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1,、European Journal of Radiology：DCE和DSC用于膠質(zhì)瘤分級(jí)的性能對(duì)比 
DSC技術(shù)在用于膠質(zhì)瘤分級(jí)時(shí),，具有較高的診斷精度，盡管會(huì)受到磁敏感影響的限制,。DCE作為另一種可選技術(shù),，可以克服上述缺點(diǎn)。該文中,，作者（Corrado Santarosa,，意大利San Raffaele研究所）意在對(duì)比這兩種技術(shù)衍生的指標(biāo)用于膠質(zhì)瘤分級(jí)時(shí)，哪種精度更高,。作者主要使用的分析方式為Hotspot分析,，即基于手工繪制的ROI，提取ROI內(nèi)的指標(biāo)峰值,，再做后續(xù)統(tǒng)計(jì),。對(duì)于DSC，使用的指標(biāo)主要為rCBV,，即“相對(duì)腦血容量”,。其計(jì)算方式為，先計(jì)算出腫瘤區(qū)域的CBV,，再除以對(duì)側(cè)大腦區(qū)域進(jìn)行歸一化,。對(duì)于DCE，則使用Vp和Ktrans這兩種衡量滲透率的指標(biāo),。三種指標(biāo)如圖所示,，左圖為 II級(jí)膠質(zhì)瘤，右圖為IV級(jí)膠質(zhì)瘤,；b/c/d分別為Ktrans,、CBV、Vp指標(biāo)圖,，可以看到,，II級(jí)膠質(zhì)瘤區(qū)域三種指標(biāo)都很低，而IV級(jí)膠質(zhì)瘤三種指標(biāo)都很高,。 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明,，rCBV的差異顯著（p=0.017）,，Vp和Ktrans差異顯著（p=0.008）。ROC曲線分析表明,，Vp,、Ktrans的曲線下面積可達(dá)到0.94~0.98左右,，而rCBV則在0.89~0.93左右,，提示DCE在膠質(zhì)瘤等級(jí)分類時(shí)具有更好性能。 原文：Dynamic contrast-enhanced and dynamic susceptibility contrast perfusion MR imaging for glioma grading: preliminary comparison of vessel compartment and permeability parameters using hotspot and histogram analysishttps:///10.1016/j.ejrad.2016.03.0202,、Medical Image Analysis：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)揭示帕金森早期病程
帕金森病(PD)是繼阿爾茨海默病之后最常見(jiàn)的神經(jīng)系統(tǒng)疾病,，其特征是長(zhǎng)達(dá)20年的前驅(qū)期。由于年齡是帕金森病的重要危險(xiǎn)因素,，未來(lái)幾年帕金森病患者將持續(xù)增加,，迫切需要制定有效的早期診斷和治療策略。Nicola Amoroso等人在Medical Image Analysis上發(fā)文,，提出一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的利用磁共振成像(MRI)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確早期診斷的新方法,。他們利用MRI定義了一個(gè)大腦區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)模型，并將每個(gè)區(qū)域關(guān)聯(lián)到適當(dāng)?shù)倪B接度量,。因此,，每個(gè)大腦都通過(guò)一個(gè)特征向量來(lái)表示，該特征向量編碼了大腦區(qū)域交織的局部關(guān)系,。然后,，利用隨機(jī)森林進(jìn)行特征選擇。最后,，使用支持向量機(jī)將復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)特征與帕金森病前驅(qū)期典型臨床評(píng)分相結(jié)合,，提供診斷指標(biāo)。