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胞外磁場(chǎng)標(biāo)記仿生水凝膠誘導(dǎo)的人間充質(zhì)干細(xì)胞球體與阿魏木糖醇的MRI跟蹤

7t MRI藍(lán)斑完整性與帕金森病的冷漠和認(rèn)知有關(guān)

磁共振成像和計(jì)算機(jī)斷層掃描在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)和容量評(píng)估中的比較：一項(xiàng)前瞻性研究

神經(jīng)性貪食癥的區(qū)域神經(jīng)活動(dòng)異常和全腦功能連接重組：來自靜息態(tài)fMRI的證據(jù)

創(chuàng)造性表達(dá)程序?qū)ι窠?jīng)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)性能的影響苦囱，通過任務(wù)和靜息態(tài)功能MRI測(cè)量

基于多模態(tài)磁共振圖像序列的腮腺腫瘤分類的深度學(xué)習(xí)模型

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在單個(gè)MRI切片上檢測(cè)前庭神經(jīng)鞘瘤的可行性研究?

1尊搬、胞外磁場(chǎng)標(biāo)記仿生水凝膠誘導(dǎo)的人間充質(zhì)干細(xì)胞球體與阿魏木糖醇的MRI跟蹤

摘要：

在組織修復(fù)研究和臨床試驗(yàn)中大审，用超順磁性氧化鐵納米顆粒(SPIONs)標(biāo)記間充質(zhì)干細(xì)胞(MSCs)已成為磁共振成像(MRI)跟蹤移植細(xì)胞的一種潛在方法捷犹。使用臨床批準(zhǔn)的SPIONs (ferumoxytol)標(biāo)記MSCs需要使用轉(zhuǎn)染試劑或磁場(chǎng)爽醋，這在很大程度上限制了其臨床應(yīng)用漓库。為了克服這一障礙铺纽，我們建立了一種利用阿魏木糖醇對(duì)間充質(zhì)干細(xì)胞球粒進(jìn)行磁性標(biāo)記的新方法部服。與傳統(tǒng)方法不同，阿魏木醇標(biāo)記是在形成機(jī)械可調(diào)仿生水凝膠誘導(dǎo)間充質(zhì)干細(xì)胞球體的過程中完成的鹅髓。此外舞竿，標(biāo)記的間充質(zhì)干細(xì)胞球表現(xiàn)出較強(qiáng)的MRI T2信號(hào)和良好的生物安全性。值得注意的是窿冯，被包裹的阿鐵木醇被定位在球粒的細(xì)胞外基質(zhì)(ECM)中骗奖，而不是細(xì)胞質(zhì)中，最小化了阿鐵木醇的細(xì)胞毒性醒串，并保持了水凝膠誘導(dǎo)的仿間充質(zhì)干細(xì)胞球粒的活力和干性执桌。這表明了該方法在臨床移植后MRI跟蹤方面的潛力。

關(guān)鍵詞：超順磁性氧化鐵納米粒子芜赌、MSC標(biāo)簽仰挣、機(jī)械可調(diào)仿生水凝膠、球狀體缠沈、MRI跟蹤

原文：Extracellular magnetic labeling of biomimetic hydrogel-induced human mesenchymal stem cell spheroids with ferumoxytol for MRI tracking

2膘壶、7t MRI藍(lán)斑完整性與帕金森病的冷漠和認(rèn)知有關(guān)

摘要：

背景：藍(lán)斑神經(jīng)退行性變(LC)有助于帕金森病(PD)和進(jìn)行性核上性麻痹(PSP)的神經(jīng)精神癥狀。采用超高場(chǎng)7t磁共振成像技術(shù)提高了LC成像的空間精度洲愤。

