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口语大脑：言语，韵律和语法的fMRI实验概论
在这项研究中，我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先，我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后，我们将介绍并讨论有关（1）语音运动控制，（2）发音复杂性，（3）韵律的神经解剖学相关性的实验结果，以及（4）义大利处理的神经认知底物。实验（1）和（2）表明，由SMA，运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外，我们可以证明，只有语音运动的执行才能招募左前岛，而发音计划则没有。实验结果（3）的结果表明，控制韵律处理的横向化不是韵律（语言与情感）的功能，而是处理单元的更一般特征，例如韵律框架的大小，造成了不同皮质区域的激活。最后，在实验（4）中，我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外，我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据，这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
fMRI的多次采集序列：继续谨慎
fMRI的多功能或同时多层采集序列在过去十年中变得流行，部分原因是在大规模研究中采取的方法的影响，例如人类Connectome Project。但是，将这种高度加速的高分辨率序列应用于较小规模的项目可能存在明显的缺点，这在信号与噪声比，可靠性和实验能力方面存在很大的缺点。尤其是，使用较小的体素，较短的重复时间和高水平的多次加速度可能会对信号对噪声，图像伪像和腹侧脑区域的信号脱落产生强烈的负面影响。多功能序列可以是有价值的工具，尤其是对于专业应用程序，但应明智地应用于较小规模的研究，重点关注特定项目的端点，并在适当的测试和试点工作之后。
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
增强型生成对抗网络，用于 3D 脑 MRI 超分辨率
用于磁共振成像 (MRI) 的单图像超分辨率 (SISR) 重建引起了人们的极大兴趣，因为它不仅可以加快成像速度，还可以改善可用图像数据的定量处理和分析。生成对抗网络 (GAN) 已被证明在图像恢复任务中表现良好。在这项工作中，我们遵循 GAN 框架并开发了一个与鉴别器相结合的生成器来解决 T1 脑 MRI 图像上的 3D SISR 任务。我们开发了一种新颖的 3D 内存高效的残差密集块生成器 (MRDG)，其在 SSIM（结构相似性）、PSNR（峰值信噪比）和 NRMSE（归一化均方根误差）指标方面实现了最先进的性能。我们还设计了一个金字塔池化鉴别器 (PPD) 来同时恢复不同尺寸尺度上的细节。最后，我们引入了模型混合，这是一种简单且计算效率高的方法，可以平衡图像和纹理
Dempster-Shafer 可信 AI 方法及其在胎儿脑部 MRI 分割中的应用
摘要 — 对于病理病例和在不同中心获取的图像（而不是训练图像），用于医学图像分割的深度学习模型可能会意外且严重地失败，其标记错误违反了专家知识。此类错误破坏了用于医学图像分割的深度学习模型的可信度。检测和纠正此类故障的机制对于安全地将这项技术转化为临床应用至关重要，并且很可能成为未来人工智能 (AI) 法规的要求。在这项工作中，我们提出了一个值得信赖的 AI 理论框架和一个实用系统，该系统可以使用基于 Dempster-Shafer 理论的回退方法和故障安全机制来增强任何骨干 AI 系统。我们的方法依赖于可操作的可信 AI 定义。我们的方法会自动丢弃由骨干 AI 预测的违反专家知识的体素级标记，并依赖于这些体素的回退。我们在最大的已报告胎儿 MRI 注释数据集上证明了所提出的可信 AI 方法的有效性，该数据集由来自 13 个中心的 540 个手动注释的胎儿大脑 3D T2w MRI 组成。我们值得信赖的 AI 方法提高了四个骨干 AI 模型的稳健性，这些模型适用于在不同中心获取的胎儿脑部 MRI 以及患有各种脑部异常的胎儿。我们的代码可在此处公开获取。
胸部MRI图像的定量分析，用于良性恶性诊断肺固体结节
方法：招募了总共333例肺结核（训练队列中的233例，在验证队列中为100例）。从MRI图像（CE T1W和T2W）中提取了总共2,824个放射线特征。逻辑回归（LR），幼稚的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBOOST）分类器用于构建预测模型，并在应用最佳预测模型后为每个患者获得了放射线学分数（RAD分数）。临床因素和RAD分数共同基于多元逻辑回归分析构建了一个nom图模型，并使用接收器操作特征曲线（AUC）下的区域评估了五个预测模型的诊断性能。
Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。