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核磁共振图像提前预测出老年痴呆症

判断是否患有老年痴呆症需要经过哪些程序?做认知度的调查问卷、抽血检验、脑部核磁共振……,然后医生在这些资料的基础上凭经验判断患者是否得了老年痴呆症。不过,以后检查这样的疾病就不用那么恼火啦!


33岁的牛人教授,把大数据和神经科学结合在一起,仅凭一张大脑的核磁共振图像,就能辅助医生,提前预测出老年痴呆症。主要技术是个体结构连接网络(individual structural connectivity networks,ISCNs)),对于AD和AD-MCI预测精确度达到95%和90%。最近又基于PET/MR提出可以预测多种神经退行性病变的假说,文章发表在J Nucl Med上。


这位牛人名叫邵俊明,是电子科技大学计算机学院教授德国“洪堡学者”、从事数据挖掘、概率论与数理统计的全英文教学。目前,他把类似技术也用在了其他精神疾病诊断方面,可通过患者脑部的核磁共振图片,成功判别出忧郁症、精神病、精神分裂等各种病症。


大数据


留学慕尼黑,博士期间研究大数据与脑神经


为啥子人家年仅33岁就是教授了,又为啥子能够有这种创新性的成果,看下履历,人家可是从德国慕尼黑大学数据挖掘中心学成归来的,要知道,那可是是全欧洲最好的数据挖掘中心。


邵俊明是四川内江人,出身农村的他家庭情况并不是很好,此前并未想到出国求学。直到2008年,国家留学基金委启动“公派研究生项目”,在西北农林科技大学攻读硕士学位的他才在导师的鼓励下,开始申请出国攻读博士学位。“你来我们这边吧!在数据挖掘领域,我们是德国最好的团队!”一封来自德国慕尼黑大学数据挖掘小组的邀请邮件吸引了他。


这个研究团队以数据挖掘的基础理论研究为主,原本是计算机应用领域的邵俊明需要转行,重新学习数据挖掘。而导师更是给了他一个“不可能”的任务,以大数据挖掘位基础,参与神经医学的合作研究。


除非用非常高倍的显微镜,脑神经是几乎看不到,但它又密切影响着人脑的各种功能。


把大脑里面的神经纤维“可视化”,通过大量的案例数据,分析出不同大脑疾病之间大脑神经纤维的不同,从而可以对神经疾病做出预测,简单来说,这就是他需要研究的内容,但是这对于“数据挖掘”和“脑部医学”都是门外汉的邵俊明来说,完全“傻眼了”。


他用了整整两年时间恶补这两方面的知识。终于到了2012年,研究成果才终于面世。


仅凭一张大脑图像 , 就可提前预测老年痴呆症


在邵俊明的办公室中,他向记者展示了几张图片。“你看,这是用核磁共振拍摄出来的大脑图像,仔细观察这几张图片,他们是不一样的。”


是的,这是用当前无创的神经影像技术拍摄出来的几张大脑画面,黑白色的脑部图像,不尽相同。通常,在研究的时候,一个大脑案例,邵俊明会拍摄32张核磁共振图像。


大数据


大脑中的水分子,会沿着脑神经纤维扩散流动,磁场的梯度不同,水分子的流向也会不同。对比分析这32张图像,就可以看到大脑中水分子的流向,也就构建出了整个大脑神经纤维的三维立体图像。记者看到,在构建出来的大脑神经纤维图像上,神经密密麻麻的像树杈一样的分支。


此后,就需要用到大数据挖掘的内容了,邵俊明需要用各种数据算法,把功能相似的神经纤维归类成束,并理清各个神经纤维束的功能,这样在某区块的神经纤维发生异变的时候,就能预测到患者将患什么样的疾病。


而邵俊明研究的是老年痴呆症,他把50名老年痴呆症患者和50名健康人的脑神经纤维数据进行对比,成功找出老年痴呆症患者脑神经病变规律,基于此,通过某人的大脑图像,便可辅助医生,成功预测老年痴呆症。“即便病变初期,病症不明显的时候,也能判断出来。”


目前,邵俊明还利用这种方法在分析忧郁症、精神病和精神分裂症。“其实,这几种病在医学上很难区分,医生仅凭经验进行断定,有了这项技术,就可以通过分析患者大脑神经的异变来确定病症,更具有科学性。”


 

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