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探索刚果民主共和国痴呆症患者痴呆症亚型的认知和神经影像学概况
阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性疾病，其特征是淀粉样蛋白β（aβ）斑块的积累和神经蛋白质缠结，由热磷酸化的tau蛋白（Balasaheb Chavan等人，20233）组成。随着测定技术的进步，血浆生物标志物越来越多地被证明具有检测和监测AD的潜力，从而超过了主要医疗中心的集水区（Dimtsu Assfaw等人，2024； Palmqvist等，2024年，2024年）。Current revised 2024 Alzheimer's Association (AA) criteria distinguish three broad categories of AD fluid biomarkers related to AD pathogenesis: (1) core AD fluid biomarkers [the CSF ratio of amyloid- β (A β 42/40), phosphorylated and secreted AD tau (p-tau 217, p-tau-181, and p-tau 231），（2）参与其他神经退行性病理学的非特异性生物标志物，包括神经纤维纤维光（NFL）和神经胶质纤维酸性蛋白（GFAP），以及（3）非AD病理学的生物标记物（血管脑损伤，Alpha-synuclein [Alpha-synuclein [αnyn and and nyn and]）。鉴定痴呆症潜在病理的血浆生物标志物尤其有益于前驱或临床前阶段，为此，当前和新兴的疾病改良疗法更有可能有效（Ashton等人，2020年）。使用已知提供疾病早期迹象的血液生物标志物可能会促进表现出早期症状的患者的及时诊断，尤其是在早期和非典型表现中。AD中的基于血液的生物标志物与认知下降和纵向认知结果的早期指标有关（Dimtsu Assfaw等，2024）。例如，较低的血浆Aβ42/Aβ40比与较高的淀粉样蛋白斑块负担和认知障碍相关，并且可以在临床前疾病阶段检测到（Nakamura等，2018），使其可用于早期诊断和追踪疾病进展（Palmqvist等，2019）。在AD中观察到P-TAU181和P-TAU217的水平升高，是AD的早期和晚期的指标（Janelidze等，2020； Karikari等，2020）。血浆P-TAU在早期症状阶段增加，与从轻度认知障碍（MCI）到AD痴呆症的临床过渡（Thijssen等，2020）。nfl是轴突损伤的标记；虽然规格较少，但NFL的水平升高反映了更广泛的神经元损害（Mattsson等，2017）。GFAP反射星形细胞激活
尺寸自适应的 32 通道阵列线圈，用于 3 特斯拉 MRI 清醒婴儿神经成像
目的：由于实际、方法和分析方面的考虑，婴儿期功能性磁共振成像 (fMRI) 面临挑战。本研究旨在实施一种与硬件相关的方法来提高清醒婴儿 fMRI 的受试者依从性。为此，我们设计、构建并评估了一个自适应的 32 通道阵列线圈。方法：为了能够使用紧密贴合的头部阵列线圈对 1-18 个月大的婴儿进行成像，开发了一种可调节头部线圈概念。线圈设置方便半坐式扫描姿势，以提高婴儿的整体扫描依从性。耳罩隔间直接集成在线圈外壳中，以便在使用声音保护时不会失去线圈在婴儿头部的紧密贴合。使用基准级指标、信噪比 (SNR) 性能和加速成像能力，根据模型数据对构建的阵列线圈进行评估，以用于平面和同步多层 (SMS) 重建方法。此外，还获取了初步的 fMRI 数据以评估体内线圈的性能。结果：与市售的 32 通道头部线圈相比，模型数据显示 SNR 平均增加了 2.7 倍。在婴儿头部模型的中心和外围区域，测得的 SNR 增益分别为 1.25 倍和 3 倍。婴儿线圈还显示出对欠采样 k 空间重建方法和 SMS 技术的良好编码能力。
迈向更光明的星座：脊髓和大脑神经和血管动力学的多器官神经成像
新兴生物现象（例如哺乳动物的行为）本质上依赖于不同子系统进行的多种计算以及它们之间的实时交互。尽管对孤立子系统进行迭代研究可能非常有益，但跨系统的联合动力学对于理解系统功能也至关重要，它可以反映分布式共享计算或不同计算的基本交互更新。因此，要理解这些复杂的相互依赖关系还需要同时记录多个器官的生物活动。疼痛是依赖于多个子系统的复杂新兴现象的典型例子。这一临床上至关重要的问题仍未得到充分理解和解决。疼痛感由外周病因的伤害性信号传导进化而来，涉及多种化学相互作用和细胞类型（图 1 列出了一组相关信号）。这些信号从皮肤传递到脊髓，再上升到大脑。虽然这种经典的“前馈”通路描述是直观的，但可折返反馈回路存在于影响疼痛感觉的各个层面，包括局部反射回路、1、2 下行投射 3 和运动行为改变。1、4、5
