Spotting signs of damage in the brain: connectivity-aware white matter hyperintensity segmentation from routine MRI using deep learning

发现大脑损伤的迹象:使用深度学习从常规 MRI 中进行连接感知的白质高信号分割

基本信息

  • 批准号:
    2734341
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Studentship
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2022 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

This project aims to revolutionise the way we assess damage in the brain and understand its impact on brain functions from routine MRI scans. The damage of particular importance is the damage to white matter, brain's communication pathways. Damaged white matter is known as white matter hyperintensity because it appears brighter than healthy white matter in routine MRI scans. Current approaches. Current approaches to assess this, known as white matter hyperintensity segmentation, identify spatial locations and extent of the damage. However, this information offers limited value for quantifying the nature of functional impairment. Particularly, they do not inform on the extent to which individual communication pathways supporting specific brain functions have been disrupted. Currently, accessing this information on brain connectivity would require collection of additional specialised MRI scans unavailable routinely. The key idea behind this project is that we can gain access to this information by learning from existing large-scale MRI studies for which specialised MRI scans are available to infer brain connectivity. This project will develop this novel idea of connectivity-aware white matter hyperintensity segmentation, evaluate its performance on quantifying brain functions, and ultimately produce a well-tested and documented software tool.
该项目旨在彻底改变我们评估大脑损伤的方式,并通过常规 MRI 扫描了解其对大脑功能的影响。特别重要的损害是对白质(大脑的通讯路径)的损害。受损的白质被称为白质高信号,因为在常规 MRI 扫描中它看起来比健康的白质更亮。目前的方法。目前评估这一点的方法称为白质高信号分割,可识别损伤的空间位置和程度。然而,该信息对于量化功能损伤的性质的价值有限。特别是,它们没有告知支持特定大脑功能的个体通信路径被破坏的程度。目前,获取有关大脑连接的信息需要收集额外的专门的 MRI 扫描,而这些扫描通常无法实现。该项目背后的关键思想是,我们可以通过从现有的大规模 MRI 研究中学习来获取这些信息,这些研究可以使用专门的 MRI 扫描来推断大脑的连接性。该项目将开发这种连接感知白质高信号分割的新想法,评估其在量化大脑功能方面的性能,并最终产生一个经过充分测试和记录的软件工具。

项目成果

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