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近十年新生儿 MRI 脑神经影像学研究的全球趋势：文献计量分析
神经影像学在新生儿的评估、治疗和预后判断中起着核心作用。近年来，对发育中大脑的探索一直是科研人员和临床医生研究的一大重点，尤其是磁共振成像（MRI）非侵入性神经影像学方法在展示新生儿和婴儿大脑与行为变化之间的联系方面发挥着重要作用（1,2）。MRI不仅间接反映了分子和细胞水平上观察到的复杂动态过程，而且还提供了有关大脑形态、结构连接、灰质和白质微结构特性以及大脑功能结构的信息（3-5）。通过阅读专业文献，可以利用文献计量学了解神经影像学专业或研究领域的前沿动态和发展趋势，从而帮助科研人员预测未来的研究趋势（6-11）。因此，本研究试图利用文献计量学方法对近十年来新生儿MRI脑神经影像学的研究状况进行统计分析，并评估该领域的研究热点和现状。
尺寸神经影像型
抽象的机器学习已越来越多地用于获得个性化的神经影像学特征，以诊断，预后和对神经精神病和神经退行性疾病的治疗的反应。因此，它通过鉴定疾病亚型在各种大脑表型措施中存在显着差异，从而更好地理解疾病异质性。在这篇综述中，我们首先介绍了使用机器学习和多模式MRI进行研究的系统文献概述，以揭示各种神经精神疾病和神经退行性疾病的疾病异质性，包括阿尔茨海默氏病，精神分裂症，精神分裂症，主要抑郁症，主要的抑郁症，自闭症谱系疾病，多发性硬化症，以及他们的多种疾病以及跨性别的定义。随后，我们总结了相关的机器学习方法，并讨论了一种新兴的范式，我们称之为维度神经影像型内型（DNE）。dne将神经精神病学和神经退行性疾病的神经生物学异质性分解为低维但有益的，定量的脑表型表述，是一种强大的中间表型（即内型型），很大程度上反映了下属的遗传学和遗传学。最后，我们讨论当前发现的潜在临床意义，并设想未来的研究途径。
开发淀粉样蛋白相关影像异常（ARIA）和临床意义的风险因素
阿尔茨海默氏病（AD）影响65岁以上的600万人。新的抗淀粉样蛋白单克隆抗体作为对早期阿尔茨海默氏病的治疗的出现，这些免疫治疗药可能会减缓疾病的进展，但也会带来很大的风险。淀粉样蛋白相关的成像异常（ARIA）在给药后在MRI上鉴定出这些新的单克隆抗体可能会导致脑水肿（ARIA-E）和出血（ARIA-H）。虽然大多数咏叹调是无症状的，但有些患者可能会出现头痛，混乱，恶心，头晕，癫痫发作，在极少数情况下死亡。通过分析lecanemab，aducanumab，gantenerumab，Donanemab和Bapineuzumab临床试验；可以识别出开发ARIA的危险因素以减轻某些ARIA风险。开发ARIA-E的危险因素是阳性的Apoε4载体状态和先前的多个脑微视力。ARIA-H的危险因素是年龄，抗血栓形成的使用和先前中风病史。与接受治疗的患者的aducanumab（Aria-e 35％和ARIA-H 19％）相比，分别以较低的12％和17％的速率观察到lecanemab，aria-e和aria-h。ARIA风险因素影响了包容性和排除标准，确定谁可以接受lecanemab。在某些诊所中，几乎有90％的阿尔茨海默氏症患者被排除在接受这些新的抗淀粉样蛋白治疗。本综述旨在讨论ARIA的危险因素，并突出重要领域进行进一步研究。使用食品和药物管理局批准的更多抗淀粉样蛋白单克隆抗体，考虑到患者开发芳香的风险因素对于确定在接受这些新疗法时降低患者的风险很重要。
病史患者：儿童和青少年偶然发现的丘脑病变的影像学特征和自然脑 MRI
缩写：AP = 前后位；EMR = 电子病历；GRE = 梯度回忆回波；PD = 质子密度；TR = 横向 随着 MRI 成像利用率的提高和技术的进步，在用于临床和研究目的的儿科脑 MRI 成像检查中经常会发现偶然发现（可能与临床表现无关的意外成像发现）。1 - 5 在我们的儿科神经放射学实践中，我们经常在因各种适应症进行的脑部检查中发现丘脑内的非特异性病变。虽然其中一些偶然发现可能具有直接的临床意义，但大多数意义尚不明确，可能会引起临床医生的困惑以及患者及其家属的担忧。6 此外，对这些发现的后续评估可能会导致一系列额外的成像和测试，
人工智能对影像艺术设计影响的研究
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神经影像学的技术、优势和局限性
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太空影像世界
