背景:可视化和理解3维(3D)神经解剖学是具有挑战性的。尸体解剖受到低可用性,高成本和对专业设施的需求的限制。新技术,包括神经影像学的3D渲染,3D图片和3D视频,正在填补这一差距并促进学习,但它们也有局限性。这项概念验证研究探讨了将3D重建的神经影像数据与3D摄影测量法结合现实的纹理和精细解剖细节相结合的空间精度的可行性,以创建高实现cadaveric cadaveric神经外科外科手术模拟。方法:四个固定和注射的尸体头进行了神经影像学。为创建3D虚拟模型,使用磁共振成像(MRI)和计算机断层扫描(CT)扫描渲染表面,并创建了分段的解剖结构。通过同步神经措施和摄影测量数据收集进行了逐步的颅骨切开术。在3D导航空间中获取的所有点均在3D虚拟模型空间中导入并注册。一种新型的机器学习辅助单眼估计工具用于创建2维(2D)照片的3D重建。深度图被转换为3D网状几何形状,该几何形状与3D Virtual Model的脑表面解剖结构合并以测试其精度。定量测量值用于验证不同技术的3D重建的空间精度。结果:使用体积神经影像数据创建了成功的多层3D虚拟模型。合并了2个模型时,单眼深度估计技术创建了照片的定性准确3D表示。
人类大脑是一个庞大、互动且复杂的系统,支持着我们的日常行为和认知功能。几十年来,研究人员一直在研究人类大脑在健康和不同疾病状态下的机制。先进的神经成像技术,如脑磁图 (MEG)、事件相关电位 (ERP)、功能性近红外光谱 (fNIRS) 和磁共振成像 (MRI),已被广泛应用于探索大脑结构和功能架构的基本原理,以及各种脑部疾病的病理改变。特别是,多模态神经成像技术在未来将比单模态技术更全面地了解脑部疾病的病理机制,这可用于早期诊断和评估治疗效果和预后。总的来说,强大的神经成像分析方法的发展将从根本上促进对大脑的科学理解,并促进大量的神经科学和临床研究。本研究主题重点关注神经成像方法的最新发展及其在各个领域的应用。总共收集了该领域国际知名研究人员的 19 篇投稿,其中包括 16 篇原创研究文章、2 篇研究方案和 1 篇更正。
深度学习 (DL) 的出现增强了人工智能 (AI),它正在迅速改变人类的生活,更不用说神经放射学家的生活了。在过去的几年中,DL 已应用于神经成像领域的许多前沿研究。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 在神经成像领域的四大临床应用类别:1) 检测/诊断,2) 预测,3) 图像质量改进,以及 4) 临床工作流程改进。
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。
机器视觉和认知神经成像技术的快速同步发展为(重新)评估人类视觉系统人工模型的现状提供了无与伦比的机会。在这里,我们对 85 种现代深度神经网络模型(例如 CLIP、BarlowTwins、Mask-RCNN)进行了大规模基准分析,以强大的统计能力表征架构和训练任务的差异如何影响对人类视觉系统 16 个不同区域的 fMRI 活动的预测。我们发现:第一,即使是鲜明的架构差异(例如 Transformers 和 MLP-mixer 中没有卷积)对大脑数据的紧急拟合也影响很小;第二,任务的差异有明显的影响——分类和自监督模型显示出相对更强的大脑预测能力;第三,特征重新加权可显着提高大脑预测能力,而不会过度拟合——产生模型到大脑的回归权重,这些权重在数千张新图像中对大脑反应的预测能力达到相同的水平。广义上,这项工作展示了现代深度神经网络模型的特征空间与人类视觉系统固有的表征结构之间出现的对应关系的概况。
