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深度筛分卷积神经网络，用于从3D超声图像中进行总脑体积估计
早产儿是一个高度脆弱的人群。这些婴儿的总脑体积（TBV）可以通过脑超声（US）成像来准确估算，从而可以对新生儿重症监护（NICU）入院期间对早期大脑生长进行纵向研究。对3D图像的TBV自动估算可提高诊断速度，并逃避专家手动分段3D图像的必要性，这是一项精致且耗时的任务。我们开发了一种深入学习方法来从3D超声图像中估算TBV。它从深度卷积神经网络（CNN）带来了延伸的残留连接和额外的层，灵感来自模糊C均值（FCM），以进一步将特征分离为不同的区域，即筛分层。因此，我们称此方法为深卷积神经网络（DSCNN）。使用从两个不同的超声设备中获取的两个数据集进行了TBV估计，以包括Alexnet-3D，Resnet-3D和VGG-3D在内的三种最新方法进行验证。结果突出显示了预测与观察到的TBV值之间的密切相关性。回归激活图用于解释DSCNN，从解剖学的角度探索那些更一致和合理的像素来允许TBV估计。因此，它可用于从3D图像中直接估算TBV，而无需进一步的图像分割。
发展认知神经科学
养育质量与儿童认知和执行功能 (EF) 相关，而后者是社会和学业发展的重要预测指标。然而，儿童对养育行为的敏感性各不相同，而这种敏感性的神经生物学基础尚不清楚。在一项前瞻性纵向研究中，我们检查了新生儿总脑容量 (TBV) 和感兴趣的亚区域（即海马 (HC) 和前扣带回 (ACG)）是否会调节母亲敏感性与整个儿童早期认知/EF 发展之间的关联。新生儿接受了脑部磁共振成像扫描。我们在 2.0 0.1 岁（N = 53）和 4.9 0.8 岁（N = 36）时描述了他们的认知表现和 EF。根据产后 6 个月对标准化游戏情况的观察，对母亲敏感性进行编码。新生儿 TBV 调节了母亲敏感性与 2 年工作记忆以及所有 5 年认知结果之间的关联，这表明母亲敏感性与儿童认知之间的正相关性仅在新生儿 TBV 较大或平均而非较小的儿童中观察到。TBV 校正的 HC 和 ACG 体积也观察到了类似的模式。研究结果表明，较大的新生儿 TBV、HC 和 ACG 可能是对环境易感性的基础，并影响养育质量对长期认知发展的影响程度。
基于项目的住房选择：我们对基于项目的代金券的了解和需要了解的内容
PBV 计划是根据 1998 年《优质住房和工作责任法》作为 HCV 计划的一部分而创建的。1 PBV 的资格标准与构成 HCV 计划大部分内容的租户代金券 (TBV) 相同。对于这两种计划，单元都出租给符合条件的家庭，这些家庭最多将其收入的 30% 用于支付房租和水电费，代金券将弥补差额。重要的是，它们有几个关键区别。与理论上允许家庭从接受代金券的房东那里租用任何符合条件、价格合理的单元的 TBV 不同，PBV 通过业主和 PHA 之间的长期合同与特定单元挂钩。拥有 TBV 的家庭以后可以搬到任何拥有相同代金券的符合条件的单元。如果家庭在合同到期前搬出 PBV 单元，则租金援助将在合同期间继续由特定单元提供。2
多组分脂质乳液对极低出生体重婴儿脑容量的影响
