AI工具可在几秒内追踪多发性硬化症的脑部变化AI Tool Tracks MS Brain Changes in Seconds

环球医讯 / AI与医疗健康来源:neurosciencenews.com英国 - 英语2025-04-08 23:00:00 - 阅读时长5分钟 - 2063字
一种新的AI工具MindGlide可以在几秒钟内分析常规脑部MRI扫描,检测由多发性硬化症(MS)引起的细微变化,如脑萎缩和病变。这一过程以前需要专家解读,现在只需几秒钟即可完成,从而更有效地监测疾病进展和治疗效果。
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AI工具可在几秒内追踪多发性硬化症的脑部变化

一种名为MindGlide的新AI工具可以快速分析常规脑部MRI扫描,检测多发性硬化症(MS)引起的细微变化,例如脑萎缩和病变。传统上,这个过程需要专家进行解读,但现在仅需几秒钟即可完成,从而更高效地监测疾病的进展和治疗效果。

在对超过14,000张图像的测试中,MindGlide的表现优于现有工具,并在不同脑区和扫描类型中都表现出可靠性。研究人员希望它能够很快从数百万份存档的医院扫描中解锁有价值的信息,并彻底改变MS的护理方式。

关键事实:

  • 快速结果: MindGlide在5到10秒内分析一张脑部MRI图像。
  • 高精度: 在检测MS病变方面优于两种现有的AI工具。
  • 临床潜力: 可以解读以前无法用于MS分析的常规扫描。

伦敦大学学院(UCL)的研究人员开发了一种新的人工智能(AI)工具,可以帮助解释和评估多发性硬化症(MS)患者的治疗效果。

AI使用数学模型来训练计算机,通过大量数据学习并解决问题,包括执行复杂的任务,如图像识别。

除了在检测大脑外层的变化方面表现更好外,MindGlide在深层脑区也表现良好。

该工具名为MindGlide,可以从MS患者护理过程中获取的脑部图像(MRI扫描)中提取关键信息,如测量受损的大脑区域,并突出显示细微变化,如脑萎缩和斑块。

MS是一种免疫系统攻击大脑和脊髓的情况,会导致一个人在运动、感觉或思维方面出现问题。在英国,有130,000人患有MS,每年给NHS带来的费用超过29亿英镑。

磁共振成像(MRI)标记物对于研究和测试MS治疗方法至关重要。然而,测量这些标记物需要不同类型的专门MRI扫描,限制了许多常规医院扫描的有效性。

作为一项新研究的一部分,发表在《自然通讯》上的研究表明,研究人员对来自1,000多名MS患者的超过14,000张图像进行了MindGlide的有效性测试。

这项任务以前需要神经放射科专家手动解读多年的复杂扫描——由于NHS的工作量,这些图像的报告通常需要数周时间。然而,MindGlide首次成功地利用AI在临床试验和常规护理中检测不同治疗方法对疾病进展的影响,使用了以前无法分析的图像和常规MRI扫描图像。每张图像的处理时间仅为5到10秒。

与两种其他AI工具——SAMSEG(一种用于识别和勾勒MRI扫描中不同脑区的工具)和WMH-SynthSeg(一种检测和测量某些MRI扫描中看到的亮点的工具,这些亮点对于诊断和监测诸如MS等状况非常重要)相比,MindGlide在与专家临床分析对比时表现更好。

MindGlide在定位被称为斑块(或病变)的脑异常或监测治疗效果方面比SAMSEG好60%,比WMH-SynthSeg好20%。

第一作者Philipp Goebl博士(UCL女王广场神经病学研究所和UCL Hawkes研究所)表示:“使用MindGlide将使我们能够利用医院档案中的现有脑部图像,更好地理解多发性硬化症以及治疗如何影响大脑。我们希望该工具能够解锁数百万张以前难以或无法理解的脑部图像中的宝贵信息,立即为研究人员提供有关多发性硬化症的重要见解,并在未来五年到十年内通过AI在临床上更好地了解患者的病情。”

研究结果表明,即使在有限的MRI数据和通常不用于此目的的单一类型扫描(如没有FLAIR的T2加权MRI)的情况下,也可以使用MindGlide准确识别和测量重要的脑组织和病变。此外,MindGlide在检测大脑外层变化方面表现更好,在深层脑区也表现良好。

这些发现在一个时间点和较长时间段(即患者参加的年度扫描)都是有效和可靠的。

此外,MindGlide能够验证先前高质量研究中关于哪些治疗方法最有效的结论。

研究人员现在希望MindGlide能够在现实世界环境中评估MS治疗方法,克服之前仅依赖高质量临床试验数据的局限性,这些数据往往未能捕捉到MS患者的全部多样性。

该项目的主要研究者兼MS-PINPOINT小组负责人Arman Eshaghi博士(UCL女王广场神经病学研究所和UCL Hawkes研究所)表示:“由于图像质量较低,我们之前并没有分析大部分临床脑部图像。AI将解锁医院信息宝库中未开发的潜力,提供前所未有的关于MS进展和治疗效果的见解。”

研究局限性

当前的MindGlide实现仅限于脑部扫描,不包括脊髓成像,这对于评估MS患者的残疾情况非常重要。未来的研究需要开发一个更全面的评估方法,涵盖整个神经系统,包括大脑和脊髓。

开发MindGlide

MindGlide是一种深度学习(AI)模型,由UCL研究人员开发,用于评估脑部MRI图像,识别由MS引起的损伤和变化。

在开发MindGlide的过程中,科学家们使用了一个包含来自2,934名MS患者的4,247张脑部MRI扫描的初始数据集。在这个过程中,MindGlide训练自己识别疾病的标志。

这项新研究是为了验证MindGlide,针对三个独立数据库中的14,952张图像和1,001名患者进行了验证。


(全文结束)

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