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World File Search System磁共振
通过分析脑磁共振成像早期诊断帕金森病
帕金森病 (PD) 是一种影响运动技能的慢性疾病，症状包括震颤和僵硬。目前的诊断程序使用患者评估来评估症状，有时使用磁共振成像 (MRI) 扫描。然而，症状变化会导致评估不准确，而 MRI 扫描的分析需要经验丰富的专家。这项研究提出通过结合帕金森病进展标志物倡议 (PPMI) 数据库中的症状数据和 MRI 数据，利用深度学习准确诊断 PD 严重程度。实施了一种新的混合模型架构，以充分利用这两种形式的临床数据，还开发了仅基于症状和仅基于 MRI 扫描的模型。基于症状的模型集成了完全连接的深度学习神经网络，MRI 扫描和混合模型集成了基于迁移学习的卷积神经网络。所有模型都不是只执行二元分类，而是将患者诊断为五个严重程度类别，其中零期代表健康患者，四期和五期代表 PD 患者。仅症状模型、仅 MRI 扫描模型和混合模型分别实现了 0.77、0.68 和 0.94 的准确率。混合模型还具有较高的准确率和召回率，分别为 0.94 和 0.95。真实的临床病例证实了混合模型的强大性能，其中患者被其他两个模型错误分类，但被混合模型正确分类。它在 0-4 严重程度的五个阶段中也保持一致，表明早期检测准确。这是第一份将症状数据和 MRI 扫描与如此大规模的机器学习方法相结合的报告。
通过磁共振成像和机器学习来识别REM睡眠行为障碍
1解剖系，魁北克大学，QC，QC的Trois-Rivières，Trois-Rivières，Trois-Rivières，加拿大QC 2加拿大QC蒙特利尔高级技术学院蒙特利尔高级技术学院5蒙特利尔综合医院神经病学系，加拿大QC蒙特利尔6蒙特利尔6蒙特利尔大学，蒙特利尔大学QC蒙特利尔大学，加拿大QC 7 QC，加拿大9个临床神经科学，放射学的居民和加拿大艾伯塔省卡尔加里大学的霍奇基斯脑研究所，加拿大艾伯塔省卡尔加里10号，加拿大魁北克大学魁北克大学心理学系10，加拿大QC，QC，加拿大，加拿大 *这些作者为这项工作做出了同样的贡献。＃这些作者分享了高级作者身份。†电流隶属关系：1。加拿大安大略省伦敦安大略省西安大略大学的大脑和思维学院。2。加拿大安大略省西安大略大学的计算机科学系联系信息：魁北克大学心理学系Jean-FrançoisGagnon博士8888吸。蒙特利尔市区（魁北克），H3C 3P8，加拿大电子邮件：gagnon.jean.jean-francois.2@uqam.ca Word Count：3698运行标题：使用机器学习冲突的RBD识别利益冲突：作者声明没有利益冲突。资金来源：加拿大卫生研究所（CIHR），魁北克研究基金 - 健康（FRQ-S），魁北克大学（RISUQ）的部门卫生研究网络（RISUQ），魁北克大学蒙特利尔大学（Neurooqam）的认知神经科学研究中心，QUEBEC，NEUROQAM（NEUROQAM），PARKINFIFFEFFEDD，WEARD FIELD，WEARFIELD，WEARFIELD，WEARFIELD，WEARFIELD和WEARFIELD，WEARFIELD和WEAR。
根据原始 T1 加权磁共振预测大脑年龄...