目的：探討帕金森病和PSP LC病理改變的空間模式及LC信號(hào)與神經(jīng)精神癥狀的跨診斷關(guān)系颓芭。

方法：25名特發(fā)性PD患者，14名可能患有PSP-Richardson綜合征的患者柬赐，以及24名年齡匹配的健康對(duì)照亡问。參與者接受了臨床評(píng)估和高分辨率(0.08 mm3) 7 t -磁化-轉(zhuǎn)移成像，以測(cè)量活體LC完整性肛宋。利用分區(qū)域平均對(duì)比度和顯著LC聚類分析了LC變化的空間格局;我們進(jìn)一步使用混合效應(yīng)模型和體素分析玛界，將LC對(duì)比與冷漠和認(rèn)知測(cè)量相關(guān)聯(lián)万矾。

結(jié)果：與對(duì)照組相比，PSP和PD組在尾部亞區(qū)顯示了顯著的LC變性慎框×急罚混合效應(yīng)模型顯示，疾病組與冷漠相關(guān)的LC退行性變之間存在顯著交互作用(β = 0.46, SE[標(biāo)準(zhǔn)誤差]= 0.17,F(1,35) = 7.46, P = 0.01)笨枯，其驅(qū)動(dòng)因素是PSP的強(qiáng)相關(guān)性(β = 0.58, SE = 0.21, t(35) = 2.76, P = 0.009)薪丁。在兩個(gè)疾病組中，體素分析表明馅精，較低的LC完整性與較差的認(rèn)知和較高的冷漠分?jǐn)?shù)相關(guān)严嗜。

結(jié)論：LC和非運(yùn)動(dòng)癥狀之間的關(guān)系強(qiáng)調(diào)了去甲腎上腺素能功能障礙在PD和PSP中的作用，證實(shí)了去甲腎上腺素能治療策略在神經(jīng)退行性疾病中解決經(jīng)診斷的認(rèn)知和行為特征的潛力洲敢。

關(guān)鍵詞：藍(lán)斑漫玄、帕金森病、進(jìn)行性核上的麻痹压彭、認(rèn)知睦优、冷漠、magnetization-transfer成像壮不、7t磁共振成像汗盘、去甲腎上腺素

原文：Locus Coeruleus Integrity from 7 T MRI Relates to Apathy and Cognition in Parkinsonian Disorders

3、磁共振成像和計(jì)算機(jī)斷層掃描在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)和容量評(píng)估中的比較：一項(xiàng)前瞻性研究

摘要：

理論基礎(chǔ)和目的：計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)肺結(jié)節(jié)評(píng)估是常規(guī)進(jìn)行的询一，在肺癌篩查中很有前途隐孽。然而，輻射暴露的時(shí)間仍然是一個(gè)問題健蕊。因此菱阵，本前瞻性研究的總體目標(biāo)是對(duì)不確定肺結(jié)節(jié)進(jìn)行最佳治療，目的是評(píng)估優(yōu)化的超短回聲時(shí)間(UTE) MRI對(duì)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)和容量評(píng)估的潛力缩功。

材料與方法：納入8例(54.9 13.2年)至少有1例4 mm非鈣化結(jié)節(jié)的患者晴及。研究高頻無創(chuàng)通氣(UTE- hf - niv)和潮氣量自由呼吸(UTE- fb)下的UTE，以及全吸氣時(shí)的容積插值屏氣檢查(VIBE-BH)掂之。三位經(jīng)驗(yàn)豐富的讀者評(píng)估了4mm和6mm結(jié)節(jié)的檢出率抗俄，并報(bào)告了它們的位置脆丁、二維測(cè)量和固體/亞固體性質(zhì)世舰。卷由兩位經(jīng)驗(yàn)豐富的讀者測(cè)量。隨后槽卫，兩位讀者評(píng)估金標(biāo)準(zhǔn)CT圖像中4mm肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)和體積大小跟压，并進(jìn)行軟、肺核重建歼培。使用病灶管理軟件(Carestream, Rochester, New York, USA)進(jìn)行容量測(cè)定震蒋。

