3D-TSE序列在延长颅内远处复发时间中的疗效：一项基于组织学多样化患者队列的分阶段分析 学术背景 脑转移瘤（Brain Metastases, BM）是颅内恶性肿瘤的主要类型，显著影响癌症相关的发病率和死亡率。在系统性癌症的初始诊断中，约15%的患者在任何阶段以及高达30%的IV期患者被诊断为脑转移瘤，随着系统性疾病进展，这一比例可能上升至50%。随着磁共振成像（MRI）的普及和分期指南的实施，脑转移瘤的发病率显著增加。然而，尽管全脑放疗（Whole Brain Radiotherapy, WBRT）在治疗脑转移瘤方面有一定效果，但其对神经认知功能的负面影响使得立体定向放射外科（Stereotactic Radiosurgery, SRS）或分次放射外科（Fractionated Ster...
基于生理MRI的肿瘤生境分析预测IDH野生型胶质母细胞瘤患者短期预后 学术背景 胶质母细胞瘤（Glioblastoma, GBM）是一种高度恶性的脑肿瘤，具有显著的肿瘤内异质性（intratumoral heterogeneity），这种异质性不仅体现在基因表达、组织病理学上，还表现在宏观结构上。这种异质性导致了治疗反应的多样性和肿瘤耐药性的发展，使得胶质母细胞瘤的预后极差。早期准确预测肿瘤进展对于及时调整治疗方案（如再次手术或使用贝伐珠单抗）至关重要，然而，治疗后胶质母细胞瘤中肿瘤复发和放射性损伤的共存使得进展预测变得复杂。 近年来，基于多参数生理MRI（如脑血容量Cerebral Blood Volume, CBV和表观扩散系数Apparent Diffusion Coefficient...
基于CNN与Dilated Sampling Self-Attention的ABVS乳腺肿瘤分割研究 学术背景 乳腺癌是全球范围内第二大常见癌症，早期和准确的检测对于改善患者预后和降低死亡率至关重要。尽管目前有多种成像技术（如X线乳腺摄影、磁共振成像和手持超声）被用于乳腺癌的早期筛查，但这些技术往往面临分辨率有限或操作依赖性强等问题。为了解决这些问题，自动化乳腺容积扫描仪（Automated Breast Volume Scanner, ABVS）应运而生。ABVS能够自动获取整个乳房的全面视图，但其图像分析仍然具有挑战性，主要由于乳腺肿瘤在大小、形状和位置上的显著差异。近年来，深度学习在医学图像分析中取得了显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）在肿瘤分割和...
背景介绍 精神病学领域长期以来依赖于症状和医学访谈进行诊断，缺乏客观的生物标志物（biomarkers）。静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）被广泛认为能够揭示大脑结构和功能的特征模式，从而为精神疾病的诊断提供潜在的分类标志物。然而，由于分析管道的多样性，目前尚未形成广泛接受的标志物。不同分析管道的选择对诊断和泛化性能有显著影响，但很少有研究系统地探索理想的管道。因此，本研究旨在通过大规模、多站点的rs-fMRI数据集，全面评估用于重度抑郁症（major depressive disorder, MDD）分类标志物的分析管道，以期为精神疾病的诊断提供标准化流程。 论文来源 本论文由来自...
基于子空间增强超图神经网络的焦虑障碍识别与生物标志物检测研究 学术背景 焦虑障碍（Anxiety Disorders, ADs）是全球范围内常见的心理健康问题，影响约7.3%的人口。焦虑障碍患者通常表现出过度的恐惧、担忧以及相关的行为异常，这些症状严重影响了患者的社交功能和生活质量，同时也给家庭和社会带来了巨大的负担。焦虑障碍可以分为多种亚型，如广泛性焦虑障碍（Generalized Anxiety Disorder, GAD）、社交焦虑障碍（Social Anxiety Disorder, SAD）、恐慌症（Panic Disorder, PD）和特定恐惧症（Specific Phobia, SP）。尽管这些亚型在临床实践中通常通过观察进行诊断，但仍需通过生物标志物来区分患者与健康个体，以...
