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使用GMT和R
摘要：在本文中，我们描述了两种相关的制图数据处理和可视化的脚本方法，这些方法提供了具有不同算法复杂性的日本的2D和3D映射。第一个算法利用通用映射工具集（GMT），该算法被称为基于高级控制台的空间数据处理程序。GMT的模块结合了脚本的功能与地球信息学的各个方面，这对于大型地理空间数据集，多格式数据处理以及2D和3D模式中的映射特别有效。第二算法介绍了R编程语言用于制图可视化和空间分析。此r方法利用“ tmap”，“栅格”，“地图”和“ mapdata”的软件包来建模日本群岛的形态计量元素，例如坡度，山坡，山坡和高程。R的通用图形软件包“ GGPLOT2”用于映射日本的县。这两种脚本方法证明了编程语言与使用脚本进行数据处理确定的制图之间建立的对应关系。，由于它们的数据处理高自动化，因此他们的表现优于几种著名和最先进的GIS方法，用于映射。制图在很大程度上反映了数据科学的最新进展，脚本语言的快速发展以及数据处理方法的转移。这扩展到从传统GI到编程语言的转变。作为对这些新挑战的回应，我们在本文中证明了在映射中使用脚本的优点，这些优点包括可重复性和脚本在类似作品中的可观适用性。
形态和功能性大脑连接性将国际象棋大师与业余参与者区分开
大脑图像分析中的一项常见任务包括诊断某种疾病，其中分析并比较了健康对照组和患病受试者。另一方面，对于一组具有不同技能的健康参与者，对大脑功能的独特分析仍然是一个具有挑战性的问题。在这项研究中，我们开发了新的计算工具，以探索健康个体大脑之间可能存在的功能和解剖学差异，以不同水平的任务经验/培训率识别。为此，我们查看了业余和专业国际象棋播放器的数据集，在那里我们利用静止状态功能磁共振图像来生成功能连接（FC）信息。此外，我们还利用T1加权磁共振成像来估计形态计量连通性（MC）信息。我们将功能和解剖学特征结合到新的连接矩阵中，我们将其称为功能形态相似性连接组（FMSC）。由于FC和MC信息都易于冗余，因此使用统计特征选择减少了此信息的大小。我们使用现成的机器学习分类器，支持向量机，用于单模式分类。从我们的实验中，我们确定大脑的显着性和腹侧注意网络在两组健康受试者（国际象棋参与者）之间在功能和解剖学上不同。我们认为，由于国际象棋涉及高阶认知的许多方面，例如系统思维和空间推理，并且识别网络是对需要响应的认知任务的任务阳性，因此我们的结果是有效的，并且支持拟议的计算管道的可行性。此外，我们对现有的神经科学假设进行了定量验证，即学习某种技能可能会导致大脑的变化（功能连通性和解剖结构），并且可以通过我们的新型FMSC算法进行测试。
人类和猪急性自发性心肌梗死后心脏淋巴结的形态和组织学变化
SAN 功能障碍可能导致复杂且致命的心律失常 [11, 12]，从而导致心房颤动和心力衰竭等心脏疾病，常导致晕厥和心源性猝死 [13, 14]。SAN 功能障碍的特征性体征包括持续性心动过缓、短暂或持续性窦性停搏以及心动过缓-心动过速综合征 [15, 16]，可在人类心肌梗死 (MI) 急性期观察到 [17, 18]。 SAN 中的胶原网络可以为节点细胞、血管、神经纤维和其他类型的支持细胞提供结构支撑，从而稳定地连接节点的所有组成部分。这种胶原还可以为起搏细胞提供机械保护，防止周围心肌收缩引起的过度拉伸 [19]。健康人类 SAN 由 35%–55%
印度尼西亚尼罗罗非鱼优良种群形态特征和遗传多样性比较分析
摘要 。通过选择性育种而产生的优良品种对提高养殖生产力起着至关重要的作用。本研究旨在评估和建立几种印度尼西亚优良罗非鱼品种的基线遗传信息。对育种产生的四个优良尼罗罗非鱼种群进行了形态特征和遗传多样性观察，作为继续形成国家优良品种的重要基线数据。使用的四个尼罗罗非鱼品种是 Nilasa（日惹）、Sultanaa（苏加武眉）、Srikandi（苏卡曼迪）和 Larasati（克拉登）。测量的形态特征是体重 (BW)、头长 (HL)、体深 (BD)、体厚 (BT) 和标准长度 (SL)。以形态特征与标准长度、体面积 (BA) 和体体积 (BV) 的比率形式分析数据。使用的 DNA 分析是随机扩增多态性 DNA，引物为 OPA-01、OPA-05 和 OPA-16。观测参数包括种群的遗传多样性值，即等位基因多态性和杂合度值。品种间的系统发育关系用 Nei 遗传距离表示。品种对 BD/SL、BT/SL 和 HL/SL 比率值的影响存在统计学上的显著差异（P<0.05），但对 BW/SL、BA 和 BV 值的影响不显著。雄性和雌性个体之间的 BW/SL、BD/SL、BA 和 BV 参数也存在显著差异。尼拉罗非鱼的平均 BA 和 BV 值最大。杂合度值范围从尼拉罗非鱼的低（0.090）到拉拉萨蒂罗非鱼的中等（0.1227）。基因座多态性范围为 21.05% 至 34.21%。Nei 遗传距离值范围为 0.2658 至 0.4011。 Nilasa 和 Larasati 品种之间的遗传距离最近。杂合度值的波动与形态特征变异系数值的波动相似。Nilasa 和 Sultana 罗非鱼是建立优良罗非鱼种群的最佳候选者。关键词：衰退、多样性、应用、养殖、罗非鱼。介绍。罗非鱼是世界上第二大养殖鱼类，仅次于鲤鱼（Miao 等人，2020 年）。尼罗罗非鱼（Oreochromis niloticus）的水产养殖在许多国家稳步增长（El-Sayed 和 Fitzsimmons，2023 年），目前在包括印度尼西亚在内的 140 多个国家开展（Zhang 等人，2020 年）。2023 年上半年，印度尼西亚成为全球第二大罗非鱼生产国。然而，现在大部分产量都用于满足国内需求。在此期间，印度尼西亚以冷冻鱼片的形式出口了 4,700 吨罗非鱼（粮农组织，2023 年）。通货膨胀加剧、饲料成本上升和罗非鱼供应减少等预期因素可能会导致这种情况的恶化。此外，全球变暖的影响日益增大且不可否认，令人担忧，Khallaf 等人（2020 年）发现全球变暖会加速性成熟并降低生殖能力。
