生成对抗网络在磁共振图像重建领域的应用

磁共振成像(MRI)是一种重要的医学成像技术,但其成像机制导致其扫描时间较长,增加了患者的检查成本与等待时间。目前已有一些技术手段,如并行成像(PI)、压缩感知(CS)等重建技术加快了其成像速度,但重建图像的质量受算法的影响。传统的重建算法在图像质量与重建速度等方面都有提高的空间。近年来,基于生成对抗网络(GAN)的方法在磁共振图像重建中展现出了优良性能,成为磁共振图像重建领域的研究热点。本文对近几年生成对抗网络在磁共振图像重建领域中的应用研究进行了全面梳理归纳,从单一模态加速重建和多模态协同加速重建两个方面综述了目前生成对抗网络在磁共振成像图像重建中的应用,以期为相关研究者提供有益参考。此外,本文还进一步分析了现有技术的特点与局限,并对未来发展趋势进行了展望。

基于不同模态影像的急性缺血性脑卒中计算机辅助阿尔伯塔卒中项目早期计算机断层扫描评分研究进展

临床主要通过非对比计算机断层扫描(NCCT)快速诊断脑卒中的类型和区域,并借助阿尔伯塔卒中项目早期计算机断层扫描评分(ASPECTS)指导下一步的治疗。然而,在急性缺血性脑卒中(AIS)早期,NCCT上的轻度脑梗肉眼难以分辨,参与ASPECTS评分的脑区之间无明显边界,导致临床评分存在一定困难。基于机器学习和深度学习的方法能够快速、准确地从现有影像中识别脑梗区域,并对参与评分的脑区进行分割,辅助医生进行ASPECTS定量评分,这对于改善临床评分存在不一致性的问题具有重要意义。本文首先对AIS评分领域现阶段面临的挑战进行了阐述,之后从传统机器学习和深度学习两个方面概述了计算机辅助技术在ASPECTS评分中的研究现状。最后,对该领域的研究方向进行了总结和展望,并提出基于多模态影像数据的计算机辅助系统对提高AIS评估的全面性和准确性具有很高的价值,以期为AIS辅助评估领域探索新的研究方向。

深度学习在癌症预后预测模型中的应用研究

近年来,深度学习为癌症预后分析提供了新的方法。对深度学习在癌症预后应用中的相关文献进行归纳总结,可为深入开展癌症预后研究提供借鉴和参考。因此,本文对深度学习在癌症预后模型中的最新研究进展进行了系统综述。首先,明确深度学习癌症预后模型的构建思路及性能评价指标;其次,介绍搭建模型所采用的基本网络结构,对所用数据类型、数据数量、具体网络架构及优缺点进行探讨;然后,验证构建深度学习癌症预后模型的主流方法并对实验结果进行分析;最后,对该领域现阶段面临的挑战及未来研究方向进行总结与展望。深度学习癌症预后模型与以往模型相比,能够更好地提高癌症患者的预后预测能力。未来我们应继续探索深度学习在癌症复发率、治疗方案、药物疗效评估等方面的研究,充分挖掘深度学习在癌症预后模型中的应用价值与潜力,以便建立一个高效精准的癌症预后模型,实现精准医疗的目标。

基于磁共振影像的人脑结构偏侧化的遗传效应研究进展

偏侧化是人脑结构的基本特征,揭示偏侧化的遗传效应是阐明其发生机制的先决条件。多模态磁共振影像技术的发展为全面探测大脑偏侧化及其遗传机制提供了技术手段。通过结合磁共振影像数据,现已可以用基因-遗传度等方法对人脑结构偏侧化的个体差异进行定量遗传映射研究,而双生子模型为研究先天遗传和后天环境对大脑的影响提供了天然的试验模型。基于磁共振影像的双生子研究表明,人脑结构组织的偏侧化是有基因作为遗传基础的。本文以定量遗传分析为视角,着重从遗传度的偏侧化、偏侧化的遗传度及遗传相关性三大层面,回顾分析半脑偏侧化的基因效应及共变的基因机制研究的最新进展,并提出该领域发展的局限性和挑战。这一系统的回顾旨在快速地引导科研人员了解人脑左右半球差异的起源与遗传机制的研究现状,为进一步理解和探讨偏侧的认知行为个体差异提供了遗传依据。