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基于脑MRI的威尔逊病组织分类
威尔逊氏病 (WD) 是由于脑和肝脏中铜过量积累引起的，如果不及早诊断，会导致死亡。WD 在 MRI 扫描中以白质高信号 (WMH) 的形式出现。通过视觉比较将 WD 与对照组进行分类是一项挑战且繁琐的工作，主要是因为 WMH 存在细微差异。本信介绍了一种基于计算机辅助设计的自动分类策略，该策略使用优化的迁移学习 (TL)，利用两个新范式，即 (i) MobileNet 和 (ii) 视觉几何组-19 (VGG-19)。此外，作者根据机器学习 (ML) 范式对 TL 系统进行了基准测试。使用四倍增强，VGG-19 优于 MobileNet，准确率和曲线下面积 (AUC) 分别为 95.46 ± 7.70 % 、0.932 (p < 0.0001) 和 86.87 ± 2.23 % 、0.871 (p < 0.0001)。此外，与基于 ML 的软分类器 - 随机森林进行基准测试时，MobileNet 和 VGG-19 分别显示出 3.4% 和 13.5% 的提升。
帕金森病的冷漠症进展与脑萎缩和白质损伤有关
我们使用了 445 名参与者的 T1 加权磁共振成像 (MRI) 和临床数据。冷漠症是运动障碍协会统一帕金森病评定量表 (MDS-UPDRS) 第 I 部分的一部分进行评估的。我们应用基于变形的形态测量 (DBM) 来量化灰质萎缩，并使用脑组织分割 (BISON) 算法从 T1 加权图像中分割出 WMH。使用线性回归模型，我们进行了横断面分析，以确定基线脑测量值 (DBM 和 WMH) 与冷漠严重程度之间的关联。纵向分析利用线性混合效应模型来调查基线脑测量值是否与未来的冷漠症随时间进展有关，其中考虑了年龄、性别、运动伪影、Hoehn 和 Yahr 分期、左旋多巴等效日剂量 (LEDD)、颅内总容量 (TIV) 和基线冷漠等协变量。我们进行了基于假设和探索性的分析，以确认文献中先前报告的结果并探索潜在的新关联。
中风后疲劳的神经影像学相关性
结果：我们确定了 46 项研究（N = 6543）；在许多研究中，与疲劳的关联是次要的或子分析（28.3%）。成像参数通过八个变量进行评估：病变侧化、病变位置、病变体积、脑萎缩、梗塞数量、脑微出血、白质高信号 (WMH) 和网络测量。大多数变量没有确凿证据表明与疲劳有任何关联。在可能的情况下，荟萃分析表明以下因素与 PSF 无关；左侧病变部位（OR：0.88，95% CI（0.64，1. 22）（p = 0.45））、脑幕下病变部位（OR：1.83，95% CI（0.63，5.32）（p = 0.27））和 WMH（OR：1.21，95% CI（0.84，1.75）（p = 0.29））。许多研究对病变部位进行了评估，结果不一；只有一项研究使用了体素症状病变映射 (VSLM)。一些小型研究表明功能性大脑网络（即额叶、额叶-纹状体-丘脑和感觉处理网络）的改变与 PSF 之间存在关联。
年度教育与淀粉样蛋白 -
方法的淀粉样蛋白-PET信息（[18 f] flutemetamol或[18 f] florbetaben）的SCD+，轻度认知障碍（MCI）和AD从AMYPAD-DPMS队列中获取，这是一项多中心随机对照研究。组分类基于SCD-I和NIA-AA工作组的建议。淀粉样蛋白宠物图像是在初次筛选后的8个月内获取的，并用不型进行处理。淀粉样蛋白负载基于全局丝氨酸（CL）值。教育水平由多年来的正规教育和随后的高等教育索引。使用线性回归分析，在整个队列中测试了教育对CL值的主要影响，然后评估通过诊断群体的教育互动（协变量：年龄，性别，性别和招募记忆诊所）。为了说明非AD病理学和合并症的影响，我们比较了白质高强度（WMH）严重程度（WMH）严重程度，心血管事件，抑郁症，抑郁症，焦虑症以及使用Fisher精确测试的每个诊断类别中受过较低教育和受过良好受教育程度的群体之间的较低教育和受过良好受教育程度的组之间的焦虑病史。教育
所有威尔士癌症治疗警报卡
儿科癌症治疗警报卡Aneurin Bevan UHB IP9001（K）Abuhb N N N N G Glan Clwyd医院（北威尔士癌症治疗中心（NWCTC））IP9001（k）YGC IP9002（K） Gwynedd（Alaw单位）IP9001（k）YG P9002（K）YG N威尔士大学医院（血液学）IP9001（K）UHW N N N N N N N n威尔士大学医院（青少年癌症信托基金会）IP9001（K）TCT IP9002（K）TCT IP9002（K）TCT N Prince Charles Hospital（Hematology）IP9001（K）ip9001（K） N HYWEL DDA UHB IP9001（K）HDUHB P9002（K）HDUHB N SINGLETON医院（血液学）P9001（K）SH HAEM N N N N N N N N N N N N N N S SINGLETON医院（肿瘤学）IP9001（K）SH ONC IP9002（K）SH ONC IP9002（K）威尔士医院N N IP9000（K）
教育年份与主观认知下降，MCI和阿尔茨海默氏病的患者的淀粉样蛋白负担之间的关联
