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集成转录组和神经成像大脑模型......
作者：Q Adewale · 2021 · 被引用 32 次 — 文章部分来自阿尔茨海默病。神经影像学倡议 (ADNI) 数据库 (adni.loni.usc.edu)。因此，研究人员在...
大专业的功能性神经成像生物标志物...
MDD中的最新发现的弹性的特征在于与认知控制，情绪调节和奖励处理有关的大脑网络中的激活和功能连通性的可分离曲线。增加了与认知评估和情绪调节有关的额叶皮质大脑区域的激活是对MDD高风险和患有有利疾病病程的MDD的弹性个体的共同特征。此外，额叶 - 纹状体 - 束功能连接性与抗抑郁症个体中对第一线治疗的有利反应的正面肌肉功能连通性之间的显着关联表明，神经反应的变化和经验依赖性的可相对于MDD中的抗复原力不足。
深部脑刺激的神经影像学进展
摘要：深部脑刺激是多种脑部疾病的成熟疗法，其潜在适应症正在迅速扩大。神经影像学通过改进解剖结构描绘以及最近脑连接组学的应用，推动了深部脑刺激领域的发展。这些疾病的旧有病变定位理论已经发展为较新的基于网络的“回路病”，通过使用先进的神经影像学技术（如扩散纤维束成像和 fMRI），可以直接评估体内这些脑回路。在这篇综述中，我们结合使用超高场 MR 成像和扩散纤维束成像来强调目前美国批准的深部脑刺激适应症的相关解剖结构：特发性震颤、帕金森病、耐药性癫痫、肌张力障碍和强迫症。我们还回顾了有关使用 fMRI 和扩散纤维束成像来了解深部脑刺激在这些疾病中的作用，以及它们在手术定位和设备编程中的潜在用途的文献。
神经影像学研究博士后助理职位
资格要求：申请人必须近期获得电气和计算机工程、生物医学成像、医学物理学或相关学科的博士学位，并具有以第一作者同行评审出版物为证明的先前研究经验。强大的组织能力、高度的独立性和主动性、出色的沟通能力、出色的计算机熟练程度以及与其他小组成员和合作者有效合作的能力是必不可少的。图像处理经验（例如 MATLAB、python 和图像分析软件包）是必不可少的。理想的候选人应积极性高、可靠，并且在独立工作或合作工作时同样高效。
Brainlat项目，...
拉丁美洲脑健康研究所（Brainlat）发布了来自拉丁美洲的780名参与者的独特多模式神经影像学数据集。数据集包括530例神经退行性疾病患者，例如阿尔茨海默氏病（AD），行为变异额颞痴呆（BVFTD），多发性硬化症（MS），帕金森氏病（PD）和250个健康对照（HCS）。该数据集（62.7±9.5岁，年龄范围21-89岁）是通过在五个拉丁美洲国家进行的多中心努力来收集的，以满足较大不平等区域中负担得起，可扩展和可用的生物标志物的需求。Brainlat是临床和认知评估，解剖磁共振成像（MRI），静息状态功能性MRI（fMRI），扩散加权MRI（DWI）和高密度静息态电脑术（EEG）的第一个区域收集。此外，它还包括有关统一招聘和评估方案的人口统计信息。该数据集公开可用，以鼓励基于多模式神经影像学的神经变性的工具和健康应用的进一步研究和开发，从而促进了区域可变性的评估并纳入了代表性不足的参与者研究中。
老年心理健康研究的神经影像学研究
