为非常年轻的大脑提供人工智能

加拿大科学家开发出一项创新技术，通过磁共振成像(MRI)检查，利用人工智能来更好地确定新生儿大脑的不同部位。

这项研究是由蒙特利尔CHU saint - justine儿童医院和ÉTS工程学院的研究人员合作完成的神经科学前沿．

“这是人工智能首次被用来更好地定义新生儿的不同部位大脑在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。

在与医学图像分析和机器学习专家Jose Dolz教授(网址:ÉTS)的合作下，研究人员能够根据新生儿环境的特殊性调整工具，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朱圣贾斯汀的研究人员发现，这些工具有局限性，特别是在儿科研究方面。今天的神经成像分析程序主要是为“成人”核磁共振而设计的。新生儿大脑的不成熟，与之形成对比的倒置灰质和白质，使这种分析复杂化。

受多尔兹最近工作的启发，研究人员提出了一种人工神经网络，学习如何有效地结合多个核磁共振序列的信息。这种方法可以更好地自动定义新生儿大脑的不同部位，并为这个问题建立一个新的基准。

多尔兹说:“我们已经决定不仅要分享我们的开源研究结果，还要分享计算机代码，这样各地的大脑研究人员都可以利用它，这一切都有利于患者。”

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:“我们现在想让这个工具大众化，使它成为世界各地新生儿大脑结构研究的基准。”为此，我们正在继续研究它的普遍性——也就是说，它在不同医院获得的MRI数据上的应用。”

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