基于MEG时间序列的脑龄预测研究 学术背景 随着人类寿命的延长，理解大脑在生命周期中的变化变得越来越重要。大脑的结构和功能会随着年龄的增长而发生显著变化，这些变化不仅影响认知功能，还与多种神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）密切相关。然而，目前对大脑年龄相关变化的理解仍然不完整，尤其是关于脑电活动（如脑磁图，MEG）如何随年龄变化的机制尚不清晰。为了解决这一问题，研究人员通过分析成年人大规模静息态MEG数据，探索了能够有效预测年龄的脑电信号特征。 该研究旨在填补现有研究中的空白，特别是通过时间序列分析技术，识别出能够捕捉大脑年龄相关变化的信号特征。这些发现不仅有助于理解健康老化的机制，还为脑龄预测模型的开发提供了新的思路。 论文来源 该研究由Christina Stier、Elio Balest...
随着全球老龄化问题的加剧，神经退行性疾病（如阿尔茨海默病，Alzheimer’s Disease, AD）的发病率逐年上升。大脑老化（Brain Aging, BA）是神经退行性疾病的重要风险因素之一，但其与生理年龄（Chronological Age, CA）并不完全一致。传统的大脑老化评估方法主要依赖于DNA甲基化时钟，然而，这种方法无法直接反映大脑组织的老化情况，因为血脑屏障（Blood-Brain Barrier）将血液中的细胞与脑细胞分隔开来。因此，如何通过非侵入性手段准确评估大脑老化速度（Pace of Brain Aging, P）成为了一个重要的研究课题。 本研究旨在通过深度学习技术，利用纵向磁共振成像（Longitudinal MRI）数据，开发一种能够量化大脑老化速度的模...
pth根压缩延迟求和积分波束成形在被动空化成像中的应用研究 学术背景 被动空化成像（Passive Cavitation Imaging, PCI）是一种用于监测超声治疗中气泡活动的技术，广泛应用于药物输送、组织消融（如组织粉碎术，Histotripsy）等治疗场景中。然而，现有的PCI技术存在轴向分辨率低、旁瓣伪影显著等问题，尤其是在使用延迟求和积分（Delay, Sum and Integrate, DSI）波束成形算法时。为了提高PCI的性能，研究人员一直在探索新的算法，以在不显著增加计算复杂性的情况下改善成像质量。 本研究旨在评估一种基于pth根压缩的延迟求和积分（pth Root Compression Delay, Sum and Integrate, PRDSI）波束成形算法在...
轻量化3.0 T无液氦MRI系统的设计与测试 学术背景 磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）作为一种非侵入性、无辐射的成像技术，已广泛应用于医学诊断和科学研究中。特别是在小动物研究和材料分析领域，高场强MRI系统能够提供更高的空间分辨率和更丰富的组织对比度，从而为科研人员提供更为精确的成像数据。然而，传统的3.0 T MRI系统依赖于液氦冷却的超导磁体，不仅成本高昂，且液氦的消耗和维护带来了巨大的经济负担和环境影响。此外，传统MRI系统的体积庞大，安装和运行需要较大的空间，限制了其在实验室和小型研究机构中的应用。 为了解决这些问题，近年来无液氦（cryogen-free）超导磁体技术逐渐成为研究热点。这种技术通过高效的传导冷却路径和机械减振技术，消除了...
超声波背向散射技术在肌腱定量表征中的应用 学术背景 肌腱病（tendinopathy）是一种常见的肌肉骨骼系统疾病，其特点是肌腱的微结构、组成和细胞组织发生改变，导致疼痛和功能下降。肌腱病通常由过度使用引发，可能伴随血管增生、炎症、胶原纤维紊乱等多种病理变化。虽然肌腱病的早期诊断至关重要，但现有的诊断方法主要依赖于医生的经验，缺乏定量、客观的评估手段。超声波成像技术在肌腱病的诊断中已有应用，但其依赖医生的主观判断，无法提供定量数据。因此，开发一种非侵入性、定量的诊断方法对于肌腱病的早期诊断和治疗具有重要意义。 超声波背向散射技术（ultrasound backscatter technique）是一种基于超声波信号分析的定量方法，已广泛应用于骨骼、心肌等组织的表征。研究表明，超声波背向散射参...