早期生活压力，情感和青少年物质使用之间的联系中的神经内分泌机制：一种研究性别和性别差异的概念模型
Yinghan zhu 1 , norihide makusa 1 , Joaquim Radua 2 , Philipp G. Sämann 3 , Paolo fusus-poli 4,5 , Ingrid Agartz 6,7,8,9 , ole A. Andreasssen 8,9 Xiao Chen 12,13 , SUNAH CHOI 14 , Cheryl M. Corcoran 15,16 , Bjørn H. Ebbrup 17,18，Adriana Fortea 19，Ranji RG。20 , Birte yding Glenthøj 17,18 , Louise Biredal Glenthøj 21 , Shalaila S. Haas 15 , Holly K. Hamilton 2,2 26,27,28 , Naoyuki kadangri 29 , Minah Kim 30,31 , Tyle D. Kristensen 17 , Jun Soo kwon 14,30,31 , STEPHEN M. LABEDEVA 33 , RAMYEL , RAMYEL ，Rathother，Rachel L. H. Mathalon 22,23，Philip McGuire 36 36 36 36，Romina Mizrahi 37，Masifami Mizono 38，PaulMøller39，Takahiro Nemoto 29，Dort Nordholm 21，Dort Nordholm 21，MaryA.Røssberg9 Sababanashi 44,45 , Lukasz Smigielski 25,46 , GISELla Sugranyes , Jinsong Tang 48,49 , Anastasia Theodoridou 25 , Alexander S. Tomyshev 33 , Peter J. Uhlhaas 50,51 , Tor G. Væunnes 9,52 , Therese A. J. Van 8,9,55 , Juan H. Zhou 56,57 , Paul M. Thompson 58，Dennis Henaus 53，Maria Jalbrzikwski 10,59，Shinsuke Coike20 , Birte yding Glenthøj 17,18 , Louise Biredal Glenthøj 21 , Shalaila S. Haas 15 , Holly K. Hamilton 2,2 26,27,28 , Naoyuki kadangri 29 , Minah Kim 30,31 , Tyle D. Kristensen 17 , Jun Soo kwon 14,30,31 , STEPHEN M. LABEDEVA 33 , RAMYEL , RAMYEL ，Rathother，Rachel L. H. Mathalon 22,23，Philip McGuire 36 36 36 36，Romina Mizrahi 37，Masifami Mizono 38，PaulMøller39，Takahiro Nemoto 29，Dort Nordholm 21，Dort Nordholm 21，MaryA.Røssberg9 Sababanashi 44,45 , Lukasz Smigielski 25,46 , GISELla Sugranyes , Jinsong Tang 48,49 , Anastasia Theodoridou 25 , Alexander S. Tomyshev 33 , Peter J. Uhlhaas 50,51 , Tor G. Væunnes 9,52 , Therese A. J. Van 8,9,55 , Juan H. Zhou 56,57 , Paul M. Thompson 58，Dennis Henaus 53，Maria Jalbrzikwski 10,59，Shinsuke Coike
数据驱动的表征临床，神经影像学和基于血液的指标的创伤性脑损伤严重程度
