脑小血管疾病中中脑-皮质通路损伤对认知、冷漠和步态的影响 背景与研究动机 脑小血管病（Small Vessel Disease, SVD）是一种复杂的脑疾病，主要涉及脑内小血管的多种病理改变，如白质高信号（White Matter Hyperintensities, WMH）、腔隙性梗死和脑微出血。已有研究表明，SVD与认知障碍、冷漠以及步态功能下降密切相关。但从整体上探讨这三种症状之间的相互关系及其潜在的共同神经基础的研究较为缺乏。本研究的动机在于探讨SVD中认知障碍、冷漠和步态功能下降之间的可能关联，以及这些临床特征是否与中脑-皮质和中脑-边缘通路的损伤有关。中脑-皮质和中脑-边缘通路中的多巴胺能神经元已知在认知控制、情绪调节和运动功能中发挥重要作用。因此，本研究将重点探讨这些通路的损伤...

高苯丙氨酸暴露对成人苯丙酮尿症患者大脑结构的影响 背景介绍 苯丙酮尿症（Phenylketonuria，简称PKU）是一种罕见的遗传代谢疾病，其特征是苯丙氨酸羟化酶的缺乏，导致苯丙氨酸（Phe）在血液和大脑中的浓度升高。如果在儿童和青少年时期不严格控制Phe水平，这种疾病会导致严重的智力障碍。尽管早期诊断和治疗可以部分避免这些后果，但研究表明，即使是早期治疗的PKU患者，仍表现出认知功能的细微改变和大脑结构的异常，特别是白质（White Matter，WM）的改变。然而，关于高Phe暴露对成年PKU患者大脑结构的影响仍需要进一步研究。 研究来源 此研究由瑞士伯尔尼大学医院和伯尔尼大学（Inselspital, Bern University Hospital and University o...

Dimond: 通过深度学习优化扩散模型的研究 学术背景 在脑科学和临床应用中，扩散磁共振成像（Diffusion Magnetic Resonance Imaging, dMRI）是一种用于非侵入性绘制脑组织微观结构和神经联通性的重要工具。然而，准确估算扩散信号模型参数的计算成本较高，同时易受到图像噪声的影响。现有的多种基于深度学习的有监督估算方法展示了其在提高效率和性能上的潜力，但这些方法通常需要额外的训练数据，并存在泛化性不足的问题。 论文来源 此研究由Zihan Li、Ziyu Li、Berkin Bilgic、Hong-Hsi Lee、Kui Ying、Susie Y. Huang、Hongen Liao和Qiyuan Tian（通讯作者）合作完成，论文发表在《Advanced S...

背景介绍 弥散张量磁共振成像（Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging，DTI）是一种广泛应用于体内脑组织微结构和白质束成像的神经影像技术。然而，弥散加权图像（Diffusion-Weighted Images, DWI）中的噪声会降低DTI数据所派生出的微结构参数的精度，同时也导致需要更长的采集时间来提高信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)。尽管基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的深度学习方法在图像去噪方面表现突出，但通常需要额外的高信噪比数据来监督CNN的训练，这限制了监督学习方法在去噪中的实际应用。 论文来源 本文标题为“SDnDTI: Self-Superv...

DeepDTI：使用深度学习实现高保真六方向扩散张量成像 研究背景及研究动机 扩散张量磁共振成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）在活体人脑组织微结构和结构连接性映射方面具有无可比拟的优势。然而，传统的DTI技术因为角度采样的要求导致扫描时间过长，制约了其在常规临床实践和大规模研究中的应用。为了克服这一瓶颈，研究者们开发了一种新的DTI处理框架，称为DeepDTI，通过数据驱动的监督深度学习最小化DTI的数据需求。本文的目的在于展示如何使用DeepDTI显著减少DTI的采样数据量，从而实现更快的扫描速度，同时保持高质量的成像结果。 论文来源 这篇论文的主要作者包括Qiyuan Tian, Berkin Bilgic, Qiuyun Fan, Congyu Liao...