評(píng)估了帕金森病進(jìn)展標(biāo)記計(jì)劃(PPMI)數(shù)據(jù)庫(kù)的分類性能,，包括169例正常對(duì)照(NC)和374例PD患者的混合隊(duì)列,。結(jié)果與現(xiàn)有的最先進(jìn)的核磁共振成像方法相比較是一致的，表明MRI數(shù)據(jù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)可以作為早期PD的標(biāo)志物,，此方法沒(méi)有任何先驗(yàn)的假設(shè),，探索性的發(fā)現(xiàn)腦區(qū)，根據(jù)疾病的影響對(duì)大腦區(qū)域進(jìn)行排序,，并且比其他方法的分類表現(xiàn)更好,。原文：Complex networks reveal early MRI markers of Parkinson’s diseasehttps:///10.1016/j.media.2018.05.0043、Trends in Cognitive Sciences：皮層神經(jīng)節(jié)律與感覺(jué)預(yù)測(cè)
已有的很多研究表明,，大腦在不斷地調(diào)整其節(jié)律,，而這與感覺(jué)的預(yù)測(cè)有關(guān)。同時(shí),，大腦的預(yù)測(cè)能力包含了時(shí)間和事物兩個(gè)方面,。本文從神經(jīng)節(jié)律的角度,，總結(jié)了已有的時(shí)間和事件預(yù)測(cè)的具體機(jī)制。我們認(rèn)為大腦在時(shí)間和事件的預(yù)測(cè)上的神經(jīng)節(jié)律是存在差異的,，且這種差異是動(dòng)態(tài)變化的,。 已有研究表明，人類的感知系統(tǒng)依據(jù)事物已有的規(guī)則進(jìn)行預(yù)測(cè),，事物已有的規(guī)則包括刺激出現(xiàn)的頻率,、背景等信息。在眾多關(guān)于人類感知預(yù)測(cè)的假說(shuō)中,，最為經(jīng)典的是,，大腦通過(guò)學(xué)習(xí)事物的規(guī)則對(duì)其產(chǎn)生預(yù)測(cè)能力。而貝葉斯模型是事物預(yù)測(cè)能力的經(jīng)典應(yīng)用,。在該模型中,，信息的輸入時(shí)候以概率的形式進(jìn)行挑選，從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)化,，進(jìn)而達(dá)到事物預(yù)測(cè)的目標(biāo),。 但是以日常中的言語(yǔ)交流為例，在該過(guò)程中,，事物/詞匯和時(shí)間/詞匯出現(xiàn)的順序?qū)τ谘哉Z(yǔ)交流都至關(guān)重要,。但是，即便對(duì)時(shí)間和事物的預(yù)測(cè)有時(shí)候是同時(shí)發(fā)生的,，但事物和時(shí)間的預(yù)測(cè)的神經(jīng)生物學(xué)機(jī)制卻存在差異,。大腦皮層的低頻成分可以對(duì)大腦活動(dòng)進(jìn)行調(diào)諧，從而對(duì)大腦信息的挑選實(shí)現(xiàn)優(yōu)化,，進(jìn)而達(dá)到時(shí)間預(yù)測(cè)的目標(biāo),。原文：Cortical oscillations and sensory predictionsDOI：http://dx./10.1016/j.tics.2012.05.0034、Neuron 持續(xù)活動(dòng)神經(jīng)元聯(lián)合相位率編碼是維持多項(xiàng)目工作記憶的機(jī)制
在工作記憶（WM）中保持多個(gè)項(xiàng)目是人類行為的核心,。持續(xù)活躍的神經(jīng)元被認(rèn)為是維持WMs的一種機(jī)制,，但當(dāng)記憶中同時(shí)保存多個(gè)項(xiàng)目時(shí)，這種活動(dòng)是如何被協(xié)調(diào)的仍未可知,。來(lái)自美國(guó)洛杉磯市Cedars-Sinai醫(yī)療中心神經(jīng)外科的Jan Kaminski等人在Neuron發(fā)文,，使用ECOG的研究方法在19名癲癇患者的術(shù)中植入電極，并在術(shù)中讓參與者執(zhí)行改良后的斯滕伯格任務(wù),，以探究維持多項(xiàng)目工作記憶的機(jī)制,。 