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进行 DaT 脑部扫描 - 您的健康 - 莱斯特医院
这项扫描是一种安全而简单的程序，使用少量放射性物质获取大脑某个区域的图像。这些图像可以显示 X 射线或其他测试无法发现的状况。这项程序在一天内完成。它由核医学技术员完成。房间里可能还有一名实习生。
评估胎儿脑部 MRI 重建的数据质量
1 CIBM – 瑞士生物医学成像中心 2 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学诊断与介入放射学系 3 法国马赛艾克斯-马赛大学、法国国立科学研究院、拉蒂莫内神经科学研究所 4 瑞士洛桑 CHUV 妇女-母子系 5 西班牙巴塞罗那庞培法布拉大学 6 西班牙巴塞罗那大学 BCNatal 胎儿医学研究中心（圣琼德德乌医院和医院） 7 西班牙巴塞罗那 IDIBAPS 和 CIBERER 8 瑞士苏黎世大学苏黎世大学儿童医院 MR 研究中心 9 瑞士苏黎世大学苏黎世神经科学中心 10 瑞士苏黎世大学研究优先项目“发展和学习中的自适应脑回路”（AdaBD）
多中心胎儿脑部 MRI 的稳健质量控制系统
a CIBM – Center for Biomedical Imaging, Switzerland b Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Lausanne University Hospital and University of Lausanne, Lausanne, Switzerland c BCNatal Fetal Medicine Research Center (Hospital Clínic and Hospital Sant Joan de Déu), Universitat de Barcelona, Spain d IDIBAPS and CIBERER, Barcelona, Spain e Department Woman-Mother-Child, CHUV, Lausanne, Switzerland f Aix-Marseille Université, CNRS, Institut de Neurosciences de La Timone, Marseilles, France g Center for MR Research, University Children's Hospital Zurich, University of Zurich, Zurich, Switzerland h Neuroscience Center Zurich, University of Zurich, Zurich, Switzerland i Research Priority Project Adaptive Brain Circuits in Development and Learning (AdaBD), University of Zürich, Zurich, Switzerland j Service de Neuroradiologie Diagnostique et Interventionnelle, Hôpital Timone, AP-HM, Marseilles, France
用于脑部的监督 ML 应用分类模型...
脑是人体中的一个复杂器官。当脑肿瘤发生时，脑中会形成一系列异常的细胞，并且发生不受控制的细胞分裂（Logeswari and Karnan，2010）。这些异常的细胞会破坏健康细胞并影响大脑的总体活动。脑肿瘤分为良性肿瘤和恶性肿瘤。良性肿瘤生长缓慢，起源于脑部；它们被认为是非进行性或非癌性的。良性肿瘤不会扩散到体内的任何其他器官。相反，恶性肿瘤是进行性的和癌性的。它们以不确定的方式意外生长。原发性恶性肿瘤可以自行生长。此外，恶性肿瘤还可以在体内的其他器官中生长并扩散到大脑。MRI 是一种可以生成高质量人体解剖图像的成像技术。MRI 为医学诊断和研究提供了大量信息（Zhang et al.，2011）。 MRI 图像的自动化和准确分类极大地提高了 MRI 的诊断价值（Scapaticci 等，2012）。然而，单一类型的 MRI 无法提供包含许多不同组织的脑肿瘤的完整详细信息（Sudharani 等，2016）。不同加权图像相结合可以开发脑肿瘤的图像分割。三幅加权 MRI 图像（图 1 中的 T1、T2 和 FLAIR）用于在不同轴向切片上对颅骨进行图像分割（Vannier 等，1988；Clark 等，1994；Dou 等，2007）。作为最佳成像方法之一，研究人员使用 MRI 来分析脑肿瘤在检测和治疗阶段的进展。由于 MRI 产生高分辨率，因此脑结构信息（如脑组织异常）非常详细。因此，MRI 对医学图像的自动分析有显著影响（ Zacharaki 等人，2009 年；Litjens 等人，2017 年）。由于医学图像可以扫描并加载到计算机中，研究人员提出了不同的
