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阿尔茨海默氏症在MRI图像中的检测
使模型对某些特定特征敏感，但对边缘不敏感。2。通过转移学习即兴创作：通过使用Resnet50的预训练的权重，对阿尔茨海默氏症的特定数据进行了微调，以增强模型适应性并提高较小或不平衡数据集的性能。
比较两种低成本3D打印技术，用于从MRI乳房图像构建幻象
开发X射线设备，用于评估，评估图像质量以及质量保证计划所需的物理乳房幻像。理想情况下，这样的幻象应反映乳房的物理特征。首先，组成材料必须具有与乳房组织相同的X射线衰减特性。其次，所使用的幻象应反映实际器官的解剖特征，例如剪影，组成组织的3D分布和变异性（1,2）。所需的解剖现实主义可以源自具有专用乳房计算机层析成像（BCT）扫描仪（2,3）的临床图像，其空间分辨率相对较高。但是，这种方法受到从BCT扫描仪获得的临床乳房图像的全球稀缺限制（4-6）。相反，利用磁性
了解2型糖尿病，神经退行性和小血管疾病的MRI标记和痴呆症风险之间的关系：调解分析
摘要探索神经变性和脑小血管疾病（SVD）可以介导2型糖尿病和较高痴呆症风险之间的关联。分析样本由2228名参与者组成，来自三城市研究，年龄在65岁及65岁及以上，没有痴呆症的痴呆症。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。 在最多12年的随访期间，每2至3年评估痴呆状态一次。 脑实质分数（BPF）和白质超强度体积（WMHV）分别选择为神经变性的标记和脑SVD。 我们使用线性和COX模型对年龄，性别，教育水平，高血压，高胆固醇血症，BMI，BMI，吸烟和饮酒状态，APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整，对基线BPF和WMHV（介体）对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。 基线时，有8.8％的参与者患有糖尿病。 糖尿病（是vs. no）与较高的WMHV（β糖尿病= 0.193，95％CI 0.040; 0.346）和较低的BPF（β糖尿病= -0.342，95％CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195％），以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04; 糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV（HRDIAB = 1.05，95％CI 1.01; 1.11; 1.11，介导的零件= 10.8％）和较低的BPF（HR DIAB = 1.12，95％CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20，介导的部分= 22.9％）介导的。 这项研究表明，神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30％的关联。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。在最多12年的随访期间，每2至3年评估痴呆状态一次。脑实质分数（BPF）和白质超强度体积（WMHV）分别选择为神经变性的标记和脑SVD。我们使用线性和COX模型对年龄，性别，教育水平，高血压，高胆固醇血症，BMI，BMI，吸烟和饮酒状态，APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整，对基线BPF和WMHV（介体）对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。基线时，有8.8％的参与者患有糖尿病。糖尿病（是vs. no）与较高的WMHV（β糖尿病= 0.193，95％CI 0.040; 0.346）和较低的BPF（β糖尿病= -0.342，95％CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195％），以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04;糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV（HRDIAB = 1.05，95％CI 1.01; 1.11; 1.11，介导的零件= 10.8％）和较低的BPF（HR DIAB = 1.12，95％CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20，介导的部分= 22.9％）介导的。这项研究表明，神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30％的关联。
使用实时fMRI神经反馈克劳斯（F。f。f。; Kogias，N.O。； Krentz，M。； Lührs，M。
