从 MRI 重建和分割皮质表面对于广泛的大脑分析至关重要。然而,大多数方法遵循多步骤的缓慢过程,例如连续的球面膨胀和配准,这需要相当长的计算时间。为了克服由这些多步骤引起的限制,我们提出了 SegRecon,这是一种集成的端到端深度学习方法,只需一个步骤即可直接从 MRI 体积联合重建和分割皮质表面。我们训练一个基于体积的神经网络来预测每个体素到多个嵌套表面的有符号距离以及它们在图谱空间中对应的球面表示。例如,这对于联合重建和分割白质到灰质界面以及灰质到脑脊液(软脑膜)表面很有用。我们通过在 MindBoggle、ABIDE 和 OASIS 数据集上进行的一组全面实验来评估我们的表面重建和分割方法的性能。我们发现,重建误差小于 0.52 毫米,而与 FreeSurfer 生成表面的平均 Hausdorff 距离则小于 0.97 毫米。同样,分割结果显示,与 FreeSurfer 相比,平均 Dice 值提高了 4% 以上,此外,在标准台式机上,计算时间从几小时大幅加快到几秒。
f i g u r e 1暴露于妊娠糖尿病(GDM)和儿童脑结构之间的关系。(a)条形图显示了调整后的皮质灰质体积的平均±95%CI,由产前GDM暴露状态隔开。针对嵌套在现场,扫描仪模型,年龄,性别,青春期,种族/种族,种族/种族,家庭收入和父母教育以及兄弟姐妹的统计的GDM暴露量的统计的全家样本的统计数据,扫描仪,扫描仪,年龄,性别,性别,青春期,种族/种族,家庭收入和父母教育以及统计数据。*表示统计显着性(p <0.05)。(b)GDM暴露与重要区域的儿童区域皮质灰质体积之间的关联。t得分表示与线性混合效应模型的GDM暴露显着相关的区域(FDR校正的P <0.05),其中嵌套在现场内的家庭ID以及受试者作为随机效果,年龄,性别,性别,性别,青春期状态,种族/种族,种族/种族,家庭收入,父母教育,扫描仪模型,扫描剂模型,较大型和内部手柄效应,包括固定效应。感兴趣的区域分析在模型中是双边的。[可以在wileyonlinelibrary.com上查看颜色图]
久坐行为是指任何清醒状态下,以坐姿、斜卧姿或躺姿进行,能量消耗≤1.5 代谢当量 (MET) 的行为 [1]。久坐行为约占儿童清醒时间的 60%,且有报道称,近几年久坐行为有所增加 [2,3]。如今,儿童电子娱乐形式日益增多,包括电视、互联网、手机和视频游戏,这导致久坐时间增加,久坐已成为最常见的休闲活动 [2,4]。有令人信服的证据表明,久坐行为的增加可能会损害儿童和青少年的身体、心理和认知健康 [5,6]。重要的是,久坐行为对认知结果的影响可能因久坐行为的类型而异。例如,教育性久坐行为可能对认知结果产生积极影响,而非教育性久坐行为可能会损害认知相关结果(例如,执行功能、智力、学业成绩)[7–11]。然而,人们对久坐行为对大脑健康的影响及其与智力在整个生命周期中的关系了解甚少。大脑结构是同步过程的结果,反映了影响特定神经功能的环境和遗传因素之间的相互作用 [12]。久坐行为是影响大脑结构和功能的环境因素之一 [13]。在健康儿童中,只有四项研究调查了久坐行为对大脑的影响,其中一项侧重于大脑连接 [14],另三项侧重于大脑结构 [12,15,16]。例如,Takeuchi 等人对体重正常儿童进行的纵向研究表明,虽然看电视时间越长,区域灰质体积就越大(即额极区和内侧前额叶区域、下丘脑/隔膜和感觉运动区),但频繁使用互联网则与区域灰质体积减少有关(即前额叶区域、前扣带回、岛叶、颞叶和枕叶区域)[15,16]。因此,研究儿童整体和具体的久坐行为与大脑结构的关系是有意义的。这对于超重/肥胖儿童尤其重要,因为久坐生活方式的增加往往会导致体重增加或无法维持减肥效果,进而可能损害儿童时期的执行功能、智力和学业成绩 [17–20]。此外,最近针对成年人的证据表明,超重或肥胖者的大脑体积比瘦弱的同龄人“老”了 10 岁 [21]。事实上,体重指数 (BMI) 与灰质体积呈负相关 [22,23]。最后,尽管心肺健康对体重正常儿童[24,25]和超重/肥胖儿童[26]的灰质体积都很重要,但先前的研究在研究久坐行为对儿童大脑结构的影响时并没有考虑心肺健康。上述发现强调了在生命早期超重或肥胖的背景下研究久坐行为与大脑结构之间的关联的重要性。据我们所知,之前还没有研究过久坐行为对超重/肥胖儿童大脑结构的影响;也没有研究过久坐行为相关的大脑体积差异与智力之间的关系。
