确定大脑是否正常发展是儿科神经加理学和神经内科的关键组成部分。婴儿的脑磁共振成像（MRI）展示了超越髓鞘的特定发展模式。虽然放射科医师使用髓鞘模式，脑形态和尺寸特征来确定年龄充足的脑成熟度，但这需要多年的儿科神经皮层经验。没有标准化标准，在三岁之前的MRI中大脑结构成熟度的视觉估计仍然是观察者间和观察者内的差异。大脑发育年龄的更客观估计可以帮助医生们早先识别许多神经发育病症和疾病。然而，这种数据自然是难以获得的，并且观察者地面真理由于评估的主观性而不是黄金标准。在这种光明中，我们探讨了解决这项任务的一般可行性，以及不同方法的效用，包括在T1加权，T2加权的融合中培训的两维卷积神经网络（CNN）和三维卷积神经网络（CNN）质子密度（Pd）来自84个个体受试者的加权序列分为来自出生于3岁的4岁群体。以最佳性能的方法，在中央轴向厚板上使用2D CNN实现0.90 [95％CI：0.86-0.94]的精度。我们讨论了与3D网络的比较，并展示了如何对仅使用一个序列（T1W）的性能。总之，尽管3D CNN方法的理论优势，但在有限数据的情况下，这种方法差不多达到更简单的架构。代码可以在https://github.com/shabanian2018/age_mri-classification中找到

用于预测神经影像数据的深度学习算法在各种应用中显示出巨大的希望。先前的工作表明，利用数据的3D结构的深度学习模型可以在几个学习任务上胜过标准机器学习。但是，该领域的大多数先前研究都集中在成年人的神经影像学数据上。在一项大型纵向发展研究的青少年大脑和认知发展（ABCD）数据集中，我们检查了结构性MRI数据，以预测性别并确定与性别相关的大脑结构变化。结果表明，性别预测准确性异常高（> 97％），训练时期> 200，并且这种准确性随着年龄的增长而增加。大脑区域被确定为研究的任务中最歧视性的，包括主要的额叶区域和颞叶。当评估年龄增加两年的性别预测变化时，揭示了一组更广泛的视觉，扣带和孤立区域。我们的发现表明，即使在较小的年龄范围内，也显示出与性别相关的结构变化模式。这表明，通过查看这些变化与不同的行为和环境因素如何相关，可以研究青春期大脑如何变化。

Over the years, Machine Learning models have been successfully employed on neuroimaging data for accurately predicting brain age. Deviations from the healthy brain aging pattern are associated to the accelerated brain aging and brain abnormalities. Hence, efficient and accurate diagnosis techniques are required for eliciting accurate brain age estimations. Several contributions have been reported in the past for this purpose, resorting to different data-driven modeling methods. Recently, deep neural networks (also referred to as deep learning) have become prevalent in manifold neuroimaging studies, including brain age estimation. In this review, we offer a comprehensive analysis of the literature related to the adoption of deep learning for brain age estimation with neuroimaging data. We detail and analyze different deep learning architectures used for this application, pausing at research works published to date quantitatively exploring their application. We also examine different brain age estimation frameworks, comparatively exposing their advantages and weaknesses. Finally, the review concludes with an outlook towards future directions that should be followed by prospective studies. The ultimate goal of this paper is to establish a common and informed reference for newcomers and experienced researchers willing to approach brain age estimation by using deep learning models

大脑磁共振成像（MRI）扫描的自动分割和体积对于诊断帕金森氏病（PD）和帕金森氏症综合症（P-Plus）至关重要。为了提高诊断性能，我们在大脑分割中采用了深度学习（DL）模型，并将其性能与金标准的非DL方法进行了比较。我们收集了健康对照组（n = 105）和PD患者（n = 105），多个全身性萎缩（n = 132）和渐进性超核麻痹（n = 69）的大脑MRI扫描。 2020.使用金标准的非DL模型FreeSurfer（FS），我们对六个脑结构进行了分割：中脑，PON，CAUDATE，CAUDATE，PUTATATE，pALLIDUM和THIRD CNTRICLE，并将其视为DL模型的注释数据，代表性V -net和unet。计算了分化正常，PD和P-Plus病例的曲线下的骰子分数和面积。每位患者六个大脑结构的V-NET和UNETR的分割时间分别为3.48 +-0.17和48.14 +-0.97 s，比FS（15,735 +-1.07 s）快至少300倍。两种DL模型的骰子得分都足够高（> 0.85），它们的疾病分类AUC优于FS。为了分类正常与P-Plus和PD与多个全身性萎缩（小脑型）的分类，DL模型和FS显示出高于0.8的AUC。 DL显着减少了分析时间，而不会损害大脑分割和差异诊断的性能。我们的发现可能有助于在临床环境中采用DL脑MRI分割并提高大脑研究。