方法的淀粉样蛋白-PET信息（[18 f] flutemetamol或[18 f] florbetaben）的SCD+，轻度认知障碍（MCI）和AD从AMYPAD-DPMS队列中获取，这是一项多中心随机对照研究。组分类基于SCD-I和NIA-AA工作组的建议。淀粉样蛋白宠物图像是在初次筛选后的8个月内获取的，并用不型进行处理。淀粉样蛋白负载基于全局丝氨酸（CL）值。教育水平由多年来的正规教育和随后的高等教育索引。使用线性回归分析，在整个队列中测试了教育对CL值的主要影响，然后评估通过诊断群体的教育互动（协变量：年龄，性别，性别和招募记忆诊所）。为了说明非AD病理学和合并症的影响，我们比较了白质高强度（WMH）严重程度（WMH）严重程度，心血管事件，抑郁症，抑郁症，焦虑症以及使用Fisher精确测试的每个诊断类别中受过较低教育和受过良好受教育程度的群体之间的较低教育和受过良好受教育程度的组之间的焦虑病史。教育
教育年份与主观认知下降，MCI和阿尔茨海默氏病的患者的淀粉样蛋白负担之间的关联
方法的淀粉样蛋白-PET信息（[18 f] flutemetamol或[18 f] florbetaben）的SCD+，轻度认知障碍（MCI）和AD从AMYPAD-DPMS队列中获取，这是一项多中心随机对照研究。组分类基于SCD-I和NIA-AA工作组的建议。淀粉样蛋白宠物图像是在初次筛选后的8个月内获取的，并用不型进行处理。淀粉样蛋白负载基于全局丝氨酸（CL）值。教育水平由多年来的正规教育和随后的高等教育索引。使用线性回归分析，在整个队列中测试了教育对CL值的主要影响，然后评估通过诊断群体的教育互动（协变量：年龄，性别，性别和招募记忆诊所）。为了说明非AD病理学和合并症的影响，我们比较了白质高强度（WMH）严重程度（WMH）严重程度，心血管事件，抑郁症，抑郁症，焦虑症以及使用Fisher精确测试的每个诊断类别中受过较低教育和受过良好受教育程度的群体之间的较低教育和受过良好受教育程度的组之间的焦虑病史。教育
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随着人们预期寿命的增加，痴呆症提出了一个紧迫的全球公共卫生问题。在认知能力下降的各种形式中，阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的，占病例的近70％。世界卫生组织估计，2010年有3,560万人患有痴呆症，预测显示到2030年（达到6570万），到2050年增加到1.315亿。目前，在巴西，痴呆症患者的估计人数为120万。为了促进早期干预措施并提高患者的生活质量，早期检测和诊断AD至关重要。轻度认知障碍（MCI）是以微妙的认知下降为特征的疾病，是AD的前驱阶段。MCI患者的发展风险增加。因此，认识到随后几年将发展AD的MCI患者至关重要，因为这些患者的早期识别允许早期干预措施并更好地治疗该疾病。拟议的研究将集中于放射线医生在阿尔茨海默氏症中使用的最常见的视觉评级量表的自动化，例如内侧时间萎缩（MTA），全球皮质萎缩（GCA）和白质超强度（WMH）（WMH）的自动化，并通过评估这些量表的新范围，以遵守这些量表的新颖性，并通过一定的量表来评估这些量表，以遵循longitial的范围，以限制量表，并通过一位量表来定制了一项范围的范围。转换率向广告。我们了解，这种方法可能会为当前关于阿尔茨海默氏症的FAPESP研究项目做出重要贡献。
与脑小血管疾病有关的冷漠研究的进步
脑小血管疾病（CSVD）与一系列临床，成像和病理综合征有关，这些综合征是由影响小动脉的各种病因及其微动脉，毛细血管，微毛细血管和大脑中小静脉的远端分支（1）。CSVD是一种与年龄增长有关的脑血管疾病，其特征是阴险的发作和缓慢的进展。Imaging markers of CSVD include recent small subcortical infarct (RSSI), lacune of presumed vascular origin, white matter hyperintensity of presumed vascular origin (WMH), perivascular space (PVS), cerebral microbleed (CMB), cortical superficial siderosis (cSS), brain atrophy, cortical cerebral microinfarct （CMI）和偶然DWI阳性病变（2）。CSVD的临床表现高度异质，包括认知功能障碍，步态障碍，情感障碍和发汗等症状。
基于机器学习的预测具有正常认知功能的个体中的轻度认知障碍
在过去的十年中，多项研究报告了可能促进或预测痴呆症发展的主要危险因素，包括年龄，教育，性别，精神障碍，糖尿病等（3，4）。很少有人关注MCI正常认知功能的风险或原因。此外，随着成像的发展，磁共振成像（MRI）可以提供不同脑损伤的可视化，例如缺血性中风，白质超强度（WMH）和脑萎缩，越来越多地用于诊断和病因学区分认知功能障碍（5，6）。很少有研究集中于临床和图像因素的组合，以确定MCI的未来风险。与科学家手动完成的数据分析相比，人工模型在检测不同变量的重要性并平衡每个变量和周期之间的重量方面可能更强大且准确。