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泛亚电竞在线平台,泛亚电竞官网首页科技日报北京6月21日电(记者张梦然)伦敦帝国理工学院的研究人员开发了一种新的机器学习算法,该算法利用脑部扫描来观察大脑的结构特征(包括那些以前被认为与阿尔茨海默病无关的特征) .地区),可以诊断阿尔茨海默病。这种技术的优势在于其简单性以及在难以诊断的早期阶段识别疾病的能力。研究成果发表在开放获取专业学术期刊《Communication Medicine》上。

泛亚电竞在线平台,泛亚电竞官网首页医生目前使用许多测试来诊断阿尔茨海默病,包括记忆和认知测试以及脑部扫描。扫描主要用于检查大脑中的蛋白质沉积和海马体的收缩,海马体是与记忆相关的大脑区域,所有这些都可能需要数周的时间来安排和处理。但新开发的方法只需要在大多数医院常见的标准 1.5 特斯拉机器上进行磁共振成像 (MRI) 脑部扫描。

泛亚电竞在线平台,泛亚电竞官网首页研究人员采用了一种对癌症肿瘤进行分类的算法并将其应用于大脑。他们将大脑分为 115 个区域,并分配了 660 个不同的特征,例如大小、形状和纹理,以评估每个区域。然后,他们训练算法识别这些特征的变化,从而准确预测阿尔茨海默病。

泛亚电竞在线平台,泛亚电竞官网首页使用来自阿尔茨海默病神经影像学计划的数据,该团队对 400 多名早期和晚期阿尔茨海默病患者、健康对照组以及患有其他神经系统疾病(包括额颞叶痴呆和帕金森病)的患者进行了研究。脑部扫描。

研究发现,在 98% 的病例中,基于 MRI 的机器学习系统可以准确预测患者是否患有阿尔茨海默病。它还能够在 79% 的患者中以相当高的准确度区分早期和晚期阿尔茨海默病。

新系统成功地揭示了以前被认为与阿尔茨海默病无关的大脑区域的变化,例如小脑(大脑中协调和调节身体活动的部分)和腹侧间脑(与感觉、视觉和听觉有关),打开了大门研究这些区域与阿尔茨海默病之间联系的潜在新途径。

主编亮点

先有一些体征,然后明确症状,比如记忆力减退、气质改变、认知功能障碍,再做一些检查,比如脑电图、头部CT、磁共振和生物标志物测试,来确定一个诊断——是否是阿尔茨海默病。如今,使用普通仪器和新的机器学习算法可以大大减少诊断所需的时间和做出诊断所需的时间,相信也可以减轻一些家庭成员的心理痛苦。同时,这个学习系统还新发现了大脑某些区域与阿尔茨海默病之间的联系。它不仅可以辅助诊断,还有望将阿尔茨海默病的研究带入新的领域。

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