18 德国明斯特大学放射学诊所 19 澳大利亚墨尔本大学墨尔本医学院精神病学系 20 澳大利亚维多利亚州帕克维尔墨尔本大学弗洛里神经科学和心理健康研究所
用于植入式磁共振成像的微型磁传感器
1972 年。 [1] Cohen 和 Gilver 将肌磁图信号定义为磁场矢量一个分量随时间变化的记录，其中测量点的磁场由骨骼肌产生的电流引起。MMG 方法与其电对应方法，即肌电图 (EMG) 技术之间的对应关系。 [2] 两者都直接源于麦克斯韦-安培定律，如图 1a 所示。然而，EMG 信号记录的简易性以及 MMG 与 EMG 信号的时间和频谱特性的相似性，促使学术界和临床界几乎只使用 EMG 方法。因此，MMG 方法的进展相当缓慢。生物磁信号通常很弱。它们很容易受到环境磁噪声的污染。因此，大多数生物磁传感研究都在磁屏蔽室中进行。在过去的四十年里，生物磁信号的宏观和非侵入性检测的保真度、时间和空间分辨率取得了显着进步。例子包括心磁图 (MCG) 和脑磁图 (MEG) 方法，与 MMG 研究相比，自 1970 年代以来出版物数量存在显著差异。我们将调查这种显著差异的原因，并探讨测量骨骼肌磁场的技术限制是否导致了如此明显的差异。MMG 方法发展的两个关键驱动因素：1) 在皮肤上非侵入性记录时 EMG 信号的空间分辨率较差，最先进的 EMG 测量甚至使用针记录探头，这可以准确评估肌肉活动，但会产生疼痛并且仅限于微小区域，空间采样点较差；2) 由于金属-组织界面，可植入 EMG 传感器的生物相容性较差。MMG 传感器有可能同时解决这两个缺点，因为：1) 磁场的大小随着原点和传感器之间的距离而显着减小，从而提高 MMG 的空间分辨率； 2）MMG 传感器不需要电接触即可记录，因此如果用生物相容性材料或聚合物完全封装，它们可以提高长期生物相容性。MMG 信号可以成为医疗诊断、康复、健康监测和机器人控制的重要指标（图 1b）。[3] 最近的技术进步为远程和连续记录和诊断铺平了道路
磁共振光谱（MRS）处理软件用于准确分析技术摘要
该软件已开发为为用户提供改进的磁共振光谱（MRS）处理方法，其中包括几个降低降噪信号增强步骤，可提供更高的灵敏度和特异性，以提高技术的诊断能力。磁共振成像（MRI）已成为一种相对常见的医学成像技术，该技术使用强磁场，无线电波和计算分析来创建体内组织的详细图像。它经常用于诊断癌症，心脏和大脑中的血管问题，肌肉骨骼和其他软组织损伤。MRS可以使用以不同方式处理的MRI仪器收集的信息来创建图形或“光谱”，该图形或“光谱”测量所选组织体积内的生化成分。MRI创建图像，MRS可以确定可以诊断出可以诊断的组织中化学物质的类型和数量，比较比率和绝对值。该技术的另一个优点是它是非侵入性的，因此不需要从患者那里取样或活检。
从磁共振成像中对胎儿大脑进行半自动分割
方法：招募了单胎妊娠成年女性（n = 21），其中 5 名接受了两次扫描，间隔约 3 周[共 26 个数据集，中位孕周 (GA) = 34.8，IQR = 30.9–36.6]。使用 1.5T 和 3T MRI 扫描仪获取胎儿大脑的 T2 加权单次激发快速自旋回波图像。首先将图像组合成一个 3D 解剖体积。接下来，经过训练的示踪剂手动分割丘脑、小脑和总大脑体积。将手动分割与高级规范化工具 (ANT) 和 FMRIB 的线性图像配准工具 (FLIRT) 工具箱中提供的五种自动分割方法进行了比较。使用 Dice 相似系数 (DSC) 比较手动和自动标签。使用 Friedman 重复测量检验比较 DSC 值。
人工智能在心血管磁共振中的应用——综合综述