使用格拉斯哥昏迷量表（GCS）总分具有众所周知的局限性，将创伤性脑损伤（TBI）表征为轻度，中度或重度的常规临床方法，促使人们呼吁采用更复杂的策略来表征TBI。在这里，我们使用项目响应理论（IRT）来开发一种新的方法来量化TBI严重程度，该方法结合了神经影像学和基于血液的生物标志物以及临床指标。在TBI（TRACK-TBI）研究样本（n = 2545）的多中心转化研究和临床知识中，我们表明，一组23套临床，头部计算机断层扫描（CT）和基于血液的生物标志物变量熟悉临床医生和研究人员熟悉的生物标志物变量。我们说明了如何使用IRT来识别这些特征的相对值，以估计个人沿TBI严重性连续体的位置。最后，我们表明，使用这种基于IRT的新方法产生的TBI严重程度得分逐渐预测了经典临床（轻度，中，严重或国际任务）预后和分析TBI（影响）分类方法的临床试验的功能结果。我们的调查结果直接为正在进行的国际努力提供了完善和部署新的务实的，经验上支持TBI的策略，同时说明了一种可能有助于发展其他疾病的分期系统有用的策略。
近十年新生儿 MRI 脑神经影像学研究的全球趋势：文献计量分析
神经影像学在新生儿的评估、治疗和预后判断中起着核心作用。近年来，对发育中大脑的探索一直是科研人员和临床医生研究的一大重点，尤其是磁共振成像（MRI）非侵入性神经影像学方法在展示新生儿和婴儿大脑与行为变化之间的联系方面发挥着重要作用（1,2）。MRI不仅间接反映了分子和细胞水平上观察到的复杂动态过程，而且还提供了有关大脑形态、结构连接、灰质和白质微结构特性以及大脑功能结构的信息（3-5）。通过阅读专业文献，可以利用文献计量学了解神经影像学专业或研究领域的前沿动态和发展趋势，从而帮助科研人员预测未来的研究趋势（6-11）。因此，本研究试图利用文献计量学方法对近十年来新生儿MRI脑神经影像学的研究状况进行统计分析，并评估该领域的研究热点和现状。
F-1241 机器学习利用神经影像特征区分脑结核和脑肿瘤
背景：脑结核 (TB) 的表现常常与原发性和转移性脑肿瘤以及其他脑部感染性病变相似，因此很难诊断。它是造成严重后遗症和死亡的罪魁祸首，尤其是在发展中国家。需要一种快速准确的诊断方法来防止因延迟或错误诊断而导致的惨淡后果。我们的目标是开发一种分类器，利用机器学习帮助脑 MRI 上呈现的各种放射学特征将脑结核与脑肿瘤和其他感染区分开来。方法：纳入巴基斯坦卡拉奇阿迦汗大学医院的 72 例脑结核病和 146 例非结核病（包括脑膜瘤、神经胶质瘤、脑转移、真菌和细菌性脑感染），并将其分为训练数据集和测试数据集。使用相关矩阵选择特征；并包括从脑 MRI 记录的放射学特征，即环状增强、均匀增强、基底脑膜增强、脑膜增强（非基底）、均匀扩散受限、远端梗塞、脑积水、双侧多灶性病变、单侧多灶性病变和同一叶内多个病变，以及年龄和性别。在应用合成少数过采样技术 (SMOTE)、SMOTE-Tomek 链接、编辑最近邻 (ENN) SMOTE-ENN 和自适应合成 (ADASYN) 技术平衡数据集后，使用两个模型测试分类器准确性：逻辑回归和随机森林。结果：使用逻辑回归以及 SMOTE+TOMEK 获得最高精度 (90.9%)，曲线下面积为 95.4%，F1 得分为 92.8%。将 SMOTE+TOMEK 应用于 Logistic 回归模型后，准确率提高了 6.81%。结论：机器学习在临床决策支持系统中显示出良好的作用，可以快速、无创地区分脑肿瘤和感染。这些分类器可以作为临床设置中使用的移动应用程序的基础。应采用采样技术来提高分类器的性能。关键词：脑肿瘤；脑结核；神经影像学；机器学习
在多种同类中的小血管疾病和阿尔茨海默氏病的血浆和神经影像学：梅萨
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
动静脉畸形患者的神经可塑性和语言功能重组：来自神经影像学和临床干预的见解
位于言语功能区的动静脉畸形（AVM）患者常出现语言功能障碍，神经可塑性可使部分患者大脑通过功能重组恢复言语功能。探讨AVM引起语言功能重组的机制，对理解神经可塑性、改进临床干预策略具有重要意义。本综述系统检索并分析了近年来相关领域的研究文献，涵盖神经影像学、功能性磁共振成像（fMRI）和临床病例研究等数据，整合这些证据，评估AVM患者非言语功能区功能重组现象及其影响因素。结论：AVM引起的语言功能重组是神经高度可塑性的表现，了解这一过程对神经外科手术规划和患者术后康复具有重要意义。未来的研究应继续探索脑内功能重组的机制，并致力于开发新的诊断工具和治疗方法，以提高AVM患者语言功能的恢复率。
1 IRCCS 圣拉斐尔科学研究所，神经影像研究组，神经科学部，意大利米兰，2
和 Teva。她获得了加拿大 MS 协会、意大利卫生部、意大利大学和研究部以及 Fondazione Italiana Sclerosi Multipla 的研究支持。她是《多发性硬化症和相关疾病》的副主编。M Filippi 是《神经病学杂志》的主编，副主编