青少年癫痫患者情感冲突的时空反应及其精神病学相关性 研究背景 癫痫患者常常伴有共病的精神障碍，如抑郁和焦虑，这些共病对患者的生活质量产生负面影响。情感调节是一种重要的认知过程，在精神障碍患者中常常受损，例如抑郁症患者。在成人癫痫患者中，情感调节同样存在困难，尤其是在后期的高阶认知处理中。然而，目前关于癫痫患者的这些功能性脑缺陷的时空频率关联，以及这种缺陷在青少年的表现，还未被充分探讨。因此，本研究旨在利用脑磁图（Magnetoencephalography，MEG）解析青少年癫痫患者在情感冲突处理中的时空特征，并将这些发现与通过自我报告量表评估的焦虑和抑郁症状严重程度相关联。 研究来源 该研究论文的主要作者为F. Kathryn King, M. Scott Perry, Christos ...
EEG 微状态在预测新诊断局灶性癫痫患者奥卡西平治疗效果中的作用 引言 背景 局灶性癫痫（focal epilepsy）是最常见的癫痫类型，占所有癫痫病例的约60%。根据不同的癫痫类型，抗癫痫药物的选择也会有所不同。在局灶性癫痫的治疗中，奥卡西平（oxcarbazepine，简称OXC）被广泛应用。然而，奥卡西平能够使约65%的患者实现无癫痫发作，但仍有相当部分患者未能获得良好的治疗效果。电生理监测技术，如脑电图（electroencephalography，EEG），在癫痫的诊断和管理中具有重要作用。 研究目的 微状态（microstate）是一种反映大脑电活动的时-空特征的脑电图模式。以往的研究显示抗癫痫药物可以影响大脑的EEG信号，但对奥卡西平的研究仍然有限。同时，研究显示短暂状态可能...
恶性胶质瘤（Malignant Glioma, MG）是最常见的原发性恶性脑肿瘤类型。手术切除MG依然是治疗的基石，且切除范围与患者生存期高度相关。然而，在手术中很难区分肿瘤组织与正常组织，这极大地限制了手术切除的效果。荧光成像是一项新兴技术，可以在术中实时可视化MG及其边界。然而，现有的临床级荧光成像神经外科显微镜由于成本高、便携性差、操作灵活性有限以及缺乏熟练的专业技术人员，导致应用率较低。为了克服这些限制，研究人员创新性地将微型光源、可翻转滤光片和记录摄像机集成到手术放大镜中，生成了一种可穿戴的荧光眼镜设备，用于术中的荧光成像。 来源 本文由Mehrana Mohtasebi、Chong Huang、Mingjun Zhao、Siavash Mazdeyasna、Xuhui Liu、S...
研究背景 荧光光谱是一种广泛应用于识别和量化荧光物质（荧光团）的方法。然而，当材料中包含其他荧光团（基线荧光团）时，量化感兴趣的荧光团变得具有挑战性，特别是当基线的发射光谱未明确定义且与目标荧光团的发射光谱重叠时。为了准确区分并量化这些荧光物质，研究人员提出了基于多波长激发荧光光谱的新方法。这项研究的主要目标是解决基线荧光干扰这一问题，并提供一种无需先验假设的稳健估计算法。 论文来源 这篇名为《An Explicit Estimated Baseline Model for Robust Estimation of Fluorophores Using Multiple-Wavelength Excitation Fluorescence Spectroscopy》的论文，作者包括A. Ga...
多级特征探索与融合网络用于MRI中IDH状态的预测研究 研究背景 胶质瘤是成年人中最常见的恶性原发性脑肿瘤。根据2021年世界卫生组织（WHO）对肿瘤的分类，基因型在肿瘤亚型划分中具有重要意义，尤其是异柠檬酸脱氢酶（IDH）基因型在诊断胶质瘤时极为重要。临床研究表明，携带IDH突变的胶质瘤通过特定的表观遗传变异特征驱动，影响酶活性、细胞代谢和生物特性；相较于携带IDH野生型的胶质瘤，携带IDH突变的胶质瘤对替莫唑胺更敏感，预后更好。目前，IDH状态的确定主要依赖于在侵入性手术后对组织标本进行基因测序或免疫组织化学分析。然而，侵入性操作可能延误最终治疗决策，甚至导致肿瘤转移。因此，迫切需要通过非侵入性的方法在术前预测IDH状态（IDH prediction），以便为胶质瘤患者制定适当的治疗方案...