霍华德·J·艾森斯坦（Howard J.1995年，Aizenstein博士毕业于Urbana-Champaign的伊利诺伊大学，获得了MD和计算机科学博士学位（计算学习理论）。 他完成了一般性和成人精神病学的居住（1999年），老年精神病学研究金（2000），以及功能性神经影像学研究奖学金（2001），均在匹兹堡大学，西方精神病学研究所和临床上。 他于2001年加入了匹兹堡大学的教师，目前是精神病学副教授，在生物工程系进行了次要任命。 Aizenstein博士是认知神经科学领域的75篇文章和书籍章节的作者或合着者。 他的研究计划使用不同的融合方法，传统的计算机任务以及结构和功能磁共振成像，以识别影响老年人的记忆，注意力和学习的关键大脑结构，以及在抑郁症治疗过程中它们如何改变。 他的研究由美国国家心理健康研究所（NIMH）和国家老龄研究所资助。1995年，Aizenstein博士毕业于Urbana-Champaign的伊利诺伊大学，获得了MD和计算机科学博士学位（计算学习理论）。他完成了一般性和成人精神病学的居住（1999年），老年精神病学研究金（2000），以及功能性神经影像学研究奖学金（2001），均在匹兹堡大学，西方精神病学研究所和临床上。他于2001年加入了匹兹堡大学的教师，目前是精神病学副教授，在生物工程系进行了次要任命。Aizenstein博士是认知神经科学领域的75篇文章和书籍章节的作者或合着者。他的研究计划使用不同的融合方法，传统的计算机任务以及结构和功能磁共振成像，以识别影响老年人的记忆，注意力和学习的关键大脑结构，以及在抑郁症治疗过程中它们如何改变。他的研究由美国国家心理健康研究所（NIMH）和国家老龄研究所资助。
Prune1综合征中的神经影像学：文献的迷你审查
修剪外聚磷酸酶1（Prune1）是一种短链磷酸酶，是天冬氨酸 - 希斯丁胺 - 抗苷酸（DHH）蛋白质家族的一部分。Prune1在中枢神经系统中高度表达，并且至关重要地参与神经发育，细胞骨架重排，细胞迁移和增殖。最近，在神经发育障碍，低骨，小头畸形，可变脑异常和其他特征的患者中已经鉴定出了双重修剪1变体。Prune1型肌，主要影响DHH1结构域，从而通过功能丧失机制导致酶活性的影响降低。在这篇综述中，我们探讨了迄今为止所描述的与修剪1的致病变异有关的临床和放射学光谱。具体来说，我们专注于神经放射学发现，这些发现与临床表型和遗传数据一起，使我们能够最好地表征患有诊断和潜在预后影响的受影响儿童。
个性化的，同类的精神神经影像学设计...
精神神经影像学面临严格性和可重复性的挑战，这些挑战促使重新考虑研究设计的相对优势和局限性。由于资源的高需求和不同的推论目标，当前的设计差异强调了样本量，测量广度和纵向评估。在这个概述和观点中，我们为科学目标和资源限制的这种平衡提供了当前精神神经影像学研究设计的指南。通过启发式数据立方体对比关键设计特征，我们讨论了小样本，精确纵向研究（例如个性化研究和同伙）和大型样本，最小纵向，人口研究的折衷。精确研究通过干预和跟踪纵向过程来支持人体内机制的测试。人群研究支持跨多方面个体差异的概括测试。提出的相互验证模型（RVM）旨在递归地以顺序利用这些互补设计，以积累证据，优化相对强度并朝着改善长期临床效用而建立。
神经影像学中的人工智能：临床应用
随着深度学习 (DL) 的出现，人工智能 (AI) 正在迅速改变人类的生活，更不用说神经放射科医生的生活了。在过去的几年中，DL 已经应用于神经影像学前沿的许多研究。它已显示出改变放射学各个角落实践的潜力。通过减少检测脑转移瘤 (BM) (1, 2) 的繁琐工作以及预测胶质母细胞瘤的基因突变和患者生存率 (3, 4) 以改善受运动伪影 (5) 阻碍的图像质量，AI 现已准备好充分发挥其能力。在这篇综述中，我们将重点介绍 AI 在神经影像学中的四大类临床应用：1) 检测/诊断，2) 预测，3) 图像质量改进，和 4) 临床工作流程改进。