勞里·切丁(Laurie Cutting)、帕特里夏和羅德斯·哈特(Patricia and Rodes Hart)皮博迪教育與人類發(fā)展學(xué)院(Peabody College of Education and Human Development)特殊教育教授兼教授以及工程學(xué)院電氣與計算機(jī)工程系教授兼系主任貝內(nèi)特·蘭德曼(Bennett Landman)實驗室的研究人員最近在《磁共振成像》上發(fā)表了一項研究。探索一種用于對1型神經(jīng)纖維瘤病患者大腦進(jìn)行成像的新工具及其在評估其癥狀方面的重要性。

神經(jīng)纖維瘤病1是由調(diào)節(jié)腫瘤抑制因子產(chǎn)生的基因突變引起的疾病。這些突變可以觸發(fā)腫瘤的生長，例如神經(jīng)纖維瘤，神經(jīng)細(xì)胞上發(fā)展的良性腫瘤。

了解該疾病的許多特征的最佳方法是對患者的大腦進(jìn)行FLAIR成像(一種磁共振成像)。

在 n eurofibromasis 1 患者的 FLAIR 圖像中，通常存在異常亮點，可能表明髓鞘層(某些神經(jīng)細(xì)胞周圍的絕緣層)之間存在液體，這可能導(dǎo)致在患者中觀察到的認(rèn)知缺陷。

未識別的明亮物體 - FLAIR圖像中的亮點 - 傳統(tǒng)上是手動定義和分割(數(shù)字分離以供進(jìn)一步研究)，這需要密集的培訓(xùn)，并且耗時且昂貴。

目前的工作，由第一作者和神經(jīng)科學(xué)博士生領(lǐng)導(dǎo) Emily Harriott和合著者，最近的神經(jīng)科學(xué)博士畢業(yè)生Tin Nguyen，測試并驗證了一種半自動方法，用于檢測和分割患有歐洲纖維瘤病1的兒童和青少年的UBO。切割實驗室工作人員研究員Laura Barquero也參與了這項研究。

新方法使用一種稱為病變分割工具的工具，可靠地識別和分割最終受益人，并且比手動工作快得多。在確定了LST的效用后，科學(xué)家們探索了總UBO體積與認(rèn)知功能之間的可能相關(guān)性。

研究人員證明，總UBO體積與單個單詞閱讀能力，語音意識(識別和操縱口語部分)和視覺空間技能有關(guān)，并且UBO體積較大的參與者在這些認(rèn)知指標(biāo)上的得分較低。

使用自動化工具將減少分析最終受益人所需的時間和成本。此外，應(yīng)用LST等工具來檢查UBO體積與認(rèn)知能力之間的關(guān)系將有助于創(chuàng)建和完善有針對性的藥理學(xué)，學(xué)術(shù)和行為干預(yù)措施，從而改善1型歐洲纖維瘤病患者的生活質(zhì)量。

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