摘要：  现在，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员已经开发了一种算法，可以从医学图像信息进行分析，以确定病变区域及其与其他大脑区域的连接方式。

关键字：  磁共振，  脑部扫描，  智能实验室

一些疾病，如精神分裂症可能起源于特定的大脑区域，然后影响与之相连的其他区域。确定这些大脑病变区域，以及它们如何影响相连的其他区域，将有助于制药公司开发更好的治疗手段，并可能最终帮助医生作出诊断。但是，通过解读脑部扫描所产生的大量数据来识别关联的区域，目前还无法实现。

探索大脑和思想——解读大脑功能与疾病和健康相关信息

现在，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员已经开发了一种算法，可以从医学图像信息进行分析，以确定病变区域及其与其他大脑区域的连接方式。

麻省理工学院的研究人员将于下个月在法国尼斯举行的医学影像计算与计算机辅助干预大会上报告他们的研究成果。

计算机科学副教授Polina和研究生Archana使用该算法从两种不同类型的磁共振成像(MRI)扫描中提取信息。第一种是所谓的扩散磁共振造影，即水分子沿大脑中的白质纤维扩散，可以观察到一个区域是如何紧密地连接到另一个不同区域。

第二，被称为功能性磁共振成像，即探测不同部位的大脑区域，当他们被激活并执行特定任务时，可以发现大脑的两个区域同时活动，进而证明他们是相互联系的。这两种扫描分别会在大脑连接网络上产生大量的数据，Golland说。 “一个人将所有的大脑数据整合到一个模型是一件非常困难的事情，因为我们不擅长处理大量的数据。”

因此，该算法首先比较特定疾病患者与健康人??的大脑扫描的数据，识别大脑不同区域连接的差异，他们发现两组大脑不同区域连接的中断是因为疾病造成的。

但是，仅此步骤是不够的，因为据我们了解，大脑要做什么只与特定区域相关，而不是区域之间的连接方式，因此使用现有的医疗知识难以整合这些信息。

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接着他们用该算法分析大脑连接网络，创建一个大脑受疾病影响最严重区域的"地图"。 “正是基于这样的假设，任何疾病都会映射到大脑区域的一个小型子集，并由于联系方式的改变进一步影响到连接区域，”Golland说。 “因此，采用我们的方法从病变区域提取出来的数据，可以解释我们看到的连接中断。”

假设，在整个大脑各个独立区域连接"地图"基础上，如果一个特定的区域受到影响，我们就可以看到信号中断。同理，当算法检测到在特定的扫描中出现任何连接中断时，我们就知道哪个区域已经受到的疾病的影响。 “这基本上可以找到最能解释观测到的正常对照组扫描和患者扫描之间，联系方式发生变化的病变区域子集，”Golland说。

该小组使用这一算法来比较健康人与精神分裂症患者的脑部扫描，并确定脑的右后扣带回和左右两侧颞上回这三个区域受到疾病的影响最严重。

从长远来看，这可以帮助制药公司开发更有效的治疗手段，特别针对这些大脑病变区域，Golland说。于此同时，找出大脑受到特定疾病影响的不同部位，可以帮助医生做出一些判断，例如疾病如何发展，以及为什么它会产生某些症状。

最终，该方法可以帮助医生诊断病人的不同症状可能代表产生了哪些障碍，Golland说。她说，通过分析病人的脑部扫描结果，找出受到影响的区域，就可以识别哪些疾病会造成这个特定的连接中断。

除了研究精神分裂症，课题研究人员哈佛医学院的精神病学和神经影像学实验室副主任 Kubicki 也正在探讨使用该方法方法来研究亨廷顿氏病的可能性。

美国加州大学圣地亚哥临床神经科学中心副主任Brown没有参与该研究，他准备使用功能磁共振成像研究艾滋病和毒品成瘾的影响。 “我们将使用该方法来获得一个更清晰的艾滋病病毒感染者和甲基苯丙胺依赖患者的病变脑图，”他说。

他认为该方法是非常重要的途径，从局部向一个更现实的系统角度对大脑集合进行研究。他认为这应该有助于研究精神分裂症、神经认知功能损害和与艾滋病有关的痴呆、多发性硬化症等等以大脑神经系统损害为特征疾病的研究。