JAMA NETW OPEN：新工具！可以几秒钟内计算出脑部病变的人工智能-杭州脑海科技有限公司

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2023年4月24日，德克萨斯大学的Mohamad Habes博士及其研究团队在JAMA Network Open（IF=13.8）上发表了题为“Assessment of Risk Factors and Clinical Importance of Enlarged Perivascular Spaces by Whole-Brain Investigation in the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis”的文章，研究开发了一种人工智能（AI）工具，可以在几秒钟内准确计算功能磁共振（MRI）扫描中的脑部病变。一旦应用于临床，人工智能工具将有助于神经放射科医生在早期评估患者的脑部疾病。

如果没有人工智能，某些类型的脑部病变是非常难以量化的，在该研究中，研究人员展示了AI工具在识别和计算扩大的血管周围间隙（ePVS）方面的效用。这些是可导致卒中和痴呆的脑小血管病的标志。该研究是对参加动脉粥样硬化多种族研究（MESA）的1,026名个体的随访分析。

研究开发了一种创新的深度学习工具，可以精确量化大脑中每一个扩大的血管周围空间，并为研究人员提供患者小血管疾病的地图。在此工具之前，ePVS由于难以在MRI扫描中计数而被忽略。

研究人员表示，通过MRI的扫描，一个中年人平均可能有500或600个这样的小空间。想象一下，一位神经放射科医生坐下来，数一数这些数字。这是不可能的。每次扫描会花费一到两个小时，甚至更长时间，在繁忙的工作流程中，这么费力的工作是不可行的。

研究人员在该研究中描述了用于检测ePVS的自动深度学习方法并且训练了一个具有专业知识的算法，能够量化这些病变。这个工具可以识别它们，告诉人们它们的确切位置，计算它们的数量和它们的体积。它告诉人们关于它们的大量信息，远远超过人类所能做的。

血管周围间隙扩大的分布频率图

以前，人们不能对全脑ePVS进行量化。研究人员现在可以通过先进的深度学习工具做到这一点。在该研究中，研究人员意识到基底神经节和丘脑这两个区域的血管周围间隙扩大是最显著的病变，因为它们显示出与卒中和小血管疾病标志物相关。

研究结果显示，基底神经节是一个对神经退行性疾病很重要的深部脑区，与运动和决策有关。丘脑是靠近基底神经节的区域，与味觉和触觉等感觉功能有关。研究人员希望，这种用于枚举脑部病变的人工智能工具将会进行进一步研究。

该研究对于研究人员说是一个巨大的突破，这个人工智能工具利用了超级计算机的力量，新的人工智能方法可以让诸如此类的大规模研究都因此受益。

第一作者

Sokratis Charisis

通讯作者

Mohamad Habes

参考文献

Charisis, S., Rashid, T., Liu, H., Ware, J. B., Jensen, P. N., Austin, T. R., Li, K., Fadaee, E., Hilal, S., Chen, C., Hughes, T. M., Romero, J. R., Toledo, J. B., Longstreth, W. T., Jr, Hohman, T. J., Nasrallah, I., Bryan, R. N., Launer, L. J., Davatzikos, C., Seshadri, S., … Habes, M. (2023). Assessment of Risk Factors and Clinical Importance of Enlarged Perivascular Spaces by Whole-Brain Investigation in the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis.JAMA network open, 6(4), e239196. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.9196

资讯来源

https://medicalxpress.com/news/2023-07-team-tool-brain-lesions-seconds.html

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