結(jié)果：UTE-HF-NIV對(duì)4mm (n = 66)和6mm (n = 32)結(jié)節(jié)的檢出率最高(分別為35和50%)茸塞。使用UTE-HFNIV檢測(cè)結(jié)節(jié)與它們?cè)诜沃械奈恢弥g沒有相關(guān)性(p >0.4)時(shí)，2例使用VIBE-BH的讀者均存在這種依賴性(p = 0.002和0.03)查剖。讀者和技術(shù)人員注意到結(jié)節(jié)的檢測(cè)與其大小的相關(guān)性(p <0.02)钾虐。當(dāng)比較結(jié)節(jié)體積測(cè)量值時(shí)，CT和UTE-HF-NIV之間有很好的一致性笋庄，Dar?ot等效扫。MRI對(duì)肺結(jié)節(jié)的評(píng)估能力，UTE-HF-NIV高估了13.2%直砂，而VIBE-BH高估了結(jié)節(jié)體積28.8%菌仁。

結(jié)論：UTE-HF-NIV尚不能替代低劑量CT檢測(cè)肺結(jié)節(jié)，但可以根據(jù)其容量精度與CT交替進(jìn)行隨訪研究静暂。

關(guān)鍵詞：肺MRI济丘、MR結(jié)節(jié)檢出、CT結(jié)節(jié)檢出洽蛀、結(jié)節(jié)體積評(píng)估摹迷、高頻無創(chuàng)通氣

原文：Comparison Between Magnetic Resonance Imaging and Computed Tomography in the Detection and Volumetric Assessment of Lung Nodules：A Prospective Study

4、神經(jīng)性貪食癥的區(qū)域神經(jīng)活動(dòng)異常和全腦功能連接重組：來自靜息態(tài)fMRI的證據(jù)

摘要：

神經(jīng)性貪食癥(BN)患者的進(jìn)食行為管理是一個(gè)復(fù)雜的過程辱士，而BN涉及大腦多個(gè)區(qū)域的活動(dòng)泪掀，這些區(qū)域整合了內(nèi)外功能信息。這種功能信息整合發(fā)生在涉及獎(jiǎng)賞颂碘、認(rèn)知异赫、注意、記憶头岔、情感塔拳、嗅覺、味覺峡竣、視覺等的大腦區(qū)域靠抑。雖然已有報(bào)道BN患者靜息狀態(tài)的腦活動(dòng)與健康對(duì)照組不同，但其神經(jīng)機(jī)制尚不清楚适掰，需要進(jìn)一步探索颂碧。低頻波動(dòng)分?jǐn)?shù)幅分析(fALFF)是一種重要的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，可以測(cè)量特定頻段內(nèi)的低頻波動(dòng)對(duì)整個(gè)可探測(cè)頻率范圍的相對(duì)貢獻(xiàn)类浪。fALFF很適合揭示單體素水平的區(qū)域間合作強(qiáng)度载城，以研究局部神經(jīng)元的活性。FC是一種基于時(shí)間序列之間相關(guān)動(dòng)態(tài)水平的腦網(wǎng)絡(luò)分析方法费就，它借助線性時(shí)間相關(guān)性建立兩個(gè)感興趣空間區(qū)域(roi)之間的聯(lián)系诉瓦。基于BN患者的心理特點(diǎn)及既往神經(jīng)影像學(xué)研究顯示的腦功能活動(dòng)異常，本研究我們通過應(yīng)用fALFF分析和全腦功能連接(FC)來研究BN患者靜息狀態(tài)下區(qū)域神經(jīng)活動(dòng)的改變睬澡，并探索大腦活動(dòng)和飲食行為之間的相關(guān)性固额。我們發(fā)現(xiàn)，作為靜息狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重組的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)煞聪，左島葉和雙側(cè)下頂葉(IPL)改變了與獎(jiǎng)賞斗躏、情緒、認(rèn)知昔脯、記憶瑟捣、嗅覺/味覺和視覺相關(guān)功能加工相關(guān)的大腦區(qū)域的FC，這可能影響了限制性飲食行為栅干。這些結(jié)果為BN患者的神經(jīng)心理治療提供了進(jìn)一步的理論依據(jù)和潛在的有效靶點(diǎn)迈套。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)性貪食癥、靜息態(tài)功能磁共振成像碱鳞、進(jìn)食行為桑李、獎(jiǎng)勵(lì)、認(rèn)知