基于脑部 MRI 图像的年龄预测：一项调查
摘要 人类年龄预测是一个有趣且可在不同领域应用的问题。它可以基于各种标准，例如面部图像、DNA 甲基化、胸板 X 光片、膝盖 X 光片、牙科图像等。大多数年龄预测研究主要基于图像。由于图像处理和机器学习 (ML) 技术的发展，人们开始研究将它们用于年龄预测问题。这些实现将用于不同领域，尤其是在医疗应用中。近年来，脑年龄估计 (BAE) 引起了越来越多的关注，它对阿尔茨海默病、帕金森病、亨廷顿病等一些神经退行性疾病的早期诊断非常有帮助。BAE 是在磁共振成像 (MRI) 图像上执行的，以计算大脑年龄。基于脑 MRI 的研究表明，加速衰老与加速脑萎缩之间存在关联。这指的是神经退行性疾病对大脑结构的影响，同时使整个大脑变老。本文回顾并总结了基于脑部 MRI 图像进行年龄预测的主要方法，包括预处理方法、不同研究工作中使用的有用工具和估计算法。我们根据两个因素对 BAE 方法进行分类，首先是处理 MRI 图像的方式，包括基于像素、基于表面或基于体素的方法；其次是 ML 算法的生成，包括传统或深度学习 (DL) 方法。DL 方法等现代技术有助于基于 MRI 的年龄预测获得更准确的结果。近年来，在相关工具的帮助下，人们利用了更精确和统计的 ML 方法，以简化计算并获得准确的结果。本文阐述了每项研究的优缺点和每项工作中的挑战，并提出了一些未来研究的指导方针和考虑事项。
通过冯·诺依曼瓶颈引导脑部通信
脉冲神经网络的通用模拟代码大部分时间都处于脉冲到达计算节点并需要传送到目标神经元的阶段。这些脉冲是在通信步骤之间的最后一个间隔内由分布在许多计算节点上的源神经元发出的，并且相对于其目标而言本质上是不规则的和无序的。为了找到这些目标，需要将脉冲发送到三维数据结构，并在途中决定目标线程和突触类型。随着网络规模的扩大，计算节点从越来越多的不同源神经元接收脉冲，直到极限情况下计算节点上的每个突触都有一个唯一的源。在这里，我们通过分析展示了这种稀疏性是如何在从十万到十亿个神经元的实际相关网络规模范围内出现的。通过分析生产代码，我们研究了算法更改的机会，以避免间接和分支。每个线程都承载着计算节点上相等份额的神经元。在原始算法中，所有线程都会搜索所有脉冲以挑选出相关的脉冲。随着网络规模的增加，命中率保持不变，但绝对拒绝次数会增加。我们的新替代算法将脉冲均匀地分配给线程，并立即根据目标线程和突触类型对它们进行并行排序。此后，每个线程仅完成向其自身神经元的脉冲部分的传递。无论线程数如何，所有脉冲都只被查看两次。新算法将脉冲传递中的指令数量减半，从而将模拟时间缩短了 40%。因此，脉冲传递是一个完全可并行的过程，具有单个同步点，因此非常适合多核系统。我们的分析表明，进一步的进展需要减少指令在访问内存时遇到的延迟。该研究为探索延迟隐藏方法（如软件流水线和软件诱导预取）奠定了基础。
脑部疾病的先进神经影像学方法
人类大脑是一个庞大、互动且复杂的系统，支持着我们的日常行为和认知功能。几十年来，研究人员一直在研究人类大脑在健康和不同疾病状态下的机制。先进的神经成像技术，如脑磁图 (MEG)、事件相关电位 (ERP)、功能性近红外光谱 (fNIRS) 和磁共振成像 (MRI)，已被广泛应用于探索大脑结构和功能架构的基本原理，以及各种脑部疾病的病理改变。特别是，多模态神经成像技术在未来将比单模态技术更全面地了解脑部疾病的病理机制，这可用于早期诊断和评估治疗效果和预后。总的来说，强大的神经成像分析方法的发展将从根本上促进对大脑的科学理解，并促进大量的神经科学和临床研究。本研究主题重点关注神经成像方法的最新发展及其在各个领域的应用。总共收集了该领域国际知名研究人员的 19 篇投稿，其中包括 16 篇原创研究文章、2 篇研究方案和 1 篇更正。
干涉测量超高分辨率3D成像通过脑部
1美国北京技术学院，北京技术研究所，北京100081，北京技术研究所的光学和光子学院，西拉顿大学生物医学工程学院 美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu
医疗脑部排水及其对尼日利亚医疗保健部门的影响
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