摘要：一款名为NextBrain的新型AI驱动图谱使研究人员能够以前所未有的细节可视化人脑，深入到此前在MRI扫描中不可见的数百个微小子区域。该图谱基于10,000个尸检大脑的显微切片，并通过AI进行对齐，精确地在3D中绘制了333个脑区域。
在数千次MRI扫描测试中，它能够快速、一致地识别复杂的脑结构，表现优于以往工具。这款开放获取的图谱将加速全球对衰老、神经退行性疾病和大脑发育的研究，为早期诊断和新疗法铺平道路。
关键事实
- 无与伦比的精确度：NextBrain绘制了333个脑区域，在活体MRI扫描中揭示细胞级细节。
- AI整合：人工智能将来自10,000个组织切片的显微镜和MRI数据整合为一个3D图谱。
- 临床前景：通过识别细微的结构变化，能够早期检测阿尔茨海默病等神经系统疾病。
来源：伦敦大学学院(UCL)
伦敦大学学院(UCL)研究人员开发了一款新型AI辅助脑图谱，可以帮助以前所未有的细节可视化人脑，这是神经科学和神经影像学领域的重大进展。
人脑包含数百个相互连接的区域，这些区域驱动我们的思想、情绪和行为。现有的脑图谱可以识别MRI扫描中的主要结构——例如支持记忆和学习的海马体——但它们更精细的子区域仍然难以检测。
这些区分很重要，因为像海马体等区域的子区域在阿尔茨海默病进展过程中受到的影响各不相同。该图谱实现了比现有工具更详细的衰老模式分析。
使用显微镜(组织学)可以在细胞水平检查大脑，但无法在活体个体中进行，这限制了其在理解人脑在发育、衰老和疾病过程中的变化方面的潜力。
发表在《自然》杂志上的这项新研究介绍了NextBrain，这是整个成年人大脑的图谱，可用于在几分钟内分析活体患者的MRI扫描，并达到前所未有的细节水平。
该图谱的创建者希望它最终能帮助加速脑科学研究，并将其转化为更好的诊断和治疗阿尔茨海默病等疾病的手段。
AI辅助脑图谱的开发过程
该图谱的构建团队花费了六年时间，通过一个类似于完成拼图的过程——尽管是使用来自五个人脑的尸检组织——进行细致的工作。
每个大脑都被仔细解剖并切成10,000片，染色以帮助识别脑结构，在显微镜下拍照，然后重新组装成3D数字模型。在开始此过程之前，团队对大脑进行了MRI扫描，以便知道如何将它们重新组合，这与拼图盒正面的图片类似。
人工智能被用来帮助对齐显微镜图像和MRI扫描，考虑两种技术之间的差异，并确保这些部分不会重叠或有间隙。
随后在五个大脑的每个数字3D模型上标记了总共333个脑区域，这一过程因AI而大大加速。研究人员表示，如果手动完成，可能需要数十年时间。
该研究的高级作者、来自伦敦大学学院医学物理与生物医学工程系和麻省总医院/哈佛医学院的Juan Eugenio Iglesias博士说："NextBrain是多年来努力弥合显微镜成像和MRI之间差距的成果。
通过将高分辨率组织数据与先进的AI技术相结合，我们创建了一个工具，使研究人员能够以前所未有的细节分析脑部扫描。这为研究神经退行性疾病和衰老开辟了新的可能性。"
该图谱是五个脑模型的"平均值"，适用于所有成年人——这意味着它可以用于从活体或已故受试者的MRI扫描中自动推断细节。
脑图谱在数千次扫描中的准确性测试
NextBrain在数千个MRI数据集上成功测试，证明了其能够在不同的成像条件和扫描仪类型中可靠地识别脑区域。
在一个实验中，团队使用该图谱在公开的超高分辨率MRI扫描中自动标记脑区域，这与手动标记的区域非常匹配，即使是海马体等小区域的子区域也是如此。
在另一个实验中，研究人员将NextBrain应用于3,000多次活体个体的MRI扫描，以研究与年龄相关的脑容量变化。该图谱实现了比现有工具更详细的衰老模式分析。
该研究的作者、来自伦敦大学学院女王广场神经病学研究所和女王广场神经障碍脑库的Zane Jaunmuktane博士说："我们构建这个图谱的目标是使研究人员能够快速、一致地识别活体患者的数百个脑区域，同时保持显微镜数据的精细解剖准确性。NextBrain中的解剖细节水平非常显著，其公开可用性意味着全球研究人员可以立即从中受益。
NextBrain提供了大脑细胞结构无与伦比的地图。图谱中建立的基础现在能够对活体个体的脑图像进行快速、准确和便捷的分析，为检测阿尔茨海默病等神经系统疾病的最早迹象打开了大门，远在症状出现之前，并推进我们理解、监测和最终预防这些毁灭性疾病的能力。"
NextBrain使用的所有基础数据、工具和注释都已通过FreeSurfer神经影像平台公开发布，同时还包括可视化工具和教育资源。
资金支持：该研究得到了欧洲研究理事会、阿尔茨海默病协会、伦德贝克基金会和美国国立卫生研究院的支持。
关键问题解答：
问：什么是NextBrain和为什么它很重要？
答：NextBrain是一款新型AI辅助脑图谱，可以在MRI扫描中以显微镜级别的精度绘制活体人脑，弥合组织学和神经影像学之间的差距。
问：这个脑图谱是如何构建的？
答：研究人员结合了来自五个尸检人脑的MRI和显微镜图像——切成10,000片——使用AI对齐和标记，重建了333个脑区域的3D模型。
问：这对神经科学和医学意味着什么？
答：NextBrain使科学家和临床医生能够识别活体人中微妙的脑部变化，提供阿尔茨海默病等疾病的早期检测，并推进对脑部衰老和疾病的理解。
关于这项AI和脑图谱研究新闻
作者：Matt Midgley
来源：伦敦大学学院(UCL)
联系人：Matt Midgley – UCL
图片：图片由Neuroscience News提供
原始研究：开放获取。
"用于MRI分割的人脑概率组织学图谱" 作者：Juan Eugenio Iglesias等 《自然》
摘要
"用于MRI分割的人脑概率组织学图谱"
在人类神经影像学中，脑图谱对于分割感兴趣区域(ROIs)并在共同坐标框架中比较受试者至关重要。
从组织学衍生的最先进图谱提供了精致的三维细胞构筑地图，但在整个大脑中缺乏概率标签：即每个位置属于给定ROI的可能性。
在这里，我们介绍了NextBrain，一个整个人脑的概率组织学图谱。
我们开发了人工智能支持的方法，将来自五个完整脑半球的大约10,000个组织切片对齐成三维体积，并在这些切片上生成333个ROIs的划分。我们还创建了一个配套的贝叶斯工具，用于在磁共振成像(MRI)扫描中自动分割这些ROIs。
我们展示了图谱的两个应用：超高分辨率体外MRI的分割和使用体内MRI进行的阿尔茨海默病的体积分析。我们公开发布了原始和对齐的数据、在线可视化工具、图谱、分割工具以及用于验证的高分辨率体外半球的基准划分。
通过使全球研究人员能够自动以更高粒度分析脑部MRI，NextBrain有望提高研究发现的特异性，并加速我们理解健康和疾病状态下人脑的进程。
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