morphoHeart：胚胎发育过程中心脏和 ECM 的综合 3D 形态分析的定量工具
心脏发育涉及从线性心管到不对称环状和气球状器官的复杂结构重塑。先前的研究已将细胞外基质 (ECM) 空间的区域扩张与发育过程中的组织形态发生联系起来。我们开发了 morphoHeart，这是一款 3D 组织分割和形态测量软件，具有用户友好的图形界面 (GUI)，可首次提供活体胚胎中心脏和 ECM 形态的集成 3D 可视化和多参数分析。morphoHeart 揭示了 ECM 在心脏发育过程中经历区域动态扩张和缩小，同时伴有腔室特异性的形态成熟。我们使用 morphoHeart 证明由 ECM 交联剂 Hapln1a 驱动的区域化 ECM 扩张会促进心脏发育过程中的心房腔扩张。最后，morphoHeart 的 GUI 将其用途扩展到心脏组织之外，允许将其分割和形态分析工具应用于任何荧光标记组织的 z 堆栈图像。
透露终身脑形态学动力学：健康神经发育和衰老的系统审查和荟萃分析的方案
1阿拉伯联合大学医学与健康科学学院放射科，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国2号医学成像平台，Aspire Precision医学研究所Abu Dhabi，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国3大数据分析中心，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国4计算机科学与软件工程系，Al Ain P.O. Arab Arab Emirates大学信息技术学院 Box 15551，阿拉伯联合酋长国5纽约市Maimonides Medical Center，NY 11219，美国6生理学系，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国7神经科学平台，Aspire Precision医学研究所Abu Dhabi，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国8生物医学工程系，工程学院，韦恩州立大学，底特律，密歇根州48202，美国9 Siriraj医院，Mahidol University，Nakhon University，Nakhon Rathyom 73170，泰国泰国10号教务长10号教务长10号，阿拉伯阿拉伯大学联合阿拉伯大学，AL AIN P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国11号妇产科，阿拉伯联合酋长国大学医学与健康科学学院，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国12神经科，医学部，塔瓦姆医院，Al Ain P.O. Box 15258，阿拉伯联合酋长国13号内科医学院，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S. ）1阿拉伯联合大学医学与健康科学学院放射科，Al Ain P.O.Box 15551，阿拉伯联合酋长国2号医学成像平台，Aspire Precision医学研究所Abu Dhabi，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国3大数据分析中心，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国4计算机科学与软件工程系，Al Ain P.O. Arab Arab Emirates大学信息技术学院 Box 15551，阿拉伯联合酋长国5纽约市Maimonides Medical Center，NY 11219，美国6生理学系，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国7神经科学平台，Aspire Precision医学研究所Abu Dhabi，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国8生物医学工程系，工程学院，韦恩州立大学，底特律，密歇根州48202，美国9 Siriraj医院，Mahidol University，Nakhon University，Nakhon Rathyom 