結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在維持工作記憶的過(guò)程中,，顳葉內(nèi)側(cè)的選擇性持續(xù)活動(dòng)神經(jīng)元會(huì)鎖相到持續(xù)的低頻振蕩（1-7hz）,。鎖相的性能取決于記憶的容量和負(fù)載。在高記憶負(fù)荷期間，神經(jīng)元鎖相的振蕩活動(dòng)階段,，提供了有關(guān)神經(jīng)元放電率中不可用的記憶內(nèi)容的信息,。研究者們提供了一個(gè)計(jì)算模型，揭示了抑制性-反饋介導(dǎo)的多個(gè)持續(xù)活動(dòng)神經(jīng)元之間的競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象,。該研究表明,，在較高的記憶負(fù)荷下，神經(jīng)元表現(xiàn)出信息的相位編碼,，這種效應(yīng)可以通過(guò)共享抑制作用從競(jìng)爭(zhēng)中產(chǎn)生,。 原文：Combined Phase-Rate Coding by Persistently Active Neurons as a Mechanism for Maintaining Multiple Items in Working Memory in HumansDOI：https:///10.1016/j.neuron.2020.01.0325、BRAIN:左顳頂葉和額葉卒中后語(yǔ)言的動(dòng)態(tài)重組
語(yǔ)言功能依賴于多個(gè)腦區(qū)的協(xié)同作用,，其中包括前額下回（IFG）,，前顳葉（ATL），后顳葉(PTL)等,，這些區(qū)域構(gòu)成了左側(cè)的額顳網(wǎng)絡(luò)，中風(fēng)失語(yǔ)患者可能是由于網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)功能的障礙所引起的,，探索這一機(jī)制可以為中風(fēng)后失語(yǔ)癥的治療提供臨床基礎(chǔ),。本研究選取34名缺血性卒中的患者，其中17名患者左額葉皮層受損,；另外17名患者顳頂葉皮層受損,，同時(shí)選取17名健康被試作為研究對(duì)照組。在被試的急性期,，亞急性期和慢性期三個(gè)階段分別進(jìn)行一次功能磁共振掃描,。使用AAT（亞琛失語(yǔ)癥測(cè)試）對(duì)語(yǔ)言能力進(jìn)行評(píng)估，綜合得分為1表示完全恢復(fù),。分析兩組患者在三個(gè)階段的fMRI的激活情況的差異（雙因素方差分析,，被試分組*時(shí)間）。動(dòng)態(tài)激使用多變量回歸分析去分析有顯著差異的ROI感興趣區(qū)域,，分析激活情況與語(yǔ)言能力恢復(fù)的關(guān)系,。本文可能為無(wú)創(chuàng)腦刺激提供一個(gè)新的治療方案，使其能夠在正確的位置和時(shí)間應(yīng)用時(shí)會(huì)達(dá)到一定的臨床效果,。原文：Dynamics of language reorganization after left temporo-parietal and frontal strokedoi:10.1093/brain/awaa0236,、Cerebral cortex:小鼠纖維追蹤與追蹤數(shù)據(jù)比較
由于想要了解異常的神經(jīng)連接在精神與神經(jīng)性疾病中扮演的角色，人們對(duì)于大腦固有連接的興趣越發(fā)濃厚,。而通過(guò)小動(dòng)物的腦網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)于了解疾病的異常連接十分重要,。基于彌散張量的纖維追蹤技術(shù)可以提供一種非侵入,、3D以及全腦范圍的結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò),，但是基于彌散張量成像的纖維追蹤技術(shù)也有由于其低分辨率、低信噪比以及單個(gè)體素下纖維方向的不確定性而有所局限。但是通過(guò)結(jié)合造影劑,、先進(jìn)的彌散數(shù)據(jù)采集與重構(gòu)方法可有效解決該問(wèn)題,。本文中Evan Calabrese展示了一種綜合的顯微級(jí)別的全腦概率追蹤，并基于小鼠的艾倫腦圖譜比較了基于纖維追綜的神經(jīng)連接與使用顯影集輔助分析的腦網(wǎng)絡(luò)分析效果,。本工作為后續(xù)小鼠纖維追蹤功能連接研究提供了參考的數(shù)據(jù),，并說(shuō)明了追蹤與顯影劑輔助最終數(shù)據(jù)結(jié)果的根本差異。原文：A Diffusion MRI Tractography Connectome of the Mouse Brain and Comparison with Neuronal Tracer DataDoi: https:/// 10.1093/cercor/bhv1217,、Schizophrenia Bulletin：催產(chǎn)素增強(qiáng)與精神分裂癥陰性癥狀相關(guān)的杏仁核回路
