使用扩散MRI作为体内显微镜的深度学习揭示了人类白质微观结构中与性别相关的差异

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 生物医学成像技术 生物医学成像技术
• 计算生物学 计算生物学

背景情况:

• 生物性别是神经科学中的一个关键因素,在认知功能和神经精神疾病中已知性别差异.
• 虽然性别之间的宏观大脑差异已被记录,但细胞水平的微观结构变异仍然不太了解.
• 研究这些微观结构差异对于理解性别特异性大脑健康和疾病表现至关重要.

研究的目的:

• 开发和应用端到端分类模型,使用扩散MRI数据准确估计生物性别.
• 为了确定特定的白质区域,表现出男性和女性之间最显著的微观结构差异.
• 探索这些微观结构差异的性质,包括本地和全球组织组织模式.

主要方法:

• 利用了来自人类结合体项目的1031名健康受试者 (471名男性,560名女性) 的体积扩散MRI数据 (年龄范围22-37岁).
• 采用了三种主要模型架构:2D卷积神经网络 (CNN),3D CNN和视觉转换器与自我监督的预训.
• 应用了分数异构性,平均扩散性和平均曲解度量,使用在标准模板上注册的扩散参数图.

主要成果:

• 这三种模型都取得了高的性别分类性能 (测试AUC为0.92-0.98),证实了两性之间显著的白质微观结构差异.
• 闭塞分析确定了特定的白质区域,这些区域对性别分类做出了最大的贡献.
• 结果表明,与性别相关的差异表现在组织微观结构的局部特征和全球/长距离相互作用中.

结论:

• 跨多种模型的一致发现表明,大脑白质微观结构中与性别相关的明确差异.
• 这些细胞水平组织组织差异在中央白质中特别明显.
• 这项研究为大脑中性别差异的生物学基础提供了新的见解,与神经生物学和临床应用相关.