73170，泰国泰国10号教务长10号教务长10号，阿拉伯阿拉伯大学联合阿拉伯大学，AL AIN P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国11号妇产科，阿拉伯联合酋长国大学医学与健康科学学院，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国12神经科，医学部，塔瓦姆医院，Al Ain P.O. Box 15258，阿拉伯联合酋长国13号内科医学院，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S. ）Box 15551，阿拉伯联合酋长国2号医学成像平台，Aspire Precision医学研究所Abu Dhabi，Al Ain P.O.Box 15551，阿拉伯联合酋长国3大数据分析中心，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国4计算机科学与软件工程系，Al Ain P.O. Arab Arab Emirates大学信息技术学院 Box 15551，阿拉伯联合酋长国5纽约市Maimonides Medical Center，NY 11219，美国6生理学系，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国7神经科学平台，Aspire Precision医学研究所Abu Dhabi，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国8生物医学工程系，工程学院，韦恩州立大学，底特律，密歇根州48202，美国9 Siriraj医院，Mahidol University，Nakhon University，Nakhon Rathyom 73170，泰国泰国10号教务长10号教务长10号，阿拉伯阿拉伯大学联合阿拉伯大学，AL AIN P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国11号妇产科，阿拉伯联合酋长国大学医学与健康科学学院，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国12神经科，医学部，塔瓦姆医院，Al Ain P.O. Box 15258，阿拉伯联合酋长国13号内科医学院，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S. ）Box 15551，阿拉伯联合酋长国3大数据分析中心，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O.Box 15551，阿拉伯联合酋长国4计算机科学与软件工程系，Al Ain P.O. Arab Arab Emirates大学信息技术学院 Box 15551，阿拉伯联合酋长国5纽约市Maimonides Medical Center，NY 11219，美国6生理学系，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国7神经科学平台，Aspire Precision医学研究所Abu Dhabi，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国8生物医学工程系，工程学院，韦恩州立大学，底特律，密歇根州48202，美国9 Siriraj医院，Mahidol University，Nakhon University，Nakhon Rathyom 73170，泰国泰国10号教务长10号教务长10号，阿拉伯阿拉伯大学联合阿拉伯大学，AL AIN P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国11号妇产科，阿拉伯联合酋长国大学医学与健康科学学院，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国12神经科，医学部，塔瓦姆医院，Al Ain P.O. Box 15258，阿拉伯联合酋长国13号内科医学院，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S. ）Box 15551，阿拉伯联合酋长国4计算机科学与软件工程系，Al Ain P.O. Arab Arab Emirates大学信息技术学院Box 15551，阿拉伯联合酋长国5纽约市Maimonides Medical Center，NY 11219，美国6生理学系，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国7神经科学平台，Aspire Precision医学研究所Abu Dhabi，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国8生物医学工程系，工程学院，韦恩州立大学，底特律，密歇根州48202，美国9 Siriraj医院，Mahidol University，Nakhon University，Nakhon