使用深度学习对三角神经疼痛的神经基质进行成像
Yun Liang1, Qing Zhao1, Zhenhong Hu1
1J. Crayton Pruitt Family Department of Biomedical Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, United States.
Frontiers in human neuroscience
|June 5, 2023
概括
三神经疼痛 (TN) 是一种严重的面部疼痛. 这项研究使用fMRI和AI确定了23个大脑区域,包括insula和thalamus,作为TN疼痛产生和感知的关键中心.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 三神经疼痛 (TN) 引起严重的,使人失能的面部疼痛,往往由于未知原因而导致不可预测的治疗反应.
- 了解TN疼痛的核心机制对于改善患者的治疗结果至关重要.
- 目前对TN的治疗策略存在局限性,突出了对新见解的需求.
研究的目的:
- 用先进的神经成像和人工智能技术识别与三角神经疼痛 (TN) 相关的大脑区域.
- 为了比较传统分析与深度学习方法在映射TN疼痛电路中的有效性.
- 确定参与产生和感知TN疼痛的关键神经中心.
主要方法:
- 在休息状态和实时疼痛跟踪期间从TN患者获得的功能磁共振成像 (fMRI) 数据.
- 使用传统的相关性分析,卷积神经网络 (CNNs) 和图形卷积神经网络 (GCNNs) 分析了fMRI数据.
- 在三种分析方法中确定了与TN疼痛有关的重叠和独特的大脑区域.
主要成果:
- 这三种方法都确定了6个核心大脑区域,包括上皮质,胰岛和前中心.
- 通过至少两种方法确定了另外17个区域,包括背部前带状皮质 (dACC) 和质体.
- 总共有23个大脑区域被确定为TN疼痛的特征中心.
结论:
- 该研究成功地绘制了涉及TN疼痛的关键大脑区域,使用fMRI,常规分析和AI的组合.
- 这些23个已识别的区域代表了未来对跨国网中心机制研究的关键目标.
- 这些发现为开发针对三角神经疼痛的更有针对性和更有效的治疗干预提供了基础.
