非常年轻的大脑的人工智能

加拿大科学家制定了一种创新的新技术，使用人工智能在磁共振成像（MRI）考试期间更好地定义新生儿中大脑的不同部分。

本研究的结果 - 蒙特利尔楚圣刚刚儿童医院和Éts工程学校研究人员之间的合作 - 今天发表于此神经科学的前沿。

“这是人工智能被用来更好地定义新生儿的不同部分的首次脑在MRI上：即灰质，白质和脑脊液，“Chu Sainte-Justine和UniversitédeMontréal教授，朱·Sainte-Justine和教授。

“直到今天，可用的工具很复杂，往往是混合的，并且难以访问，”他补充道。

与Éts医学图像分析和机器学习专家合作，研究人员能够将工具调整到新生儿设置的特异性，然后验证它们。

这种新技术允许婴儿的大脑快速，准确可靠地检查。科学家认为它是支持研究的主要资产，不仅解决了新生儿护理中的大脑发育，也是神经保护策略的有效性。

在评估一系列可用的工具中人工智能楚圣地 - 贾斯汀研究人员发现，这些工具有局限性，特别是关于儿科研究。今天的神经影像画分析计划主要旨在致力于“成人”的MRI。新生儿的脑不成熟，反转之间的反演灰质和白质，使这种分析复杂化。

灵感来自Dolz最近的工作，研究人员提出了一个人工神经网络，了解如何有效地将来自几个MRI序列的信息合并。这种方法使得可以更好地定义新生儿中大脑的不同部分，并为这个问题建立一个新的基准。

“我们不仅决定分享我们对开源的研究结果，还决定了计算机代码，让大脑研究人员到处都可以利用它，所有这些患者患者，”DOLZ说。

Chu Sainte-Justine是加拿大新生脑平台中最重要的球员之一，也是加拿大最大的新生儿单位之一，专门从事神经发育。作为平台的一部分，研究团队正在实施这样一个项目，目的是提高那些最容易受到脑损伤的新生儿的长期健康。

“在评估不同疗法对婴儿大脑成熟的积极和负面影响的研究中，我们需要能够以确定性和可靠性量化脑结构，”Lodygensky说。“通过为科学界提供我们所有发现的果实，我们正在帮助他们，同时为危险的新生儿产生非凡的好处。”

他补充说：“我们现在想要民主化这个工具，使其成为世界各地新生儿脑结构研究的基准。为此，我们继续努力实现其普遍性 - 即它在MRI数据上使用在不同的医院获得。“

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