Rathyom 73170，泰国泰国10号教务长10号教务长10号，阿拉伯阿拉伯大学联合阿拉伯大学，AL AIN P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国11号妇产科，阿拉伯联合酋长国大学医学与健康科学学院，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国12神经科，医学部，塔瓦姆医院，Al Ain P.O. Box 15258，阿拉伯联合酋长国13号内科医学院，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S. ）Box 15551，阿拉伯联合酋长国5纽约市Maimonides Medical Center，NY 11219，美国6生理学系，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国7神经科学平台，Aspire Precision医学研究所Abu Dhabi，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国8生物医学工程系，工程学院，韦恩州立大学，底特律，密歇根州48202，美国9 Siriraj医院，Mahidol University，Nakhon University，Nakhon Rathyom 73170，泰国泰国10号教务长10号教务长10号，阿拉伯阿拉伯大学联合阿拉伯大学，AL AIN P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国11号妇产科，阿拉伯联合酋长国大学医学与健康科学学院，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国12神经科，医学部，塔瓦姆医院，Al Ain P.O. Box 15258，阿拉伯联合酋长国13号内科医学院，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S. ）Box 15551，阿拉伯联合酋长国5纽约市Maimonides Medical Center，NY 11219，美国6生理学系，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O.Box 15551，阿拉伯联合酋长国7神经科学平台，Aspire Precision医学研究所Abu Dhabi，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国8生物医学工程系，工程学院，韦恩州立大学，底特律，密歇根州48202，美国9 Siriraj医院，Mahidol University，Nakhon University，Nakhon Rathyom 73170，泰国泰国10号教务长10号教务长10号，阿拉伯阿拉伯大学联合阿拉伯大学，AL AIN P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国11号妇产科，阿拉伯联合酋长国大学医学与健康科学学院，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国12神经科，医学部，塔瓦姆医院，Al Ain P.O. Box 15258，阿拉伯联合酋长国13号内科医学院，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S. ）Box 15551，阿拉伯联合酋长国7神经科学平台，Aspire Precision医学研究所Abu Dhabi，Al Ain P.O.Box 15551，阿拉伯联合酋长国8生物医学工程系，工程学院，韦恩州立大学，底特律，密歇根州48202，美国9 Siriraj医院，Mahidol University，Nakhon University，Nakhon Rathyom 73170，泰国泰国10号教务长10号教务长10号，阿拉伯阿拉伯大学联合阿拉伯大学，AL AIN P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国11号妇产科，阿拉伯联合酋长国大学医学与健康科学学院，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国12神经科，医学部，塔瓦姆医院，Al Ain P.O. Box 15258，阿拉伯联合酋长国13号内科医学院，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S. ）Box 15551，阿拉伯联合酋长国8生物医学工程系，工程学院，韦恩州立大学，底特律，密歇根州48202，美国9 Siriraj医院，Mahidol University，Nakhon University，Nakhon Rathyom 73170，泰国泰国10号教务长10号教务长10号，阿拉伯阿拉伯大学联合阿拉伯大学，AL AIN P.O.Box 15551，阿拉伯联合酋长国11号妇产科，阿拉伯联合酋长国大学医学与健康科学学院，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国12神经科，医学部，塔瓦姆医院，Al Ain P.O. Box 15258，阿拉伯联合酋长国13号内科医学院，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S. ）Box 15551，阿拉伯联合酋长国11号妇产科，阿拉伯联合酋长国大学医学与健康科学学院，Al Ain P.O.Box 15551，阿拉伯联合酋长国12神经科，医学部，塔瓦姆医院，Al Ain P.O. Box 15258，阿拉伯联合酋长国13号内科医学院，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S. ）Box 15551，阿拉伯联合酋长国12神经科，医学部，塔瓦姆医院，Al Ain P.O.Box 15258，阿拉伯联合酋长国13号内科医学院，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S. ）Box 15258，阿拉伯联合酋长国13号内科医学院，医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O.Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S. ）Box 15551，阿拉伯联合酋长国 *通信：e.a.statsenko@gmail.com或e.a.statsenko@uaeu.ac.ac.ae（Y.S.Box 15551，阿拉伯联合酋长国14儿科学系，医学院医学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O. ）; taleb.almansoor@uaeu.ac.ae（T.M.A.）Box 15551，阿拉伯联合酋长国14儿科学系，医学院医学院，阿拉伯联合酋长国大学，Al Ain P.O.）; taleb.almansoor@uaeu.ac.ae（T.M.A.）
脑年龄预测：使用脑形态测量数据的机器学习模型比较
摘要：大脑结构形态随衰老轨迹而变化，利用大脑形态特征预测人的年龄有助于检测异常衰老过程。基于神经影像学的大脑年龄被广泛用于量化个人大脑健康状况与正常大脑衰老轨迹的偏差。机器学习方法正在扩大准确预测大脑年龄的潜力，但由于机器学习算法种类繁多，因此具有挑战性。在这里，我们旨在比较使用从结构磁共振成像扫描中获得的大脑形态测量值来估计大脑年龄的机器学习模型的性能。我们评估了 27 种机器学习模型，应用于来自人类连接组计划 (HCP，n = 1113，年龄范围 22-37)、剑桥衰老和神经科学中心 (Cam-CAN，n = 601，年龄范围 18-88) 和图像信息提取 (IXI，n = 567，年龄范围 19-86) 的三个独立数据集。使用交叉验证和未见过的测试集评估每个样本的性能。对于 HCP、Cam-CAN 和 IXI 样本，这些模型的平均绝对误差分别为 2.75–3.12、7.08–10.50 和 8.04–9.86 岁，预测大脑年龄与实际年龄之间的皮尔逊相关系数分别为 0.11–0.42、0.64–0.85 和 0.63–0.79。我们发现在同一数据类型上训练的模型之间的性能存在显著差异，这表明模型的选择会导致大脑预测年龄的巨大差异。此外，在三个数据集中，正则化线性回归算法的性能与非线性和集成算法相似。我们的结果表明，正则化线性算法在大脑年龄预测方面与非线性和集成算法一样有效，同时显著降低了计算成本。我们的研究结果可以作为未来使用机器学习模型应用于大脑形态数据来改善大脑年龄预测的起点和定量参考。
使用张量完成和有天赋的儿童识别的F-评分等级选择形态特征的混合方法
有才华的孩子能够比其他孩子更先进的学习，这可能是由于神经通路的沟通效率的神经生理学差异所致。拓扑特征有助于理解大脑结构与智力之间的相关性。尽管使用MRI进行了数十年的神经科学研究，但基于大脑区域连通性模式的方法受到MRI伪像的限制，因此，这会导致重新审视MRI形态计量特征，目的是使他们直接识别有天赋的儿童而不是使用大脑连接性。但是，带有异常值的小型，高维度的特征数据集使寻找良好的分类模型具有挑战性的任务。为此，提出了一种混合方法，该方法结合了张量的完成和特征选择方法来处理异常值，然后选择不犯罪功能。所提出的方法可以达到93.1％的分类精度，高于其他现有的算法，因此适用于具有监督分类场景中异常值的小型MRI数据集。
使用磁共振成像和解剖方法对大脑侧心室的形态计量学分析：横断面研究
引言脊椎动物大脑的极为保守的特征之一是心室系统，它是一个充满脑脊液的连接室网络[1]。自亚里士多德时代以来，脑室就已经知道了[2]。大脑总体积的大约2％由心室组成[3]。临床医生，神经外科医生和放射科医生可以从了解日常的科学工作中了解大脑心室系统的正常和异常结构中受益[4]。对儿童中脑积水的关键检查涉及可视化脑室。脑积水的诊断和分类一直依赖于心室系统的形态测量值，以及在诸如心室分流等干预过程中对心室系统扩张的评估和监测[5,6]。由于衰老和各种痴呆症，脑组织与心室增大以及大脑中其他物理和组织学变化有关[7]。