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人工智能可能会在神经影像数据中发现阿尔茨海默氏症的迹象

德克萨斯农工大学计算机科学与工程系副教授吉水旺是美国国立卫生研究院 600 万美元赠款的主要研究人员之一,该赠款用于开发人工智能驱动的方法,使寻找微妙线索的过程自动化神经影像数据中阿尔茨海默病的迹象。Ji 的团队分享了 120 万美元的赠款。

Ji 将带领研究团队开发先进的深度学习方法,以寻找潜伏在使用不同技术(如 PET 扫描和 MRI)拍摄的神经图像中的相关神经特征。

“我对这个利用深度学习和人工智能在医学领域进行科学发现的合作机会感到非常兴奋,”在机器学习、深度学习和医学图像分析方面拥有丰富专业知识的季说。

阿尔茨海默病影响 560 万 65 岁以上的美国人,其症状最明显的是认知和记忆功能的进行性损害。它也是目前老年人中最常见的痴呆症形式。尽管多年来对阿尔茨海默氏症进行了大量研究,但研究人员对该疾病的生物学和进展的了解仍然有限,因此在治疗和预防策略方面的进展有限。

Ji表示,研究团队希望发现与阿尔茨海默氏症相关的新遗传生物标志物,这可能有助于了解该疾病的分子基础,进而发现一种潜在的新治疗方法。

研究人员将利用来自英国生物银行、阿尔茨海默病测序项目、阿尔茨海默病神经成像计划和基因组流行病学联盟心脏和衰老研究队列的现有神经影像和遗传数据资源。

这项研究的其他合作者是 UTHealth 生物医学信息学院副教授 Degui Zhi 和 UTHealth 人类遗传学中心教授 Myriam Fornage。

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