在国际健康和神经人口中绘制大脑形态图

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 神经科学是一个神经科学.
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 与规范数据对比个体大脑形态的评估有助于理解神经多样性和个性化大脑健康管理.
• 现有的规范性参考可能不完全代表全球多样化的人口.

研究的目的:

• 使用大规模数据集建立中国特有的规范性脑参考.
• 为了评估个体大脑偏差得分在评估神经系统疾病中的有用性.
• 增强针对神经疾病的个性化诊断,预后和治疗评估.

主要方法:

• 利用了来自105个地点的24,061名健康中国志愿者的形态成像扫描.
• 开发了中国大脑规范性参考,并计算了个体大脑偏差得分.
• 应用机器学习来评估3,932个患有神经系统疾病的个体的偏差分数,用于疾病倾向,结果预测和治疗效果评估.

主要成果:

• 与欧洲/北美参考相比,在中国人群中发现神经发育里程碑 (1.2-8.9岁) 的晚期高峰年龄.
• 证明规范偏差得分在评估疾病倾向性,预测结果和评估治疗效果方面表现优于原始结构性措施.
• 展示了机器学习模型的有效性,使用偏差得分来评估神经系统疾病.

结论:

• 中国特有的规范性脑参考提供了个性化诊断和神经疾病预后的宝贵工具.
• 开发的规范偏差得分为大脑健康提供了临床上适用的评估.
• 这种方法有可能改善神经系统疾病患者的管理策略.