神经退行性疾病神经成像中的深度学习:最先进的技术,挑战和机遇

科学领域:

• 神经成像和计算神经科学
• 医学中的人工智能
• 神经学和临床诊断的诊断.

背景情况:

• 神经成像对于诊断神经退行性疾病 (NDD) 至关重要,在症状出现之前检测大脑变化.
• 深度学习 (DL) 提供了使用神经成像数据改善早期NDD诊断和监测的潜力.
• 当前的DL模型在现实世界的数据表示和通用性方面存在局限性.

研究的目的:

• 探索DL在更广泛的NDD频谱中进行神经成像分析的进展.
• 突出DL在诊断和监测NDD的作用,除了阿尔茨海默氏症和帕金森症等常见疾病之外.
• 讨论将DL应用于神经成像数据的挑战和策略.

主要方法:

• 对用于神经成像用于NDD诊断和监测的DL算法的审查.
• 对DL处理空间/时间信息在脑体积成像中的方法的分析.
• 检查各种神经成像数据处理技术 (基于voxel,基于补丁,基于ROI,基于切片).

主要成果:

• DL模型在诊断分类中显示出高准确度,但由于数据变化,临床适用性有限.
• 研究历来专注于常见的NDD,对较罕见的疾病的探索有限.
• 脑成像中的空间/时间信息处理是DL方法的关键重点.

结论:

• 神经成像中的DL对NDD诊断和监测具有前景,但需要解决数据异质性和可变性.
• 将DL应用扩展到更广泛的NDD领域对于全面的患者护理至关重要.
• 克服跨站点变化,类不平衡和数据稀缺等挑战对于强大的DL模型性能和通用性至关重要.