39、医学影像计算与阿尔茨海默病成像生物标志物

医学影像计算与阿尔茨海默病成像生物标志物

1. 深度学习在医学图像配准中的应用

深度学习技术已被应用于简化可变形图像配准问题，将复杂的空间匹配问题转化为回归学习问题。除了学习一些先验知识作为良好的配准初始化外，体素到体素的学习框架有助于实现可变形图像配准任务的端到端学习。在这个框架下，配准可以在不进行迭代优化和参数调整的情况下实现，为解决各种配准问题提供了更灵活、更适用的方法。基于深度学习的方法所实现的高效、准确和稳健的配准，将成为精准智能医学的核心组成部分。

一些相关的技术和方法包括：
- 相似性引导的CNN回归 ：通过相似性引导的卷积神经网络（CNN）回归实现可变形图像配准。
- 快速预测图像配准 ：如Quicksilver采用深度学习方法进行快速预测图像配准。
- 双监督全卷积网络 ：像BIRNet使用双监督全卷积网络进行脑图像配准。

2. 阿尔茨海默病成像生物标志物概述

生物标志物是一种可客观测量和评估的特征，可作为正常生物过程、致病过程或对治疗干预的药理反应的指标。在阿尔茨海默病（AD）和神经退行性疾病的背景下，成像生物标志物相较于从血液或脑脊液样本中提取的其他生物标志物，能提供关于区域病理变化的精细信息。

自2011年NIA - AA发布的诊断指南认可在AD临床前阶段使用成像生物标志物以来，其重要性日益凸显。近年来，研究框架指南根据淀粉样蛋白病理（A）、tau蛋白损伤（T）和神经退行性变（N）对不同生物标志物进行分类，进一步推动了该领域的研究。

在AD中，认知退化