AI算法自动解析脑干白质神经束

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2026月02月24日

　　美国麻省理工学院、哈佛大学及麻省总医院的科研团队开发出一款人工智能（AI）软件，能够利用算法自动解析脑干中以往难以清晰成像的白质神经束。这一成果打开了研究脑干的新窗口，也为研究神经系统疾病与脑损伤提供了新工具。该研究发表于《美国国家科学院院刊》。

AI算法自动解析脑干白质神经束
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　　该软件名为“脑干束工具”（BSBT），基于扩散磁共振成像数据，利用卷积神经网络自动识别并分割出脑干中8个不同的白质神经束。此前，由于脑干区域结构复杂、易受生理运动及脑脊液干扰，传统成像技术难以对其神经束进行精细刻画。

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　　研究团队首先利用人类连接组计划的30例高分辨率影像数据对算法进行训练，并通过尸检解剖结果验证其分割准确性。测试表明，BSBT在不同时间点对同一受试者的扫描结果中表现出高度一致性，且适用于多类影像数据集。

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　　在应用层面，团队将BSBT用于分析阿尔茨海默病、帕金森病、多发性硬化症及创伤性脑损伤患者的脑干影像。结果显示，不同疾病在脑干神经束的体积和各向异性分数等指标上呈现具有鉴别意义的改变模式。例如，帕金森病患者在部分神经束中表现出结构完整性下降，而多发性硬化症患者则在多个神经束中同时出现体积减小和结构指标降低。

　　此外，BSBT在一名长期昏迷的脑外伤患者连续7个月的跟踪扫描中，清晰呈现出病灶逐步缩小、神经束逐渐恢复原位的过程，显示出其在评估神经修复与预后方面的潜在价值。

　　相关算法已公开发布，可供科研与临床使用。团队表示，这一工具不仅有助于深化理解脑干在意识、呼吸、心跳等关键功能中所起的作用，也为神经系统疾病的早期诊断与跟踪提供了影像学领域的全新生物标志物。（记者张梦然）

 【责任编辑:周靖杰】
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              人保车险,人保护你周全_2023年AI智能制药行业发展现状及未来发展趋势分析 2024年4月19日 来源：中研网 1388 91 随着制药行业致力于提升药品质量、推动产业转型升级，借助人工智能、自动化等尖端技术，实现高水平的智能化生产已成为制药领域的主流发展潮流。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 尽管我国的AI药物研发行业相较于国外的发展起步较晚，目前在企业数量和市场成熟度方面还存在一定差距，但这并不意味着我们在这一领域没有竞争力或发展潜力。相反，我们拥有诸多优势，这些优势正推动着AI药物研发行业在国内的快速发展。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 首先，互联网行业的高速发展为我们培养了大批优秀的工程师。这些工程师不仅具备扎实的编程能力，还积累了丰富的数据处理和分析经验。在AI药物研发领域，他们能够将复杂的生物信息与数据转化为有价值的研发线索，推动药物的快速发现和开发。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 其次，国内AI企业的涌现为行业提供了大量的技术人才。这些企业不仅在算法、算力等核心技术方面取得了重要突破，还积累了丰富的行业经验。他们与制药企业紧密合作，共同推动AI在药物研发中的应用，加速了创新药物的研发进程。 此外，随着算法的不断迭代、算力的持续提升以及海量实验数据的积累，AI药物研发行业逐渐展现出强大的发展潜力。特别是诸如AIDD、AlphaFold2及CHATGPT等创新产品的出现，更是为行业注入了新的活力。这些产品不仅能够提高药物研发的效率和准确性，还能够发现一些传统方法难以发现的潜在药物候选物，为新药研发提供了更多可能性。 图表：2019—2023年中国AI制药市场规模预测趋势图 在疫情的推动下以及资本的加持下，AI制药企业在2021年取得了显著的第一轮投产成效。中国AI制药市场规模在短短几年内实现了快速增长，据中研普华产业研究院发布的《》数据显示，中国AI制药市场规模在2021年达到了1.63亿元，而到了2022年更是增长至约2.92亿元。预计在未来，随着技术的不断进步和市场需求的不断增长，2023年AI制药市场规模有望达到4.14亿元。 随着制药行业致力于提升药品质量、推动产业转型升级，借助人工智能、自动化等尖端技术，实现高水平的智能化生产已成为制药领域的主流发展潮流。 一方面，我国庞大的人口基数以及日益加剧的老龄化现象，使得患病人群数量持续攀升。这一趋势在医药研发与生产方面催生出了更多、更高层次的需求，推动了医药行业的迅猛发展和临床需求的不断增长。在这种背景下，传统医药研发方式已难以满足行业的快速发展需求，医药行业对AI制药的期待和诉求也随之水涨船高。 另一方面，AI制药行业不仅聚焦于临床前的药物发现，更有一些前瞻性的公司开始探索将AI技术应用于成本更为高昂的临床阶段。众所周知，临床试验是新药研发中耗时最长、资金消耗最大且风险最高的环节。特别是在针对小众疾病和罕见病的研发中，患者招募往往成为一项极具挑战性的任务。据统计，近三分之一的Ⅲ期临床试验因患者招募问题而告败。目前，国外已有一些先进的AI公司涉足药物临床试验的患者招募工作，他们通过整合医疗记录、医学文献以及患者主动上传的病理内容等信息，与受试药物信息进行精准匹配，从而帮助实验主体高效找到适合的受试患者。例如，Mendel.ai公司就鼓励患者向其自建平台提交病历，其算法能够迅速将患者与合适的临床试验进行匹配。 近年来，随着人工智能、物联网、互联网等新一代信息技术的蓬勃发展，以及《中国制造2025》规划和《中医药发展战略规划纲要(2016-2030)》等国家战略的大力推进，越来越多的传统制药企业开始积极拥抱数字化、智能化改革。这些企业在生产设备和工艺上引入了众多新技术，力求实现生产过程的智能化和高效化。与传统的生产模式相比，智能化生产模式不仅能够显著提升生产效率和产品质量，还能够大幅度降低能耗和成本，为药企在激烈的市场竞争中赢得先机。 业内专家普遍认为，未来的制药生产车间将主要由智能化设备主导。从公开信息来看，已有众多国内药企正在积极布局数字化、智能化转型，致力于打造智能生产车间。这些企业希望通过智能化改造，应对药品集采常态化下利润下降、成本控制、市场竞争激烈以及产能扩张等多重挑战。 更多AI智能制药行业深度分析，请点击查看中研普华产业研究院发布的《》。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS ...

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