在现代医学诊断和临床研究中，动态对比增强磁共振成像（Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging, DCE-MRI）技术提供了有关组织病理学的重要信息。通过拟合轨迹动力学（Tracer-Kinetic, TK）模型，可以从时间序列MRI信号中提取药代动力学（Pharmacokinetic, PK）参数。然而，这些估计的PK参数受到多种不可避免的变异来源，如信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）、本底T1时间、起始时间、动脉输入功能（Arterial Input Function, AIF）和拟合算法等的影响。这些因素导致了PK参数估计的不确定性。因此，估计这些PK参数的后验分布将有助于同时量化PK参数的值及其...
基于Siamese-Transport域适应框架的3D MRI胶质瘤和阿尔茨海默病分类 研究背景 在计算机辅助诊断中，3D磁共振成像（MRI）筛查对于早期诊断各类脑部疾病具有重要作用，可以有效防止病情恶化。胶质瘤是一种常见的恶性脑肿瘤，其治疗方案因肿瘤级别的不同而有所不同。因此，准确高效的3D MRI分类在医学影像分析中至关重要。然而，传统的深度学习模型在应用于临床获得的无标签数据时，表现会严重退化，主要原因是域间不一致性，如不同设备类型和数据获取参数的差异。现有的方法主要集中在减少域间差异，但忽略了语义特征和域信息的纠缠。 论文来源 本文由Shandong University的Luyue Yu，Ju Liu，Qiang Wu，Jing Wang和Aixi Qu等人撰写，发表在2024年1...
由于脑肿瘤的高发病率和致命性，快速且准确地检测和分类脑肿瘤变得尤为重要。脑肿瘤包括恶性和非恶性两种类型，其异常生长会对大脑造成长期损害。磁共振成像（MRI）是一种常用的脑肿瘤检测方法。然而，依赖于专家手工分析 MRI 影像存在结果不一致的风险，同时仅仅识别肿瘤是不够的，快速确定肿瘤类型以尽早开始治疗同样重要。 为了提高肿瘤检测的速度、可靠性和公正性，本研究探索了多种深度学习（Deep Learning, DL）架构，包括 VGG16、InceptionV3、VGG19、ResNet50、InceptionResNetV2 和 Xception，并提出了基于最佳三种传递学习（Transfer Learning, TL）模型的新模型 IVX16。本文的多类分类模型旨在解决当前主要集中在二分类问题...
评估低级别胶质瘤术后生长模型预测价值的研究综述 引言 胶质瘤是一种侵袭性脑肿瘤，其细胞在脑内快速扩散。理解和预测这种扩散的模式和速度可以帮助优化治疗方案。基于扩散-增殖模型的胶质瘤生长模型已经展示出可行性，但在实际临床数据中应用和评估这些模型仍有挑战。为了改进对此问题的评估，本研究提出将肿瘤生长问题视为排序问题，并使用平均精度（Average Precision, AP）作为指标。这一方法无需特定的体积阈值，能够更准确地评估空间模式。 研究来源 该论文由Karin A. van Garderen、Sebastian R. van der Voort、Maarten M. J. Wijnenga等人撰写，作者来自荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯医学中心的放射学和核医学、神经外科、病理和神经学等部门。论文发...
肌骨模型已经广泛用于生物力学分析，因为它们能够估计难以通过活体直接测量的运动变量（如肌肉力量和关节力矩）。传统的物理驱动计算肌骨模型可以解释神经驱动到肌肉、肌肉动力学、以及身体和关节运动学和动力学之间的动态交互。然而，这些模型由于其复杂性，运行速度较慢，难以实现实时应用。近年来，数据驱动方法以其实现速度快和操作简单的优点成为一种有前途的替代方案，但它们不能反映基础的神经机械过程。 本文提出了一种融合物理知识的深度学习框架，用以实现肌骨建模。在该框架中，将物理领域的知识引入数据驱动模型，作为软约束对其进行罚则/正则化处理。本文采用表面肌电图（SEMG）同步预测肌肉力量和关节运动学作为示例，使用卷积神经网络（CNN）实现该框架，并在两个数据集上进行了实验验证，展示了该框架的有效性和鲁棒性。 论文...