Kim,B。H.,Choi,Y.H.,Yang,J.J.,Kim,S.,Nho,K.,Lee,J.M。,&Alzheimer's Disision神经影像学计划。 (2020)。 鉴定了与阿尔茨海默氏病中皮质厚度相关的新型基因:系统生物学方法的神经影像学方法。 阿尔茨海默氏病杂志,75(2),531-545。 https://doi.org/10.3233/jad-191175Kim,B。H.,Choi,Y.H.,Yang,J.J.,Kim,S.,Nho,K.,Lee,J.M。,&Alzheimer's Disision神经影像学计划。(2020)。鉴定了与阿尔茨海默氏病中皮质厚度相关的新型基因:系统生物学方法的神经影像学方法。阿尔茨海默氏病杂志,75(2),531-545。 https://doi.org/10.3233/jad-191175
a 英国 MRC 神经精神遗传学和基因组学中心和卡迪夫大学脑研究成像中心,卡迪夫大学医学和心理学学院,卡迪夫,英国;b 荷兰马斯特里赫特大学健康、医学和生命科学学院,精神健康和神经科学学院;c 英国班戈大学心理学学院;d 荷兰马斯特里赫特大学心理学和神经科学学院,认知神经科学系;e 荷兰马斯特里赫特 Brain Innovation BV;f 英国卡迪夫大学医学院试验研究中心;g 英国卡迪夫大学物理和天文学院;h 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知和脑科学研究所自适应记忆研究小组;i 英国芒廷阿什 Cwm Taf Morgannwg 大学卫生委员会成瘾服务中心;j 英国达勒姆大学心理学系
我们旨在通过总结临床评估中报道的神经系统症状,并将其与回顾性收集的结构/扩散脑磁共振成像(MRI)衡量相关性,以确定患有call体疾病患者(DCC)患者的症状相关神经影像标志物(DCC)。所研究的大多数症状/疾病都与CC异常有关。总脑(TB)量与语言,认知,肌肉张力和代谢/内分泌异常有关。尽管白质(WM)体积与研究的症状无关,但灰质(GM)体积与认知,行为和代谢/内分泌疾病有关。右半球(RH)皮质厚度(CT)与语言异常相关,而左半球(LH)CT与癫痫有关。虽然Rh Gyrifacient Index(GI)与所研究的任何症状无关,但LH GI与认知障碍唯一相关。DCC患者的患者和对照组之间的GM体积和LH/RH CT显着更大,而WM体积和LH/RH GI在对照组中的明显更大。TB的体积和组织微观结构的扩散指数没有显示两组之间的差异。总而言之,我们的基于大脑MRI的措施成功地揭示了与许多症状的差异联系。具体来说,LH GI异常可以是DCC患者的预测因子,这与患者的症状唯一相关。此外,CC异常患者的结核病体积正常和整体组织微观结构,具有GI指示的可能恶化的机制以扩展/折叠大脑。
摘要:在大鼠模型中,通过正电子发射断层扫描/计算机断层扫描/计算机断层扫描(PET/CT)成像跟踪鼻内气泡放射性标记的聚合物胶束纳米颗粒(LPNP)的命运,以测量鼻子到脑的递送。在体内寻求了一种新的无线电毒剂的定量时间和空间测试方案。用锆89(89 ZR)标记的LPNP通过鼻内或静脉输送,然后进行串行PET/CT成像。连续成像2小时后,将动物牺牲,并分离出脑结构(嗅球,前脑和脑干)。测量每个大脑区域的活性通过活动测量与相应的PET/CT区域进行比较。LPNP(100 nm PLA – PEG – DSPE+ 89 ZR)的串行成像通过鼻管内经室传递,与静脉内给药后1和2 h后1和2 h在大脑中的活性增加,与静脉内给药相比,与静脉内相关,这与ex vivo gamma gamma comma counting and AutoRodighice相关。尽管评估从鼻子到脑的交付是一种有前途的方法,但该技术有几个需要进一步发展的局限性。本文提供了一种用于气溶性鼻内递送的实验方案,该方案可能提供了一个更好地靶向嗅觉上皮的平台。
摘要临床神经影像学在很大程度上仅限于研究精神疾病治疗的神经生理结果,而不是研究这些结果作为临床策略的功能而产生的神经认知机制,而旨在研究非临床和临床人群中这些机制的认知神经科学研究在生态上受到了挑战,因为任务代表和推广到干预策略的程度。然而,神经成像技术(如功能性近红外光谱和基于功能性近红外光谱的超扫描)的最新技术和方法进步为研究更自然和互动环境中的变化机制提供了新的机会,代表了提高我们对支持识别功能失调认知操作的脑内和脑间系统的理解的独特前景。