1 意大利巴里综合医院心胸外科大学心脏病学部，70121；adrianaargentiero92@gmail.com（AA）；nicolo.soldato@gmail.com（NS）；pabas2304@gmail.com（PB）；eziosantobuono@gmail.com（VES）2 意大利米兰比可卡大学医学与外科学院，20126 米兰；g.muscogiuri@gmail.com（GM）；sandro.sironi@unimib.it（SS）3 意大利米兰圣卢卡医院 IRCCS Istituto Auxologico Italiano 放射科，20149 米兰，意大利 4 芝加哥洛约拉大学心脏病学分部，伊利诺伊州芝加哥 60660，美国； mrabbat@lumc.edu 5 放射学科学，帕尔马大学医学和外科系，意大利 43126 帕尔马；chiaramartini10@gmail.com 6 围手术期和心血管影像学系，Centro Cardiologico Monzino IRCCS，意大利米兰 20138；andrea.baggiano@cardiologicomonzino.it（AB）；saima.mushtaq@ccfm.it（SM）；laura.fusini@cardiologicomonzino.it（LF）；maria.mancini@cardiologicomonzino.it（MEM）；gianluca.pontone@cardiologicomonzino.it（GP）7 心脏病学系，Azienda Ospedaliero-Universitaria，意大利 43126 帕尔马； ngaibazzi@gmail.com 8 意大利贝加莫 24127 ASST Papa Giovanni XXIII 医院放射科 9 意大利巴里大学急诊和器官移植系 70121 巴里 * 通信地址：andreaigoren.guaricci@uniba.it † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
三重态对自旋极化的分子控制及其光电磁共振探测
CONSPECTUS：在分子系统中制备和操纵纯磁态是利用合成化学的力量来推动实用量子传感和计算技术的关键初始要求。在有机系统中实现所需的更高自旋态的一种途径是利用单重态裂变现象，该现象从具有多个发色团的分子组装中最初光激发的单重态产生成对的三重态激发态。由此产生的自旋态的特征是总自旋（五重态、三重态或单重态）及其在特定分子或磁场轴上的投影。这些激发态通常高度极化，但表现出不纯的自旋布居模式。在此，我们报告了驱动单个纯磁态布居的分子设计规则的预测和实验验证，并描述了其实验实现的进展。这项工作的一个重要特点是理论、化学合成和光谱学之间的密切合作。我们首先介绍我们理解单重态裂变系统中自旋流形相互转换的理论框架。该理论对分子间结构和相对于外部磁场的方向做出了具体的可测试预测，这应该会导致纯磁态制备，并为解释磁谱提供了强大的工具。然后，我们通过对一系列符合一个或多个已确定的结构标准的新分子结构进行详细的磁谱实验来测试这些预测。许多这样的结构依赖于具有这项工作独有特征的分子的合成：二聚体中发色团之间的刚性桥、具有定制的单重态/三重态对能级匹配的杂并苯或侧基工程以产生特定的晶体结构。我们通过应用和开发几种磁共振方法揭示了这些系统的自旋演化，每种方法在与量子应用相关的环境中具有不同的灵敏度和相关性。我们的理论预测被证明与我们的实验结果非常一致，尽管通过实验满足理论对真正的纯态制备所要求的所有结构处方仍然是一个挑战。我们的磁谱与三重态对行为模型相一致，包括在二聚体和晶体中在特定条件下将粒子聚集到五重态的 ms = 0 磁亚能级，表明这种现象可以通过分子设计进行控制。此外，我们展示了单重态裂变系统中自旋态的新颖和/或高灵敏度检测机制，包括光致发光 (PL)、光诱导吸收 (PA) 和磁导 (MC)，为更深入地了解这些系统如何演化以及在单分子量子极限上进行计算应用所需的实验指明了技术上可行的途径。■ 主要参考文献
基于改进UNet网络的磁共振成像脑肿瘤图像分割方法
