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基于多模态影像的脑龄预测模型与应用
1
作者
刘爽
俞婧
+3 位作者
陈元园
范
秋
筠
赵欣
明东
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期98-105,共8页
脑龄预测是借助脑影像数据进行建模与分析,客观评估大脑成熟与老化程度的一种分析技术。随着人工智能算法的发展,脑龄预测的相关研究近年呈现快速增长态势。已有研究普遍认为脑龄预测有助于评估大脑的健康状态,是监测大脑异常发育和老...
脑龄预测是借助脑影像数据进行建模与分析,客观评估大脑成熟与老化程度的一种分析技术。随着人工智能算法的发展,脑龄预测的相关研究近年呈现快速增长态势。已有研究普遍认为脑龄预测有助于评估大脑的健康状态,是监测大脑异常发育和老化的有效指标,具有预测大脑异常老化和病变发生的巨大潜力。针对近年来脑龄预测领域的发展,从脑龄分类、脑龄模型及其临床应用等几方面,综述该领域的最新研究进展,并进一步概述脑龄研究未来发展的挑战和趋势。
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关键词
神经影像
脑龄
脑龄预测偏差
深度学习
下载PDF
职称材料
基于扩散加权成像的表观纤维密度重测信度研究
被引量：
1
2
作者
骆义超
严经国
+1 位作者
陈元园
范
秋
筠
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期420-430,共11页
扩散加权成像已广泛应用于人脑白质组织的量化研究。表观纤维密度(AFD)是基于纤维取向分布函数(FOD)的量化指标,可以反映白质组织纤维相对密度,在健康发育和退行性神经系统疾病研究中已得到初步应用。然而,AFD的测量高度依赖实验参数设...
扩散加权成像已广泛应用于人脑白质组织的量化研究。表观纤维密度(AFD)是基于纤维取向分布函数(FOD)的量化指标,可以反映白质组织纤维相对密度,在健康发育和退行性神经系统疾病研究中已得到初步应用。然而,AFD的测量高度依赖实验参数设置,其在不同实验条件下的重测信度尚未有系统性评估。本研究采用人脑连接组计划(HCP)和Connectome Diffusion Microstructure Dataset(CDMD)两个独立数据集中共42位受试者的两次重复实验数据,通过基于纤维束单元的分析(FBA)方法计算纤维束单元(fixel)水平的AFD值,采用TractSeg进行纤维束分割,计算纤维束平均AFD,研究AFD在不同扩散加权值(b值)条件下的重测信度。结果显示,对于HCP数据集中的数据(n=35),在fixel水平上,AFD检测值在两次重复实验间的皮尔逊相关系数(r)和组内相关系数(ICC)随着b值增加,分别从0.7969和0.8985升高至0.8828和0.9414,绝对偏差从0.1241减小至0.1073。对于CDMD数据集中的数据(n=7),也存在相似的变化趋势。在纤维束平均水平上,两个数据集中的AFD值在各b值条件下均具有较高可重复性。本研究评估了b值在1000~5000 s·mm^(-2)范围内AFD检测值的可重复性,有望为AFD测度在未来神经生物学应用研究中提供实验设计参考依据。
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关键词
表观纤维密度
扩散加权成像
组内相关系数
重测信度
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职称材料
题名
基于多模态影像的脑龄预测模型与应用
1
作者
刘爽
俞婧
陈元园
范
秋
筠
赵欣
明东
机构
天津大学医学工程与转化医学研究院
天津市脑科学中心
天津大学精密仪器与光电子工程学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期98-105,共8页
基金
国家自然科学基金(81925020,82071994)。
文摘
脑龄预测是借助脑影像数据进行建模与分析,客观评估大脑成熟与老化程度的一种分析技术。随着人工智能算法的发展,脑龄预测的相关研究近年呈现快速增长态势。已有研究普遍认为脑龄预测有助于评估大脑的健康状态,是监测大脑异常发育和老化的有效指标,具有预测大脑异常老化和病变发生的巨大潜力。针对近年来脑龄预测领域的发展,从脑龄分类、脑龄模型及其临床应用等几方面,综述该领域的最新研究进展,并进一步概述脑龄研究未来发展的挑战和趋势。
关键词
神经影像
脑龄
脑龄预测偏差
深度学习
Keywords
neuroimaging data
brain age
predicted age difference
deep learning
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于扩散加权成像的表观纤维密度重测信度研究
被引量：
1
2
作者
骆义超
严经国
陈元园
范
秋
筠
机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
天津市脑科学与神经工程重点实验室
天津大学医学工程与转化医学研究院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期420-430,共11页
基金
国家自然科学基金(82071994)。
文摘
扩散加权成像已广泛应用于人脑白质组织的量化研究。表观纤维密度(AFD)是基于纤维取向分布函数(FOD)的量化指标,可以反映白质组织纤维相对密度,在健康发育和退行性神经系统疾病研究中已得到初步应用。然而,AFD的测量高度依赖实验参数设置,其在不同实验条件下的重测信度尚未有系统性评估。本研究采用人脑连接组计划(HCP)和Connectome Diffusion Microstructure Dataset(CDMD)两个独立数据集中共42位受试者的两次重复实验数据,通过基于纤维束单元的分析(FBA)方法计算纤维束单元(fixel)水平的AFD值,采用TractSeg进行纤维束分割,计算纤维束平均AFD,研究AFD在不同扩散加权值(b值)条件下的重测信度。结果显示,对于HCP数据集中的数据(n=35),在fixel水平上,AFD检测值在两次重复实验间的皮尔逊相关系数(r)和组内相关系数(ICC)随着b值增加,分别从0.7969和0.8985升高至0.8828和0.9414,绝对偏差从0.1241减小至0.1073。对于CDMD数据集中的数据(n=7),也存在相似的变化趋势。在纤维束平均水平上,两个数据集中的AFD值在各b值条件下均具有较高可重复性。本研究评估了b值在1000~5000 s·mm^(-2)范围内AFD检测值的可重复性,有望为AFD测度在未来神经生物学应用研究中提供实验设计参考依据。
关键词
表观纤维密度
扩散加权成像
组内相关系数
重测信度
Keywords
apparent fiber density
diffusion weighted imaging
intraclass correlation coefficient
testretest repeatability
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模态影像的脑龄预测模型与应用
刘爽
俞婧
陈元园
范
秋
筠
赵欣
明东
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于扩散加权成像的表观纤维密度重测信度研究
骆义超
严经国
陈元园
范
秋
筠
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
已选择
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