最近已经显示，急性应力影响大型大脑网络之间的神经资源分配，尤其是执行控制网络和显着网络之间的平衡。对这种动态资源重新分配过程的适应性被认为在与压力相关的PSY-CHOPALOGY中起主要作用，这表明应力弹性可以通过在这两个网络之间自适应地重新分配神经资源的保留能力来确定。积极训练这种能力可能是增加患有与压力相关的症状学风险的个体的弹性的潜在有前途的方法。使用实时功能磁共振成像，当前的研究研究了个人是否可以学会自我调节与压力相关的大规模网络平衡。参与者参与了双向和隐式实时fMRI神经反馈范式，其中间歇性地向他们提供了视觉表示显着性和执行控制网络平均激活和执行控制网络之间的差异信号，并试图自我调节该信号。Our results show that, given feedback about their performance over three training sessions, participants were able to (1) learn strategies to differentially control the balance between SN and ECN activation on demand, as well as (2) successfully transfer this newly learned skill to a situation where they (a) did not receive any feedback anymore, and (b) were exposed to an acute stressor in form of the prospect of a mild electric stimulation.当前的研究构成了基于与压力相关的大规模网络平衡的神经反馈培训的第一大成功证明 - 一种新颖的方法，一种新的方法有可能培训对现实生活中压力源的中心反应的控制，并可能为未来的临床干预措施奠定基础，以促进越来越多的弹性。
使用相的定量MRI重建
摘要。定量磁共振成像（QMRI）需要多相的采集，通常依赖于减少数据采样和重建算法来加速扫描，这固有地构成了不良的逆概率。尽管许多研究着重于在此过程中衡量不确定性，但很少有人探索如何利用它来增强重建性能。在本文中，我们介绍了PUQ，这是一种新型的方法，它率先将不确定性信息用于QMRI重建。PUQ采用了两个阶段的重建和参数拟合框架，其中估计在重建过程中估算相位的不确定性，并在拟合阶段使用。此设计允许不确定性反映参数拟合期间不同阶段的可靠性和指导信息集成。我们评估了来自健康受试者的体内T1和T2映射数据集的PUQ。与现有的QMRI重建方法相比，PUQ在参数映射中实现了最新性能，证明了不确定性指导的有效性。我们的代码可在https：// anony-mous.4open.science/r/puq-75b2/上找到。
澳大利亚经济不确定性冲击的工业影响
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件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。
在神经反馈任务期间同时进行EEG-FMRI，这是多模式数据集成的脑成像数据集
组合脑电图和fMRI允许整合精细的空间和准确的时间分辨率，但如果实时执行以实现神经反馈（NF）循环，则会引起许多挑战。在这里，我们描述了在运动成像NF任务中同时获得的脑电图和fMRI的多模式数据集，并补充了MRI结构数据。这项研究涉及30名健康志愿者接受五次培训。我们在以前的工作中展示了同时EEG-FMRI NF的潜力和优点。在这里，我们说明了可以从该数据集中提取的信息的类型并显示其潜在用途。这代表了NF的EEG和fMRI的第一个同时记录之一，在这里我们提出了第一个开放访问BI-MODAL模式NF数据集，该数据集整合了EEG和FMRI。我们认为，这将是（1）多模式数据集成的进步和测试方法，（2）提高所提供的NF质量，（3）改善在MRI下获得的EEG的方法论，并（4）使用多模式信息研究了运动象征的神经标志物。
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
大脑成像的演变：从CT扫描到fMRI及以后。
计算机断层扫描（CT）扫描，于1970年代引入，标志着医学成像的开创性进步。由英国工程师Godfrey Hounsfield和物理学家Allan Cormack开发，CT扫描使用X射线梁创建大脑的横截面图像。这项技术比传统的X射线提供了更大的分辨率，使临床医生能够以更高的精度检测肿瘤，出血和结构异常。尽管具有优势，但CT成像的区分能力有限，并使患者暴露于电离辐射，从而促使人们寻找更安全，更详细的成像方法[2]。
分析临床MRI研究中使用的样本量
尽管如此，临床MRI研究的计划面临着几个挑战，最值得注意的是样本量计划，必须在研究开始之前进行。必须在道德委员会和资金机构面前捍卫这项前研究计划。因此，这对于研究的成功至关重要。太小的样本量可能无法达到统计确定性。也应避免样本量，尤其是出于道德原因，因为MRI研究给经常患有严重疾病的患者增加了扫描时间的负担。此外，花费超过必要的资源在环境和经济上是有问题的[3]，可能会耗尽医疗专业人员的工作时间。这可能是尤其具有挑战性的，因为“医疗保健劳动力短缺是许多国家的医疗保健系统面临的最大，最紧迫的挑战” [4]。