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自動化所等通過多中心腦功能影像準確刻畫阿爾茨海默病腦活動和腦網絡異常

稿件來源:自動化研究所 責任編輯:ICAC 發布時間:2020-05-08

  阿爾茨海默病(Alzheimer Disease, AD)是一種不可逆的神經退行性疾病。大量基于功能磁共振影像的研究提示AD可能是一種失連接綜合征。但是由于缺乏大樣本、多站點的數據集交互驗證,迄今為止與AD腦功能活動、腦連接的異常模式還沒有得到清晰一致的結論,腦功能活動是否可以作為AD的早期影像學標記也有待進一步驗證。 

  為準確刻畫AD的腦活動、腦連接和腦網絡異常模式,并探索功能磁共振影像指標作為AD早期識別標記的可行性,中國科學院自動化研究所腦網絡組研究中心聯合中國人民解放軍總醫院、首都醫科大學宣武醫院、天津環湖醫院和山東大學齊魯醫院等國內外多家單位的研究人員組成的研究團隊,共同利用多中心、大樣本的功能磁共振影像數據(N=688),使用薈萃分析的方法找到了AD中穩定的、可重復的功能異常模式,并從標記的泛化性、個體化精準診斷可行性與生物機制解析等方面進行了系統的研究。該研究以Grab-AD: Generalizability and reproducibility of altered brain activity and diagnostic classification in Alzheimer's Disease 為題于54日在Human Brain Mapping 在線發表。 

  該研究首次使用多中心、大樣本的靜息態功能磁共振數據集對AD患者的功能異常進行了全面系統的研究,并評估了與AD有關的功能異常作為AD診斷的生物標記物的有效性和泛化性。更具體地說,研究發現腦內默認網絡(DMN)、扣帶回、基底神經節以及海馬的異常功能連接和局部活動可能是AD認知能力、腦內信息交流受損的基礎。腦網絡異常的嚴重程度的個體間差異與認知損害程度、β淀粉樣蛋白累積程度顯著相關,這進一步加深了人們對AD的神經生物基礎和腦功能活動異常之間關系的理解。跨中心獨立驗證的個體識別準確率和臨床評分預測的結果表明腦功能活動異常可能作為AD發生發展可能的影像學標記物。后續獨立驗證數據集和一系列的對比實驗證實了結果的可重復性和泛化性,夯實了本文的結論。 

  相應的研究方法可推廣至其他相關的研究中。團隊已經共享了研究中更新后的應用程序(https://github.com/YongLiulab)。這也是該團隊繼基于多中心的功能磁共振阿爾茨海默病腦活動改變研究(Science Bulletin, 2019, 64: 998-1010)和基于海馬影像組學的AD早期識別的研究(HR4AD: Hippocampal radiomics for AD , Science Bulletin, 2020)之后,在AD的腦影像異常表征上取得的又一進展。 

  腦網絡組研究中心研究員劉勇和天津環湖醫院教授周玉穎為本文的共同通訊作者,研究員蔣田仔和劉勇共同指導的博士生金丹和天津環湖醫院博士王盼為該文的共同第一作者。 

  該研究受到國家重點研發計劃課題、國家自然科學基金委面上項目、中科院先導項目和模式識別國家重點實驗室開放課題等的支持。 

  論文鏈接 

  

   

  自動化所等通過多中心腦功能影像準確刻畫阿爾茨海默病腦活動和腦網絡異常

  

 

  Grab-AD研究框架 

 
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