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中國科學院神經科學研究所 王征磁共振技術的應用分析

近幾年來，機器學習在人工智能、互聯網等領域取得了突破性進展，也越來越多地應用于解決生物醫(yī)學問題。與此同時，磁共振成像技術已經在臨床與基礎研究中廣泛應用于獲取蘊含大腦結構與功能信息的聯接圖譜（毫米尺度）。使用機器學習分類算法不僅可以辨別正常人和病人大腦圖譜中內在的、帶有判別信息的生物標記，也可以分析臨床精神類藥物和安慰劑對大腦活動干預的差別性生物標記。

實際上從2002年開始，先后有七項諾貝爾獎與磁共振影像技術相關。那么在磁共振影像技術目前在臨床上已經得到非常廣泛的應用，從圖1可以看到，基本上涵蓋了人們身體的各個部位，所有可能的檢查，都可以用磁共振這項技術完成。

美國在2010-2015年之間，就進行了以磁共振成像技術研發(fā)與應用為主體的“人類聯結組計劃”。在中國，從2012年起，中科院戰(zhàn)略性先導科技專項（B類）“腦功能聯結圖譜”，郭愛克院士和張旭院士任首席科學家，蒲慕明院士任首席科學顧問；2015年，國際前沿發(fā)展和國家戰(zhàn)略需求，經科學院頂層設計，“腦功能聯結圖譜與類腦智能研究”，譚鐵牛院士任類腦智能研究首席科學家。

圖1　磁共振技術在臨床上的應用

腦聯結圖譜實際上分為好幾個層面，如微觀或介觀尺度的腦聯結圖譜。過去20多年的發(fā)展，磁共振既可以做技術，又可以做功能。它本身是一個多模態(tài)的技術，我們從結構和功能出發(fā)，形成一個全能網絡，一個圖譜，并把它從數學上轉化出來，成為一個矩陣——腦矩陣。

在談及聯結圖譜的應用時，首先需要了解什么是大腦靜息狀態(tài)。當人們被推送到機器里時，會被要求什么都不要干不要想，閉上眼睛，這時候會出現一種非常有意思的現象，那就是即使你什么都不做，大腦的不同腦區(qū)之間，仍然存在一種通信信號。腦功能聯結圖譜可被用于研究腦疾病。例如，基于獼猴磁共振腦功能聯接圖譜數據，辨別了快速抗抑郁藥物氯胺酮和安慰劑對大腦功能網絡調控的特征，有助于深入理解氯胺酮的抗抑郁機理。研究人員還應用此算法分析臨床重度強迫癥病人和正常對照人群的腦功能聯接圖譜，挖掘了與強迫癥病理相關的判別性神經環(huán)路特征，這將有助于推動磁共振影像學結果用于精神類疾病的臨床診斷。

實驗室近期的工作集中在發(fā)展利用腦圖譜中內在隱含的結構化信息，提出了一種最小化結構正則損失函數的方式，使得機器學習算法在求解過程中更加自動傾向于定位出具有特定結構的判別信息，同時過濾與生物噪音等相關的孤立特征。在此基礎上，實驗室進一步運用矩陣反卷積等運算來模擬臨床神經調控技術對大腦功能的調節(jié)作用，期望對臨床精神類疾病的診斷與治療提供更深入的影像學指導證據。

（本文整理自中國科學院神經科學研究所研究員王征在第四屆中國科研信息化發(fā)展研討會上的演講“ 海量磁共振全腦影像數據的深度挖掘分析”）