访谈

功能性磁共振成像(MRI)扫描,左侧和弥散性MRI,右侧图像:功能性MRI - 美国国立卫生研究院;弥漫性MRI - Nevit Dilmen / Wikimedia Commons麻省理工学院的科学家已开发出一种算法,可以分析来自医学图像的信息,通过从两种不同类型的磁共振成像(MRI)扫描中提取信息来识别大脑的病变区域及其与其他区域的联系,弥散性MRI和功能性MRI疾病如精神分裂症可以起源于大脑的某些区域,然后扩散到影响连接区域识别大脑的这些区域,以及它们如何影响他们与之交流的其他区域,将使制药公司得以发展更好的治疗,最终可以帮助医生做出诊断但是解释大脑扫描产生的大量数据来识别这些连接区域到目前为止已经证明是不可能的。现在,麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员开发了一种算法,可以分析来自医学图像的信息以识别患病的人大脑及其与其他地区的关系麻省理工学院的研究人员将在下个月在法国尼斯举行的医学图像计算与计算机辅助干预国际会议上展示这项工作。该算法由计算机科学副教授Polina Golland开发,和研究生Archana Venkataraman从两种不同类型的磁共振成像(MRI)扫描中提取信息第一种称为扩散MRI,研究水如何沿大脑中的白质纤维扩散,从而深入了解不同区域的不同区域。相互连接第二个,称为功能性MRI,探测大脑的不同部分在执行特定任务时如何激活,因此可以显示两个区域同时处于活动状态并因此连接这两个扫描单独可以产生巨大的Golland说,大脑连接网络上的数据量很大,“对于一个看着所有人的人而言,这很难将数据整合到正在进行的模型中,因为我们不善于处理大量数字“因此,该算法首先将健康人的脑部扫描数据与特定疾病患者的脑部扫描结果进行比较,确定两组之间联系的差异,表明这种疾病引起的中断但是,仅仅这一步是不够的,因为我们对大脑中发生的事情的大部分理解都与个体区域本身有关,而不是它们之间的联系。因此很难将这些信息与现有的医学知识相结合所以该算法然后分析这个连接网络,以创建一个受疾病影响最严重的大脑区域的地图“这是基于这样的假设:任何疾病,你得到一个受影响的小部分区域,然后通过这种连接变化影响他们的邻居,“Golland说”所以我们的方法从数据中提取我们看到的一组可以解释连通性中断的区域“它是通过基于大脑中每个区域之间的连接的整体图来假设,通过它发出的信号中断的信号来实现这一点。区域受到影响通过这种方式,当算法检测到特定扫描中连接的任何中断时,它知道哪些区域必须受到疾病的影响才能产生这样的影响“它基本上找到最能解释观察到的变化的区域子集在正常对照扫描和患者扫描之间的连通性中,“Golland说,当团队使用该算法比较精神分裂症患者的脑部扫描与健康人的脑部扫描时,他们能够识别大脑的三个区域 - 右后方扣带和右侧和左侧颞上回旋 - 受疾病影响最大从长远来看,这可以帮助制药公司发展更有效Golland表示,通过揭示大脑中受特定疾病影响的所有不同部位,它可以帮助医生了解疾病的演变方式,特别针对大脑的这些区域。以及为什么它会产生某些症状 最终,该方法还可用于帮助医生诊断其症状可能代表多种不同疾病的患者,Golland说通过分析患者的脑部扫描以确定哪些区域受到影响,它可以确定哪种疾病会造成这种特殊的破坏,她除了精神分裂症之外,与哈佛医学院精神病学神经影像实验室副主任Marek Kubicki一起开发该算法的研究人员也正在调查使用该方法研究亨廷顿病的可能性Gregory Brown,临床神经科学副主任在加利福尼亚大学圣地亚哥分校的功能磁共振成像中心,他没有参与开发该模型,计划用它来研究艾滋病毒和吸毒成瘾的影响“我们将使用该方法更清楚地了解艾滋病毒感染的方式和甲基安非他明的依赖性破坏了大规模的脑电路,“他说研究方法是将大脑作为一个局部区域集合研究朝着更现实的系统观点迈出的关键一步,他说这应该有助于研究精神分裂症,神经认知障碍和与艾滋病相关的痴呆症以及多发性硬化症等疾病。最佳特征是脑系统疾病,他说来源:Helen Knight,麻省理工学院新闻记者图片: