翻译Connectomics:宏观机器学习的概述Connectomics用于临床洞察力

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:

• 康涅狄格 (Connectomics) 绘制了复杂的神经网络,使用像MRI这样的神经成像.
• 机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 越来越多地用于医疗诊断,特别是医学成像.
• 现有的审查集中在特定疾病上,缺乏对临床翻译的宏观连接学中的ML的全面概述.

研究的目的:

• 提供机器学习和人工智能在连接经济学中的演变作用的概述.
• 捕捉这些技术在理解和管理大脑疾病中的临床应用和翻译.
• 涵盖常见的ML方法,它们在连接经济学中的局限性以及缓解策略.

主要方法:

• 对将ML和AI应用于宏观连接学 (功能和扩散MRI) 的研究进行审查.
• 对神经退行性,神经发育性,神经精神病和神经学障碍的应用进行分析.
• 包括共同的ML方法和限制和缓解策略的讨论.

主要成果:

• 在连接学中ML/AI的应用有助于疾病的理解,分类和生物标志物识别.
• 这些技术有助于评估严重程度,预测结果和评估干预反应.
• 连接组映射用于识别大脑刺激目标和评估干预效应,包括神经外科手术前的评估.

结论:

• 机器学习和人工智能是推动临床连接经济学的组成部分.
• 它们的应用涵盖了对广泛的神经和精神疾病的诊断,预后和治疗评估.
• 解决ML研究的局限性对于连接学成功的临床转化至关重要.