标受众：对使用扩散 MRI 流线纤维束成像定量评估大脑白质连接感兴趣的研究人员。目的：由于流线重建过程的非定量性质 [1]，使用扩散 MRI 定量评估大脑白质连接非常困难。针对该问题提出的解决方案包括启发式校正已知的重建偏差 [2,3]（可能无法补偿所有重建误差）或评估连接路径上某些扩散模型参数 [4,5,6]（依赖于该参数的量化和可解释性）。最近，提出了球面反卷积信息纤维束成像滤波 (SIFT) 方法 [7]，通过选择性去除流线，将重建的流线密度与通过扩散信号球面反卷积估计的单个纤维群体积 [8] 进行匹配；完成此过程后，连接两个区域的流线计数变为连接这些区域的白质通路横截面积的估计值（最高可达全局缩放因子）。之前已证明，如果首先应用 SIFT 方法 [9]，大脑连接的定量测量与从人脑解剖估计的特性会更加密切相关。这种方法的缺点是，即使生成了许多流线（计算成本高昂），完成过滤后，流线密度可能非常低（这对于定量分析来说是不可取的 [10,11]）。在这里，我们提出了一种替代解决方案，称为 SIFT2：此方法不是去除流线，而是为每条流线得出合适的加权因子，以使总流线重建与测量的扩散信号相匹配。方法：与原始 SIFT 方法一样，我们执行纤维方向分布 (FOD) 分割，将流线分配给它们穿过的 FOD 叶，并得出一个处理掩模，以减少非白质体素对模型的贡献。我们将离散 FOD 叶 L 的积分表示为 FOD L ，将归因于该叶的流线密度表示为 TD L ，将处理掩模 [7] 在该叶所占体素中的值表示为 PM L ；从这些中我们得出比例系数 μ [7]（等式 1）。每条流线 S 都有一个关联的加权系数 FS 。FOD 叶 L 中的流线密度定义为（等式 2），其中 | SL | 是流线 S 穿过归因于 FOD 叶 L 的体素的长度。目标是找到一组加权系数 FS ，以最小化成本函数 f（等式 3），其中 λ 是用户可选择的正则化乘数，它将流线加权系数约束为与穿过相同 FOD 叶的其他流线相似（等式 4）。使用迭代线搜索算法可以找到解决方案：每个加权系数都经过独立优化，同时考虑一组相关项，这些相关项表示在对每个系数进行独立牛顿更新的情况下所有 L 的 TD L 的估计变化（等式 5）。数据采集和预处理：图像数据是从健康男性志愿者的 3T Siemens Tim Trio 系统（德国埃尔朗根）上采集的。DWI 协议如下：60 个弥散敏化方向，b =3,000s.mm -2，7 b =0 体积，60 个切片，2.5mm 各向同性体素。使用 MPRAGE 序列（TE/TI/TR = 2.6/900/1900ms，9° 翻转，0.9mm 各向同性体素）获取解剖 T1 加权图像。对弥散图像进行了校正以适应受试者运动 [12]、磁化率引起的扭曲 [13] 和 B 1 偏置场 [14]。使用约束球面反卷积 (CSD) [15] 估计纤维取向分布。使用 iFOD2 概率流线算法 [16] 生成了 1000 万条流线的纤维束图，该算法结合了解剖约束纤维束成像框架 [17] ，随机分布在整个白质中。结果：将 SIFT2 与执行 SIFT“收敛”（移除尽可能多的流线以实现与数据的最佳拟合 [7] ）进行了比较。对于 SIFT2，我们使用了 λ = 0.001，这是基于近似 L 曲线分析选择的。SIFT 和 SIFT2 方法都以这样一种方式操纵重建，使得流线密度与通过 CSD 得出的体积估计值高度一致（图 1）。然而，SIFT2 实现了比 SIFT 更优秀的模型拟合，同时保留了初始重建中的所有流线（而 SIFT 必须去除大约 96％ 的流线）。根据近似 L 曲线分析选择。SIFT 和 SIFT2 方法都以流线密度与通过 CSD 得出的体积估计值高度一致的方式操纵重建（图 1）。然而，SIFT2 实现了比 SIFT 更好的模型拟合，同时保留了初始重建中的所有流线（而 SIFT 必须删除大约 96% 的所有流线）。根据近似 L 曲线分析选择。SIFT 和 SIFT2 方法都以流线密度与通过 CSD 得出的体积估计值高度一致的方式操纵重建（图 1）。然而，SIFT2 实现了比 SIFT 更好的模型拟合，同时保留了初始重建中的所有流线（而 SIFT 必须删除大约 96% 的所有流线）。