AI在神经影像与医学中的应用

——以阿尔茨海默症为例

project
  • 核心技术

    利⽤神经影像组学结合机器学习对阿尔茨海默症进⾏多模态特征检测和分类

阿尔茨海默症(AD)是一种渐进性影响记忆、语言和其他认知功能的神经退行性疾病,它对患者的生活质量造成严重影响。随着社会老龄化的加剧,该病的发病率也在上升,因此迫切需要开发有效的早期诊断方法。然而,单一模态的神经影像数据在反映复杂的脑部病变方面存在局限,这促使研究人员探索多模态影像结合以及与人工智能技术融合的新途径,以更全面地理解和诊断阿尔茨海默症。

project

本项目提出的方法通过整合神经影像组学与基因组学数据，显著提高了阿尔茨海默症早期诊断的准确性和灵敏度。这一进展不仅深化了我们对疾病机制的理解，还为开发个性化诊断工具提供了坚实的基础。这种方法的创新应用，有望推动阿尔茨海默症及其他相关神经退行性疾病的早期检测和个性化医疗向前迈进重要一步。

项目规格

通过整合静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)、弥散张量成像(DTI)和基因组数据,我们提出了一种高效的多模态分析框架,并结合深度学习技术,旨在提高阿尔茨海默症的早期诊断准确性,同时促进对其病理机制的深入理解。随着神经影像技术的进步,神经影像组学在脑疾病研究中的作用日益凸显,特别是在针对如阿尔茨海默病这类神经退行性疾病的探究中。通过融合多种模态的影像数据——例如结构MRI、功能MRI、DTI等——研究人员能够更加全面地描绘大脑的功能与结构特性,为疾病的早期检测、治疗策略的发展提供坚实的基础。