电子邮件:moon.dutra.leite@gmail.com摘要咖啡因是中枢神经系统(CNS)的自然兴奋剂之一,它是甲基黄嘌呤类的一部分。它是世界上最摄入的精神活性催化剂。鉴于此,因此要了解过度消费该物质的可能后果是由于兴趣。因此,这篇综述的目的是描述咖啡因对关注睡眠的人类有机体的影响及其对中枢神经系统(CNS)的影响。此目的是从与以下数据库中存在的主题相关的文献中概述的:PubMed,Google Academic。并因此带来了以下结果:在分析文献中,咖啡因诱导灰质体积(GMV)的减少。以这种方式,可以得出结论,在国际科学文献中广泛描述和引用了咖啡因对中枢神经系统的刺激作用。它的不良影响可能对人类健康有害,并可能对睡眠体内平衡产生负面影响,并在减少灰质(GMV)的情况下回荡。关键词:咖啡因,能量,睡眠,神经系统含义。摘要咖啡因是中枢神经系统(CNS)的天然兴奋剂之一,它是甲基黄嘌呤类别的一部分。这是世界上最消耗的精神活性催化剂饮料。鉴于此,了解过度消费这种物质的可能后果是引起极大的兴趣。关键词:咖啡因,能量饮料,睡眠,神经系统含义。因此,本综述的目的是描述咖啡因对人体的影响,重点是睡眠及其对中枢神经系统(CNS)的影响。根据与以下数据库中存在的主题相关的文献,使此目的成为可能并概述了:PubMed,Google Scholar。并因此带来了以下结果:在分析的文献中,咖啡因诱导灰质体积减少(GMV)。因此,得出的结论是,咖啡因对中枢神经系统的刺激作用在国际科学文献中被广泛描述和引用。其不良影响可能对人类健康有害,并可能对睡眠体内平衡产生负面影响,并导致灰质(GMV)的减少。恢复lacafeínaes uno de los estulantes naturals del sistema nervioso Central(SNC)y forma parte de la clase de la clase de las de las de las metilxantinas。es la bebida catalizadora psicoactivamáscomputida en el mundo。por lo tanto,es Interesante conocer las posibles consecuencias del contumento excesivo de esta sustancia。el objetivo de estarevisiónes描述了los efectos de lacafeínaenen el Cuerpo humano,Centrándoseen elsueñoyy su su Impact of Impacto Impacto En el El sistema nervioso Central(SNC)。este objetivo fue posible y perfilado a partir de liratura sievante sobre el tema en las siguientes base datos d datos:PubMed,Google Scholar。condujo a los siguientes结果:entre liratura altarizada,secentryóquelacafeína诱导了unadisminucióndeldel volumen de Materia gris(VCM)。结论是,咖啡因对中枢神经系统的刺激作用被广泛描述和参考。
大脑开发为6岁(平均而言),年轻人的大脑是成人大小的95%。 然而,大脑在青少年时代甚至20年代都在物理上发展,第二次生长突破了灰质(11岁时的女孩峰值,男孩为12岁),然后是一个“修剪”过程,其中未使用的大脑神经元之间的神经元之间的连接wither wither ander ander ander and and and with and with被使用。 大脑的前部负责诸如复杂的推理,解决问题,提前思考,优先考虑,长期计划,自我评估和情感调节等功能,开始在青春期开始发展,最终的发展推动从16或17岁开始。。大脑开发为6岁(平均而言),年轻人的大脑是成人大小的95%。然而,大脑在青少年时代甚至20年代都在物理上发展,第二次生长突破了灰质(11岁时的女孩峰值,男孩为12岁),然后是一个“修剪”过程,其中未使用的大脑神经元之间的神经元之间的连接wither wither ander ander ander and and and with and with被使用。大脑的前部负责诸如复杂的推理,解决问题,提前思考,优先考虑,长期计划,自我评估和情感调节等功能,开始在青春期开始发展,最终的发展推动从16或17岁开始。不是在成年之前不能完成这些任务,而是需要更多的努力并需要练习。