原文：Regional Neural Activity Abnormalities and Whole-Brain Functional Connectivity Reorganization in Bulimia Nervosa：Evidence From Resting-State fMRI

5窿给、創(chuàng)造性表達(dá)程序?qū)ι窠?jīng)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)性能的影響贵白，通過任務(wù)和靜息態(tài)功能MRI測(cè)量

摘要：

背景：本研究考察了16周創(chuàng)造性表達(dá)程序?qū)p度認(rèn)知障礙(MCI)成人在故事創(chuàng)造任務(wù)和靜息狀態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)連接過程中大腦活動(dòng)的影響。

方法：36名輕度認(rèn)知障礙成人被分為創(chuàng)造性表達(dá)組(CrExp, n = 18)和對(duì)照組(CG,n = 18)崩泡。干預(yù)前后禁荒，在故事創(chuàng)造任務(wù)表現(xiàn)和靜息狀態(tài)下對(duì)所有參與者進(jìn)行了功能磁共振掃描。計(jì)算兩組比較各聚類的血氧合水平依賴(blood oxygenation level-dependent, BOLD)信號(hào)變化角撞，探討兩組間fMRI激活和功能連接(functional connectivity, FC)的差異呛伴。

結(jié)果：任務(wù)激活分析顯示右側(cè)扣帶回(ACG)、右側(cè)額葉內(nèi)側(cè)回(MFG)谒所、右側(cè)慢狀核(LN)热康、左側(cè)海馬(HIP)、左側(cè)枕中回(MOG)和左側(cè)小腦后葉(CPL)的激活增加(p <0.05)劣领。故事創(chuàng)造性能的改善與左髖區(qū)更大的激活有關(guān)姐军。創(chuàng)造性表達(dá)組與對(duì)照組之間的靜息狀態(tài)功能連接(FC)表現(xiàn)出顯著的交互作用。此外尖淘，右側(cè)角回(ANG)奕锌、右側(cè)顳下回(ITG)、右側(cè)枕上回(SOG)村生、左側(cè)角回(ANG)惊暴、左側(cè)枕上回(MFG)之間的連接與認(rèn)知表現(xiàn)的改善有關(guān)(p <0.05)。

結(jié)論：創(chuàng)造性表達(dá)訓(xùn)練可改善輕度認(rèn)知障礙患者的認(rèn)知激活梆造，并可能與創(chuàng)造性表達(dá)訓(xùn)練引起的神經(jīng)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)可塑性變化有關(guān)缴守。

關(guān)鍵詞：輕度認(rèn)知障礙、磁共振成像镇辉、功能網(wǎng)絡(luò)連接屡穗、大腦活動(dòng)、老年護(hù)理

原文：The effect of creative expression program in neurocognitive networks performance measured by task and resting-state functional MRI

6忽肛、基于多模態(tài)磁共振圖像序列的腮腺腫瘤分類的深度學(xué)習(xí)模型

摘要：

目的：設(shè)計(jì)一種基于多模態(tài)磁共振(MRI)序列的腮腺腫瘤深度學(xué)習(xí)模型村砂，用于腮腺腫瘤的自動(dòng)分類，提高臨床診斷決策水平屹逛。

