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幾秒鐘之內可測量腦齡,或將帶來糖尿病、精神分裂癥臨床新療法

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摘要:使用掃描來確定腦齡一直是一個非常耗時的過程現在機器只需要幾秒鐘就可以完成檢測人類的認知能力會隨著年齡增長而衰退神經科學家也早已發現這種衰退與大腦解剖結構的變化有關毫無疑問大腦圖像無法指示衰老跡象更不用說確定大腦年齡大腦年齡和實足年齡之間的差異可以揭示癡呆癥等病癥發作情況幾秒鐘之內獲得準確的腦齡數據然而圖像分析是一個冗長的過程因為數據必須經過大

幾秒鐘之內可測量腦齡,或將帶來糖尿病、精神分裂癥臨床新療法

使用MRI掃描來確定腦齡一直是一個非常耗時的過程。現在,AI機器只需要幾秒鐘就可以完成檢測。

人類的認知能力會隨著年齡增長而衰退。神經科學家也早已發現,這種衰退與大腦解剖結構的變化有關。毫無疑問,大腦MRI圖像無法指示衰老跡象,更不用說確定“大腦年齡”。大腦年齡和實足年齡之間的差異可以揭示癡呆癥等病癥發作情況。

幾秒鐘之內獲得準確的腦齡數據

然而,MRI圖像分析是一個冗長的過程,因為MRI數據必須經過大量處理才能被用來分析自然衰老。預處理工作包括從圖像中去除頭骨等非腦組織;白質、灰質和其他組織的區分;以及去除圖像偽影以及各種數據平滑技術。

所有這些數據的處理時間可能會超過個24小時,這使得醫生們難以將患者腦齡這一因素納入臨床診斷。

而這一切,要歸功于Giovanni Montana及其團隊在倫敦國王學院進行的研究。該團隊正在使用來自MRI掃描儀的原始數據,來訓練深度學習機器測量腦齡。有了深層學習技術,臨床醫生便可以在幾秒鐘之內獲得準確的腦齡數據。有時候患者還沒有退出掃描儀,結果就出來了。

該方法基于一項標準的深度學習技術。在訓練深度學習機的過程中,Montana使用了2000多名正常人的MRI腦部掃描圖像。這些人的年齡在18到90歲之間,并且不具有任何可能影響大腦年齡的神經系統疾病。所以他們的大腦年齡應該與他們的實足年齡相吻合。

所有掃描結果均為現代MRI掃描儀進行的標準T1加權掃描。每張掃描圖上均標注了患者的實足年齡。

該團該團隊使用了其中80%的圖像來訓練卷積神經網絡測量一個人的年齡,并對其大腦進行掃描。然后,他們使用了另外200張圖像來驗證這一過程。最后,他們用200張機器尚未學習過的圖像測試了神經網絡的腦齡測量效果。

同時,該團隊還將深度學習方法與常規的腦齡測定方法進行了對比。這需要大量的圖像處理,以識別大腦中的白質和灰質,然后使用高斯過程回歸法進行統計分析。

對比結果非常有趣。通過分析預處理數據,深度學習和高斯過程回歸均準確地得出了患者的實足年齡。這兩種方法的誤差均小于五年。

快速測量大腦衰老,可能改善糖尿病、精神分裂癥療法

盡管如此,深入學習在分析原始MRI數據時,還是表現出了明顯的優勢。它得出了正確的大腦年齡,并且平均誤差僅為4.66年。相比之下,高斯過程回歸的標準方法則在該測試中表現不佳,只給出了平均誤差約為12年的粗略腦齡。

此外,與標準方法所需的24小時預處理時間相比,深度學習分析只需要幾秒鐘便可以完成。深度學習機器所進行的數據處理工作,只是為了確保各圖像之間在圖像取向和立體像素尺寸上的一致性。

這對醫生造成了重大影響。Montana及其同僚表示:“這款軟件可以幫助臨床醫生在MRI掃描的過程中,獲得根據腦齡預測的年齡數據。”

該團隊還比較了來自不同掃描儀的圖像,來證明該技術可應用于世界各地不同掃描儀所拍攝的圖像。通過比較雙胞胎的大腦年齡,他們還研究了腦齡與遺傳因素之間的相關性。有趣的是,結果表明,相關性會隨年齡增長而減弱,環境因素的影響會隨著時間的推移變得更加顯著。這同樣提出了一個新的研究方向。

這樣一個令人印象深刻的研究結果,很可能會對臨床醫生的診斷方法造成巨大的影響。大量研究證據表明,糖尿病、精神分裂癥和創傷性腦損傷等病癥與腦衰老的加速相關。因此,一種快速準確地測量大腦衰老程度的方法,可能會對這些疾病的臨床療法產生重要影響。

Montan及其同僚表示:“腦預測年齡代表了一種準確、可靠且在遺傳學上有效的表型,它有可能被用作腦衰老的生物標記。”(生物谷Bioon.com)

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