普渡大学机械工程学教授兼人体损伤研究和再生技术实验室主任 Eric Nauman 表示,CAVEMAN 模型可以模拟运动员受到的撞击及其造成的脑损伤。通过 MRI 扫描,他们可以将患者的头部与 CAVEMAN“连接”,并生成患者特定的头骨、白质、灰质、脑室、血管和液体空间模型。然后,可以使用这些模型研究每个患者的头部负荷反应,以确定其大脑、头骨和颈部在身体无法自然修复损伤之前可以承受何种冲击。
我们开发了一个基于深度神经网络的自动化系统,用于快速、灵敏地对胎儿脑 MRI 中的皮质灰质进行 3D 图像分割。缺乏广泛/公开可用的注释是一个关键挑战,因为通常需要大量标记数据来训练具有深度学习的敏感模型。为了解决这个问题,我们:(i) 使用 Draw-EM 算法生成初步组织标签,该算法使用期望最大化,最初设计用于新生儿领域的组织分割;(ii) 采用人机交互方法,由专家胎儿成像注释员评估和改进模型的性能。通过使用将自动生成的标签与专家的手动细化相结合的混合方法,我们扩大了基本事实注释的效用,同时大大降低了它们的成本(283 片)。深度学习系统是在从发展人类连接组项目的胎儿队列中获得的 249 个 3D T2 加权扫描中开发的,这些扫描是在 3T 获得的。系统分析表明,该系统不受扫描时的胎龄影响,因为尽管胎儿皮质形态和强度存在差异,但该系统可以很好地推广到很宽的年龄范围(21-38 周)。还发现该系统不受大脑周围区域(羊水)强度的影响,而羊水通常是胎儿领域神经成像数据处理的主要障碍。关键词:胎儿、发育、大脑、皮质、灰质、3D 分割、深度学习。
在生命的头两年中,孕产妇儿童虐待的抽象严重程度与较低的婴儿灰质体积和杏仁核量有关。一部发展的文献认为,应分别评估威胁(滥用)和剥夺(忽视)的影响,因为逆境的这些不同方面可能会对发展的影响产生不同的影响。然而,尚未评估威胁与剥夺的明显影响与儿童虐待的代际影响有关。这项研究的目的是分别评估孕产妇滥用和忽视婴儿灰质体积(GMV),白质体积(WMV),杏仁核和海马体积的联系。参与者包括57个母子二元组。在富含儿童虐待的样本中,使用不良的童年经历(ACE)问卷来评估母亲的儿童虐待和忽视。在4到24个月之间(M年龄= 12.28个月,SD = 5.99),在自然睡眠下,婴儿使用3.0 T Siemens扫描仪完成了MRI。GMV,WMV,Amygdala和hip-Pocampal体积。母亲的忽视史,但没有虐待,与下婴儿GMV有关。母亲的虐待史,但没有忽视,与年龄相互作用,以至于虐待与较小的婴儿杏仁核量有关。结果与威胁与剥夺框架是一致的,在威胁与剥夺框架中,威胁会影响压力反应中心的边缘区域,而剥夺影响认知功能更重要的区域。需要进一步的研究来确定有助于这些威胁与剥夺的代际际际交往的机制。
MR图像的质量控制(QC)对于确保可以成功执行诸如分割之类的下游分析至关重要。目前,QC主要在视觉和主观上以显着的时间和运营商的成本进行。我们旨在使用概率网络自动化该过程,该网络通过异质噪声模型估算分割不确定性,从而提供了任务特定质量的度量。通过使用K空间人工制品来增强训练图像,我们提出了一种新颖的CNN体系结构,以解脱与任务和不同K-Space伪像的不确定性来源,以一种自欺欺人的方式。这可以预测不同类型的数据降解类型的单独不确定性。虽然不确定性预测反映了人工制品的存在和严重性,但由于数据质量,该网络提供了更强大,更可靠的分割预测。我们表明,接受过人工制品培训的模型在模拟的人工制品和有问题的现实世界图像上都提供了不确定性的信息,这是由人类比例确定的,无论是在定性和定量上都以误差栏的形式在体积测量中的形式进行。将伪像的不确定性与细分骰子分数相关联,我们观察到,与常用的质量(包括信噪比(SNR)(SNR)和对比度比率(CNR)相比,从任务的角度(灰质分段),我们的不确定性预测从任务的角度(灰质分段)提供了更好的MRI质量估计,并提供了质量质量的质量质量质量质量质量。
早产破坏了从中期到学期发生的重要神经发育过程。音乐疗法通过丰富婴儿的感觉输入,可以在活动依赖性可塑性的关键时期增强大脑成熟。为了研究音乐对早产儿的大脑结构变化的影响,我们招募了54名非常早产的婴儿,随机或不接受每日的音乐干预,在干预之前经历了纵向多壳扩散MRI获取MRI获取MRI,在干预之前(33周的男性年龄)和之后(年龄等同于年龄)。使用基于全脑固定的(FBA)和NODDI分析(n = 40),我们在所有主要的脑白质纤维中显示了纤维横截面(FC)和纤维密度(FD)的纵向增加。关于皮质灰质,FD降低,而FC和方向分散指数(ODI)增加,反映了皮质内的多向络合率和心脏内骨髓。音乐干预导致皮质旁皮区域中FC和ODI的纵向增加,即胰岛 - 棘突 - 孢子型复合物,前毛/后扣带回回,以及听觉关联皮层。我们的结果支持早产儿中白色和皮质灰质的纵向早期脑宏和微观结构成熟。音乐干预导致对社会情感发展至关重要的区域的物质内复杂性,已知在早产儿中受到损害。