TRUTHS 签名活动（从左到右）Teledyne e2v 销售与市场总监 Antonino Spatola、Space4Climate 主席兼英国航天局地球观测与气候负责人 Beth Greenaway、空中客车英国公司未来项目负责人 David Masterson、欧空局地球观测主任 Simonetta Cheli、英国航天局首席执行官 Paul Bate、美国国家航空航天局地球科学部主任 Karen St Germain 博士、Space4Climate 副主席兼英国地形测量局环境与可持续性战略市场负责人 Donna Lyndsay、欧空局气候行动、可持续性与科学部负责人 Rune Floberghagen
心脏病学和放射学影像学指南将于 2024 年 10 月 21 日生效 - UnitedHealthcare 社区计划
eviCore 将在使用内部标准政策之前用尽所有传统的 Medicare 政策、NCD 和 LCD。当内部创建的保险政策用于 Medicare 政策、NCD 或 LCD 尚未完全建立的特定情况时，内部标准补充的一般规定将包括当 Medicare 保险政策未解决所审查请求的参保人的具体临床表现时；或者 Medicare 政策中没有包含特定的保险标准，因为该政策提供了广泛的规定，这些规定可能具有指导意义，但不够详细，无法用于确定请求的医疗必要性。此外，当 Medicare 政策中包含允许超出 Medicare 政策中规定的保险范围的声明时，可以使用内部保险政策。
大脑神经影像上下文任务的机器学习
人类神经科学使用磁共振成像（MRI）来了解大脑的结构和功能并表征某些神经系统和精神疾病。最近已经建立了大型成像队列，其中包括一千个（人类连接项目，Abide，Adni，Imagen，Eu-Aims，1000brains，abcd），向十万个人（Enigma Consortium，UK BiobAbank）。这种同类群是研究流行病学研究（UK Biobank）中许多脑部病理（精神病，成瘾，神经退行性疾病）或危险因素的影响所必需的。相应的数据通常可公开可用。除了这些大型研究外，还获得了较小的数据集，并且在认知神经科学的背景下，越来越频繁地公开（https://openneuro.org）。所有这些研究的数据分析需要医学图像处理工具，而且越来越多的统计分析和学习工具。大脑成像社区已经开发了标准，即大脑成像数据结构（BIDS）（1），以组织数据并促进大规模的统计分析。在此框架中，思维对神经影像学中的统计学习产生了许多贡献，对监督学习，基于模拟的推论和协方差模型估计的兴趣非常兴趣。这些贡献的一部分是通过NiLearn库（http://nilearn.github.io）传播的（2）。niLearn是神经科学生态系统中的关键开源库，它依赖于科学的Python stack（Numpy，Scikit-Learn，Matplotlib）。它非常成功（PYPI上下载50 K）。Nilearn由来自几个国家的许多人贡献，请参见https://github.com/nilearn/nilearn/graphs/contributors。它遵循软件开发方面的最佳实践（详尽的自动化测试，CI，完整的API文档以及叙事文档，API同质性，合理的依赖性，有关技术选择的公开讨论等）该开发由Coredev团队管理，有9个每月开会的成员。开发人员社区非常活跃，因为它在神经频道（Neurostars）等公共渠道上提供了反馈，在GitHub界面上打开问题并提取请求。最后，Mind正在将大量资源投资于临床合作。Specifically, Mind is engaged in a collaborative initiative with the Assistance Publique - Hopitaux de Paris (AP-HP), Institut Pasteur, Sainte Anne, Stanford University and Neurospin, to address clinical scenarios such as brain tumor surgeries, analysis of stroke-induced lesions ( 3 ; 4 ), understand the relationship between brain structure and cognition, or the use of ultra-high field MRI.
影像组学结合机器学习方法鉴别脑泡型包虫病与脑转移瘤
方法对51例患者（其中室管膜瘤24例、髓母细胞瘤27例）的增强T1WI图像进行分析，提取了188个特征，包括直方图、形状特征和纹理特征。然后使用单变量分析、单变量分析筛选和多变量逻辑回归选择了66个特征。他们建立了四种机器学习模型——随机森林、支持向量机、自适应增强、K最近邻。当使用多元逻辑回归选择的特征进行随机森林时，获得了最高的AUC值（AUC = 0.91）。影像组学和机器学习方法的组合可以很好地区分儿童室管膜瘤和髓母细胞瘤，从而为医生的临床实践提供帮助。在我们的研究中，KNN分类器的AUC分别为0.97、0.94，准确率为0.86和