人工智能驱动的软件通过详细成像重新定义小脑研究
发布时间：2025-03-21 10:04:54来源：
瓦伦西亚理工大学 (UPV) 和法国国家科学研究中心 (CNRS) 的一组研究人员开发出了世界上最先进的软件，利用高分辨率核磁共振图像来研究人类小脑。
这款名为 DeepCeres 的软件将有助于研究和诊断 ALS、精神分裂症、自闭症和阿尔茨海默氏症等疾病。西班牙和法国研究人员的研究成果已发表在《神经影像》杂志上。
尽管小脑与大脑的其他部分相比体积较小，但它却包含大约 50% 的大脑神经元，在认知、情感和运动功能中发挥着重要作用。
瓦伦西亚理工大学 ITACA 研究所的项目研究员 Sergio Morell-Ortega 解释道，小脑的分割迄今为止一直是一个巨大的挑战，因为其解剖结构复杂，且难以通过传统的磁共振成像来区分其结构。
“DeepCeres 克服了所有这些挑战，如今它是世界上测量小脑等中枢神经系统重要结构的最精确工具，”莫雷尔强调说。
高精度
DeepCeres 软件能够测量小脑的 27 个结构。与迄今为止使用的方法相比，它最突出的特点是提高了分割的精度，这主要归功于不同人工智能工具的应用。
“使用 1 立方毫米的标准共振图像，通过深度神经网络将其转换为 0.125 立方毫米的超高分辨率图像，”该项目的主要研究员 José Vicente Manjón 教授补充道。
“这使得研究人员和医疗保健专业人员无需初始图像中的超高分辨率数据即可获得有关小脑解剖结构的详细信息。这就像从黑白图像变成彩色图像一样。目前没有类似的东西，而且整个科学界都可以使用它。”
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