陰性癥狀是精神分裂癥（SZ）職業(yè)和社會(huì)缺陷的核心因素,，然而可用的抗精神病藥物通常不能減少這些癥狀。鑒于催產(chǎn)素（OT）在杏仁核參與的復(fù)雜社會(huì)行為中的作用,，它是一種很有前途的治療陰性癥狀的藥物,，Samantha V. Abram等人就OT對(duì)于SZ病人的杏仁核回路的作用進(jìn)行了深入研究。在樣本1中,，采用雙盲,、安慰劑對(duì)照、交叉設(shè)計(jì),，使用全腦校正方法,，測(cè)試單劑量鼻內(nèi)OT對(duì)SZ組和健康對(duì)照（HC）杏仁核靜息狀態(tài)功能連接（rsFC）的影響確定了OT調(diào)節(jié)SZ杏仁核rsFC的區(qū)域；評(píng)估SZ組OT影響的回路相對(duì)于使用安慰劑的HC組是否異常,；SZ杏仁核與左側(cè)顳中回,、顳上溝和角回（MTG/STS/AngG）的rsFC比HC高；此外,，與安慰劑組的HC相比,，SZ在該回路中具有低連通性；較為嚴(yán)重的陰性癥狀與安慰劑組杏仁核與左側(cè)MTG/STS/AngG連接減少和OT誘導(dǎo)的連接增加有關(guān),。這些數(shù)據(jù)表明,，杏仁核至左側(cè)MTG/STS/AngG回路的功能連接異常會(huì)導(dǎo)致精分患者的陰性癥狀，而鼻內(nèi)OT可以使回路的功能連接正?；?。原文：Oxytocin Enhances an Amygdala Circuit Associated With Negative Symptoms in Schizophrenia: A Single-Dose, Placebo-Controlled, Crossover, Randomized Control Trialdoi:10.1093/schbul/sbz0918、SCIENCE TRANSLATIONAL MEDICINE：阿爾茲海默的縱向萎縮與基線tau-PET的強(qiáng)度和分布有關(guān),。
β-淀粉樣蛋白斑塊和tau-containing神經(jīng)元纖維纏結(jié)是AD的兩個(gè)神經(jīng)病理學(xué)特征,。這兩個(gè)特征都可以通過(guò)PET示蹤劑在體內(nèi)顯示，為研究疾病機(jī)制和改善患者的診斷和預(yù)后評(píng)估提供了新的機(jī)會(huì),。本研究的主要目的測(cè)試β-淀粉樣蛋白和tau-PET能否預(yù)測(cè)AD早期患者未來(lái)的腦萎縮,。文章發(fā)表在Science Translational Medicine。 采集36名AD患者的3T結(jié)構(gòu)像,、FTP-PET和PIB-PET,，15個(gè)月再次收集結(jié)構(gòu)像,。因數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，剔除4名被試的數(shù)據(jù),。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,，并提取68個(gè)ROI的灰質(zhì)體積、皮層厚度和PIB,、FTP指標(biāo),。統(tǒng)計(jì)采用皮爾遜相關(guān)。 結(jié)果發(fā)現(xiàn)：tau-PET的全局強(qiáng)度能預(yù)測(cè)大腦萎縮的速度,，β-淀粉樣蛋白并不能預(yù)測(cè),，并且萎縮的速度獨(dú)立于基線皮層厚度。進(jìn)一步的分析發(fā)現(xiàn),，tau-PET信號(hào)的特異性分布能很好地預(yù)測(cè)單個(gè)被試未來(lái)的腦萎縮區(qū)域,，基線tau-PET與隨后腦萎縮的相關(guān)在年輕的患者中表現(xiàn)尤為強(qiáng)烈。