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扩散加权成像在髓母细胞瘤和室管膜瘤鉴别诊断中的准确性
脑肿瘤是儿童最常见的实体肿瘤之一，也是儿童癌症相关死亡的原因（1）。脑肿瘤主要根据组织发生原理进行分类，该原理允许基于与几种假定的起源细胞及其假定的分化阶段的微观相似性对肿瘤进行分类（2）。髓母细胞瘤是一种常见的恶性脑肿瘤，发生于儿童期，占儿童脑肿瘤的 15- 20%（3, 4）。肿瘤通常发生在小脑，在三分之一的病例中常侵入第四脑室，并发展为整个脊髓转移（5）。相关症状不明显，诊断通常会延迟。然而，70% 至 80% 的病例在转移前被诊断出来，而 20% 至 30% 属于高危人群（6）。室管膜瘤是起源于中枢神经系统 (CNS) 的罕见肿瘤。世界卫生组织 (WHO) 已根据组织学将该病分为三类（I、II 或 III），其中
光场鬼影成像 - IRIS
基于光束中经典和量子相关性的技术（如鬼成像）使我们能够克服传统成像和传感协议的许多局限性。尽管这些技术有诸多优势，但它们的应用往往受限于目标物体的位置和纵向延伸未知的实际场景。在本文中，我们提出并通过实验证明了一种名为光场鬼成像的成像技术，该技术利用光相关性和光场成像原理，能够在广泛的应用中超越鬼成像的局限性。值得注意的是，我们的技术消除了对物体距离的先验知识的要求，从而可以在后处理中重新聚焦，并可以在保留鬼成像协议的所有优点的同时执行三维成像。
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
超快超声成像模式分析揭示了关节炎动物独特的动态大脑状态和强大的子网络改变
慢性疼痛病理是由周围和/或中枢神经系统的适应不良变化引起的，是一种影响 20% 欧洲成年人口的致残性疾病。更好地了解这种发病机制将有助于确定新的治疗目标。最近，从大脑网络之间连贯的低频血流动力学波动中提取的功能连接 (FC) 为研究大规模大脑网络及其在神经/精神疾病中的破坏提供了一种强有力的方法。对 FC 的分析通常是对随时间推移的平均信号进行的，但最近，对 FC 动态的分析也提供了新的有希望的信息。考虑到持续性疼痛动物模型的局限性以及它们作为增进我们对慢性疼痛致病性神经生物学基础的理解的有力工具，本研究旨在通过使用功能性超声成像（一种具有独特时空分辨率（100 μ m 和 2 ms）和灵敏度的神经成像技术）来确定临床相关的持续性炎症疼痛（佐剂性关节炎）动物模型中功能连接的变化。我们的研究结果显示，关节炎动物的 FC 发生了显著变化，例如躯体运动 (SM) 网络的一个子部分，发生在疾病开始后数周。此外，我们首次证明通过超声评估的动态功能连接可以为我们定义为大脑状态的动态模式提供定量和可靠的信息。虽然主要状态由 SM 网络中血流动力学波动的整体同步组成，但关节炎动物在统计上花费更多时间处于其他两种状态，其中发炎后爪的初级感觉皮层的波动与 SM 网络的其余部分不同步。最后，将 FC 变化与个体动物的疼痛行为相关联表明 FC 改变与疼痛的认知或情感方面之间存在联系。我们的研究引入了 fUS 作为一种新的转化工具，以增强对慢性疼痛主要临床前模型中动态疼痛连接组和大脑可塑性的理解。
脑部疾病的神经影像学特征
此手稿总结了设计机器学习模型的研究，以发现精神障碍的大脑成像特征。我们探索了缩小维度和正规化策略，以提出由大量的介导测量引起的“维度的诅咒”。鉴于稀疏模型产生稳定且可解释的预测性特征的局限性，我们建议通过整合空间约束来推动正则化。对实验数据的评估表明，这些约束迫使解决方案遵守生物学先验，从而产生更合理的可解释的预测性临床状态脑签名。为了弥合生物学过程和脑成像之间的间隙，我们提出了多元潜在可变稀疏模型，以研究大脑对遗传的影响。
利用可重复、可解释的深度学习从神经影像数据中对阿尔茨海默病进行诊断、预后和亚型分析
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
使用纵向变分自动编码器对图像数据进行进展模型
摘要。疾病进展模型对于理解退行性疾病至关重要。混合效应模型一直用于模拟临床评估或从医学图像中提取的生物标志物，允许在任何时间点进行缺失数据的填补和预测。然而，这种进展模型很少用于整个医学图像。在这项工作中，变分自动编码器与时间线性混合效应模型相结合，以学习数据的潜在表示，使得各个轨迹随时间遵循直线，并以一些可解释的参数为特征。设计了一个蒙特卡罗估计器来迭代优化网络和统计模型。我们将此方法应用于合成数据集，以说明时间依赖性变化与受试者间变异性之间的分离，以及该方法的预测能力。然后，我们将其应用于来自阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 的 3D MRI 和 FDG-PET 数据，以恢复大脑结构和代谢改变的详细模式。
大脑功能解剖的纳米级成像
摘要：长期以来，显微镜技术的进步一直推动着神经科学的重大进步。超分辨率显微镜 (SRM) 也不例外，它以打破光学显微镜的衍射障碍而闻名。SRM 可以实现纳米结构的解剖设计和动力学，而这些是传统光学显微镜无法解决的，从神经元和神经胶质细胞的精细解剖结构到它们内部的细胞器和分子。在这篇评论中，我们将主要关注一种特定的 SRM 技术（STED 显微镜），并解释我们多年来为使其在神经科学领域实用和可行而取得的一系列技术进展。我们还将重点介绍关于神经元和神经胶质细胞动态结构-功能关系的几项神经生物学发现，这些发现说明了活细胞 STED 显微镜的价值，尤其是当与其他现代方法相结合时，可以研究脑细胞的纳米级行为。
开放大脑同意：告知研究参与者并获得同意分享大脑图像数据
Abramian, D., & Eklund, A. (2019)。Refacing：使用 GAN 重建匿名面部特征。2019 年 IEEE 第 16 届国际生物医学成像研讨会 (ISBI 2019) 上发表的论文，1104 – 1108。https://doi.org/10.1109/ISBI.2019.8759515 Bishop, DVM (2016)。开放式研究实践：意想不到的后果以及避免这些后果的建议。（对同行评审开放倡议的评论）。 Royal Society Open Science，3 (4)，160109。https://doi.org/10.1098/rsos.160109 de Sitter, A., Visser, M., Brouwer, I., Cover, KS, van Schijndel, RA, Eijgelaar, RS … Vrenken, H. (2020)。神经影像中的隐私问题：删除面部特征会降低图像分析方法的性能。欧洲放射学，30 (2)，1062 – 1074。https://doi.org/10. 1007/s00330-019-06459-3 Duan, D., Xia, S., Rekik, I., Wu, Z., Wang, L., Lin, W., … Li, G. (2020)。基于皮质的个体识别和个体变异分析