5倍交叉验证评估结果（1,2）表明，由于电离辐射和基因突变的影响，胶质瘤占中枢神经系统原发性肿瘤的27%（3-6）。胶质瘤的发病率随年龄增长而增加（1,2,6-8），不同级别的胶质瘤发病率不同。根据恶性程度，胶质瘤病理分为I至IV级，其中II级及以下为低级别胶质瘤（LGG），III级及以上为高级别胶质瘤（HGG）（9）。例如，HGG患者的中位生存期（MST）通常小于2年，而患有HGG的HGG患者的MST仅为4至9个月。此外，分子研究已发现了可增强诊断和提供生物标志物的特征（10）。异柠檬酸脱氢酶 1 和 2 (IDH1/2) 突变以及 X 编码蛋白 (ATRX) 和 TP53 突变的存在提示弥漫性星形细胞瘤，而 IDH1/2 突变与 1p19q 缺失相结合则提示少突胶质细胞瘤 (10)。受体酪氨酸激酶基因的局部扩增、端粒酶逆转录酶 (TERT) 启动子突变以及 10 号和 13 号染色体的缺失和 7 号染色体的三体性是胶质母细胞瘤的显著特征，可用于诊断目的 (10)。此外，LGG 中 B-Raf 原癌基因 (BRAF) 基因融合和突变的存在以及 HGG 中组蛋白 H3 的突变的存在也可以作为
从磁共振成像中对胎儿大脑进行半自动分割
1. Wu Y、Lu YC、Jacobs M、Pradhan S、Kapse K、Zhao L 等人。产前母亲心理困扰与胎儿大脑生长、代谢和皮质成熟的关系。JAMA Netw open。2020；3：e1919940–e1919940。doi：10.1001/jamanetworkopen.2019.19940 2. Ebner M、Wang G、Li W、Aertsen M、Patel PA、Aughwane R 等人。胎儿脑部 MRI 定位、分割和超分辨率重建的自动化框架。神经影像。2020；206。 doi:10.1016/j.neuroimage.2019.116324 3. Goldberg E、McKenzie CA、de Vrijer B、Eagleson R、de Ribaupierre S。胎儿对母亲内部听觉刺激的反应。J Magn Reson Imaging。2020 年；1-7。doi:10.1002/jmri.27033 4. Ebner M、Wang G、Li W、Aertsen M、Patel PA、Aughwane R 等人。胎儿脑 MRI 的自动定位、分割和重建框架。医学图像计算和计算机辅助干预。Cham；2018 年，第 313-320 页。5. Avants B、Tustison N、Johnson H。高级规范化工具 (ANTS)。Insight J。2009 年； 1–35。6. Avants BB、Epstein CL、Grossman M、Gee JC。具有互相关的对称微分同胚图像配准：评估老年人和神经退行性脑部的自动标记。Med Image Anal。2008；12：26–41。doi：https://doi.org/10.1016/j.media.2007.06.004 7. Jenkinson M、Smith S。一种用于脑部图像稳健仿射配准的全局优化方法。Med Image Anal。2001；5：143–156。 doi:https://doi.org/10.1016/S1361- 8415(01)00036-6 8. Jenkinson M、Bannister P、Brady M、Smith S。改进的优化方法，以实现脑图像的稳健和精确线性配准和运动校正。神经影像。2002；17：825-841。doi:https://doi.org/10.1006/nimg.2002.1132 9. Klein A、Andersson J、Ardekani BA、Ashburner J、Avants B、Chiang MC 等人。评估 14 种非线性变形算法在人脑 MRI 配准中的应用。神经影像。2009；46：786-802。 doi:10.1016/j.neuroimage.2008.12.037 10. Nosarti C、Murray RM、Hack M 编辑。早产的神经发育结果。剑桥：剑桥大学出版社；2010 年。doi:10.1017/CBO9780511712166 11. Blencowe H、Lee ACC、Cousens S、Bahalim A、Narwal R、Zhong N 等。2010 年区域和全球范围内早产相关神经发育障碍估计值。儿科研究。2013；74：17–34。doi:10.1038/pr.2013.204