上述結(jié)果表明tau病理學(xué)是局部神經(jīng)退行性變的主要驅(qū)動(dòng)因素,，可幫助預(yù)測(cè)個(gè)體患者的進(jìn)展和設(shè)計(jì)未來(lái)的臨床試驗(yàn),。 原文：Prospective longitudinal atrophy in Alzheimer’s disease correlates with the intensity and topography of baseline tau-PETDOI: 10.1126/scitranslmed.aau57329、NATURE COMMUNICATIONS：從fMRI對(duì)自然場(chǎng)景的反應(yīng)預(yù)測(cè)眼球運(yùn)動(dòng)模式
世界的豐富性和復(fù)雜性給人類視覺(jué)系統(tǒng)帶來(lái)了豐富的感官信息,。為了集中資源,，選擇性注意將感知和認(rèn)知過(guò)程導(dǎo)向空間中的重要區(qū)域。長(zhǎng)期以來(lái),，眼動(dòng)跟蹤為顯性空間注意提供了負(fù)擔(dān)得起的、可靠的測(cè)量方法,，而且許多計(jì)算模型描述了引導(dǎo)空間注意所必需的表示和計(jì)算,。大多數(shù)空間注意力模型的核心是空間優(yōu)先級(jí)映射，這種表示在空間中標(biāo)記區(qū)域以分配注意力,。這種空間優(yōu)先級(jí)算法準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)了人眼的運(yùn)動(dòng)模式,。最近，使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)的空間注意模型已經(jīng)獲得了對(duì)人類眼球運(yùn)動(dòng)模式的最新預(yù)測(cè),。麻省理工學(xué)院顯著性基準(zhǔn)測(cè)試(http://saliency./results_mit300.html)根據(jù)空間注意力模型在預(yù)測(cè)眼動(dòng)模式方面的成功程度對(duì)它們進(jìn)行了排名,，排名前十的模型都依賴于某種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——CNN。 長(zhǎng)期以來(lái),，眼球追蹤一直被用來(lái)測(cè)量外顯空間注意力,，而空間注意力的計(jì)算模型則可以可靠地預(yù)測(cè)自然圖像的眼球運(yùn)動(dòng)。然而,，研究人員缺乏非侵入性地對(duì)眼球運(yùn)動(dòng)的大腦的空間表征進(jìn)行具體預(yù)測(cè)分析的技術(shù),。因此，本文的研究者使用功能性磁共振成像(fMRI)來(lái)預(yù)測(cè)由自然場(chǎng)景引起的重建空間表征的眼球運(yùn)動(dòng)模式,。首先,，重建注視圖，直接從fMRI活動(dòng)預(yù)測(cè)眼球運(yùn)動(dòng)模式（通過(guò)構(gòu)建RSA表征矩陣實(shí)現(xiàn)）。接下來(lái),，使用一個(gè)基于模型的解碼算法,，將fMRI活動(dòng)與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)相結(jié)合，重建空間優(yōu)先級(jí)地圖,，并以零鏡頭的方式預(yù)測(cè)眼球運(yùn)動(dòng),。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，通過(guò)功能磁共振成像對(duì)自然場(chǎng)景的反應(yīng)可以預(yù)測(cè)人類的眼球運(yùn)動(dòng)模式,，提供證據(jù)證明場(chǎng)景和物體的視覺(jué)表征與預(yù)測(cè)眼球運(yùn)動(dòng)的神經(jīng)表征相對(duì)應(yīng),。作者的研究在大腦活動(dòng)、深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和行為之間發(fā)現(xiàn)了一種新的三向聯(lián)系,。原文：Predicting eye movement patterns from fMRI responses to natural scenes
DOI: 10.1038/s41467-018-07471-9
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