方法：首先础废，收集266例腮腺腫瘤患者的多模態(tài)MRI序列，結(jié)合Resnet的圖像分類網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理的Transformer網(wǎng)絡(luò)罕模，從0開始設(shè)計(jì)基于人工智能(AI)的深度學(xué)習(xí)模型评腺。其次，通過對(duì)MRI序列進(jìn)行多模態(tài)融合淑掌，提高深度學(xué)習(xí)模型的有效性蒿讥，優(yōu)化不同MRI序列的融合策略。此外抛腕，我們比較了該模型在腮腺腫瘤分類中的有效性與經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)生芋绸。

結(jié)果：深度學(xué)習(xí)模型在腮腺良惡性腫瘤的鑒別中提供了可靠的結(jié)果。模型,訓(xùn)練有素的t2加權(quán)融合,postcontrast t1,和diffusion-weighted成像(b = 1000 s /平方毫米),產(chǎn)生最好的結(jié)果的準(zhǔn)確性評(píng)分0.85,一個(gè)接受者操作特征(ROC)曲線下面積0.96,敏感性得分為0.90分,特異性得分為0.84分担敌。此外摔敛，多模態(tài)模式在診斷多形性腺瘤和Warthin瘤方面表現(xiàn)出可靠的結(jié)果，但在鑒別基底細(xì)胞腺瘤方面則不可靠全封。

結(jié)論：基于多模態(tài)MRI序列融合马昙，建立了一種準(zhǔn)確高效的腮腺腫瘤分類模型。這種方法的有效性肯定優(yōu)于使用單一MRI圖像或單一MRI序列作為輸入的模型刹悴，而且可能還優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)生给猾。

關(guān)鍵詞：人工智能、深度學(xué)習(xí)颂跨、機(jī)器學(xué)習(xí)敢伸、磁共振成像、腫瘤恒削、腮腺腫瘤

原文：A Deep Learning Model for Classification of Parotid Neoplasms Based on Multimodal Magnetic Resonance Image Sequences

7池颈、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在單個(gè)MRI切片上檢測(cè)前庭神經(jīng)鞘瘤的可行性研究?

摘要：

在這項(xiàng)研究中，我們旨在通過使用 2D-CNN 在單個(gè)磁共振成像 (MRI) 切片中檢測(cè)前庭神經(jīng)鞘瘤 (VSs)钓丰。使用來自一家機(jī)構(gòu)的對(duì)比增強(qiáng) T1 加權(quán) (T1c) MRI 切片對(duì)預(yù)訓(xùn)練的 CNN (ResNet-34) 進(jìn)行再訓(xùn)練和內(nèi)部驗(yàn)證躯砰。第二步，使用來自不同機(jī)構(gòu)的 T1c 和 T1 加權(quán) (T1) 切片對(duì)模型進(jìn)行外部驗(yàn)證携丁。作為替代拔创，對(duì)分切片用于有和沒有來自包含單側(cè) VS 部分的整個(gè)橫向切片的腫瘤佛吓〗煊酰基于分類準(zhǔn)確性和混淆矩陣評(píng)估模型預(yù)測(cè)。共有 539揭保、94 和 74 名患者分別被納入培訓(xùn)、內(nèi)部驗(yàn)證和外部 T1c 驗(yàn)證魄宏。這導(dǎo)致內(nèi)部驗(yàn)證的準(zhǔn)確度為 0.949 (95% CI 0.935-0.963)秸侣，外部 T1c 驗(yàn)證的準(zhǔn)確度為 0.912 (95% CI 0.866-0.958)。我們建議宠互，由于對(duì)計(jì)算能力的需求減少以及不需要分割味榛，2D-CNNs 可能是某些任務(wù)的 2.5-/3D-CNNs 的有前途的替代品。然而予跌，需要進(jìn)一步研究 2D-CNN 與更復(fù)雜架構(gòu)之間的差異搏色。

關(guān)鍵詞：人工智能、深度學(xué)習(xí)券册、機(jī)器學(xué)習(xí)继榆、前庭、神經(jīng)鞘瘤汁掠、neuro-oncology

原文：Convolutional Neural Networks to Detect Vestibular Schwannomas on Single MRI Slices：A Feasibility Study

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