在生命的早期优化营养的早期营养中的抽象目的是衰减早产的不良神经系统后果并有可能改善神经发育结果的关键机会。我们假设在肠胃外营养（PN）中使用多组分脂质乳液（MLE）与在极低的出生体重（ELBW）婴儿中等效年龄（TEA）的脑磁共振上的小脑脑磁共振上的较大体积有关。研究设计，我们分析了妊娠28周的早产儿和/或出生体重<1,000 g在我们以前的试验中随机分配的一群早产儿中的大脑磁共振成像（MRI），以接受MLE或大豆基脂质乳液（SLE）。该研究的主要结果是小脑体积（CEV），该小脑体积（CEV）是在茶中获得的MRI。次要结果包括总脑体积（TBV），上重量，脑干量和CEV校正了在TEA上获得的MRI评估的TBV。然后分析了34名婴儿的茶中的MRI：MLE组中的17个，SLE组为17。两个研究组之间进行MRI的月经后年龄（PMA）是可比的。MLE组中的CEV以及经PMA校正的CEV均高于SLE组。在考虑的其他大脑体积之间没有发现差异。结论我们的结果表明，在PN中使用MLE可以促进ELBW婴儿的CEV生长，并在TEA时以MRI价值促进。
多区域灰质萎缩作为社区痴呆症发展的预测指标：Hisayama 研究
摘要 目的 评估日本老年人群中区域性灰质萎缩与痴呆风险的关联。方法 我们对 1158 名年龄 ≥ 65 岁的无痴呆症的日本居民进行了 5.0 年的随访。应用基于体素的形态测量方法估计基线时的区域灰质体积 (GMV)。计算 GMV 与总脑体积之比 (GMV/TBV)，并使用 Cox 比例风险模型估计其与痴呆风险的关联。我们评估了是否可以通过在痴呆相关脑区中增加灰质萎缩区域总数来提高基于已知痴呆风险因素的模型的预测能力，其中每个区域灰质萎缩的临界值由受试者工作特征曲线确定。结果 在随访期间，113 名参与者患上了全因痴呆，其中 83 人患有阿尔茨海默病 (AD)。内侧颞叶、岛叶、海马和杏仁核的较低 GMV/TBV 与全因痴呆和 AD 的高风险显著/略相关（所有趋势 p 值≤0.08）。全因痴呆和 AD 的风险随着出现灰质萎缩的大脑区域总数的增加而显著增加（趋势 p 值均<0.01）。将灰质萎缩区域总数添加到由已知风险因素组成的模型中可显著提高对 AD 的预测能力（Harrell 的 c 统计量：0.765–0.802；p=0.02）。结论我们的研究结果表明，内侧颞叶、岛叶、海马和杏仁核中灰质萎缩区域总数是老年人群患痴呆症（尤其是 AD）的重要预测因素。
多区域灰质萎缩作为社区痴呆症发展的预测指标：Hisayama 研究
摘要 目的 评估日本老年人群中区域性灰质萎缩与痴呆风险的关联。方法 我们对 1158 名年龄 ≥ 65 岁的无痴呆症的日本居民进行了 5.0 年的随访。应用基于体素的形态测量方法估计基线时的区域灰质体积 (GMV)。计算 GMV 与总脑体积之比 (GMV/TBV)，并使用 Cox 比例风险模型估计其与痴呆风险的关联。我们评估了是否可以通过在痴呆相关脑区中增加灰质萎缩区域总数来提高基于已知痴呆风险因素的模型的预测能力，其中每个区域灰质萎缩的临界值由受试者工作特征曲线确定。结果 在随访期间，113 名参与者患上了全因痴呆，其中 83 人患有阿尔茨海默病 (AD)。内侧颞叶、岛叶、海马和杏仁核的较低 GMV/TBV 与全因痴呆和 AD 的高风险显著/略相关（所有趋势 p 值≤0.08）。全因痴呆和 AD 的风险随着出现灰质萎缩的大脑区域总数的增加而显著增加（趋势 p 值均<0.01）。将灰质萎缩区域总数添加到由已知风险因素组成的模型中可显著提高对 AD 的预测能力（Harrell 的 c 统计量：0.765–0.802；p=0.02）。结论我们的研究结果表明，内侧颞叶、岛叶、海马和杏仁核中灰质萎缩区域总数是老年人群患痴呆症（尤其是 AD）的重要预测因素。