Structural alterations have been thoroughly investigated in the brain during the early onset of schizophrenia (SCZ) with the development of neuroimaging methods. The objective of the paper is an efficient classification of SCZ in 2 different classes: Cognitive Normal (CN), and SCZ using magnetic resonance imaging (MRI) images. This paper proposed a lightweight 3D convolutional neural network (CNN) based framework for SCZ diagnosis using MRI images. In the proposed model, lightweight 3D CNN is used to extract both spatial and spectral features simultaneously from 3D volume MRI scans, and classification is done using an ensemble bagging classifier. Ensemble bagging classifier contributes to preventing overfitting, reduces variance, and improves the model's accuracy. The proposed algorithm is tested on datasets taken from three benchmark databases available as open-source: MCICShare, COBRE, and fBRINPhase-II. These datasets have undergone preprocessing steps to register all the MRI images to the standard template and reduce the artifacts. The model achieves the highest accuracy 92.22%, sensitivity 94.44%, specificity 90%, precision 90.43%, recall 94.44%, F1-score 92.39% and G-mean 92.19% as compared to the current state-of-the-art techniques. The performance metrics evidenced the use of this model to assist the clinicians for automatic accurate diagnosis of SCZ.

多发性硬化症（MS）是中枢神经系统的慢性炎症和退行性疾病，其特征在于，白色和灰质的外观与个体患者的神经症状和标志进行地平整相关。磁共振成像（MRI）提供了详细的体内结构信息，允许定量和分类MS病变，其批判性地通知疾病管理。传统上，MS病变在2D MRI切片上手动注释，一个流程效率低，易于观察室内误差。最近，已经提出了自动统计成像分析技术以基于MRI体素强度检测和分段段病变。然而，它们的有效性受到MRI数据采集技术的异质性和MS病变的外观的限制。通过直接从图像学习复杂的病变表现，深度学习技术已经在MS病变分割任务中取得了显着的突破。在这里，我们提供了全面审查最先进的自动统计和深度学习MS分段方法，并讨论当前和未来的临床应用。此外，我们审查了域适应等技术策略，以增强现实世界临床环境中的MS病变分段。

Late-life depression (LLD) is a highly prevalent mood disorder occurring in older adults and is frequently accompanied by cognitive impairment (CI). Studies have shown that LLD may increase the risk of Alzheimer's disease (AD). However, the heterogeneity of presentation of geriatric depression suggests that multiple biological mechanisms may underlie it. Current biological research on LLD progression incorporates machine learning that combines neuroimaging data with clinical observations. There are few studies on incident cognitive diagnostic outcomes in LLD based on structural MRI (sMRI). In this paper, we describe the development of a hybrid representation learning (HRL) framework for predicting cognitive diagnosis over 5 years based on T1-weighted sMRI data. Specifically, we first extract prediction-oriented MRI features via a deep neural network, and then integrate them with handcrafted MRI features via a Transformer encoder for cognitive diagnosis prediction. Two tasks are investigated in this work, including (1) identifying cognitively normal subjects with LLD and never-depressed older healthy subjects, and (2) identifying LLD subjects who developed CI (or even AD) and those who stayed cognitively normal over five years. To the best of our knowledge, this is among the first attempts to study the complex heterogeneous progression of LLD based on task-oriented and handcrafted MRI features. We validate the proposed HRL on 294 subjects with T1-weighted MRIs from two clinically harmonized studies. Experimental results suggest that the HRL outperforms several classical machine learning and state-of-the-art deep learning methods in LLD identification and prediction tasks.

生成的对抗网络（GAN）是在众多领域成功使用的一种强大的深度学习模型。它们属于一个称为生成方法的更广泛的家族，该家族通过从真实示例中学习样本分布来生成新数据。在临床背景下，与传统的生成方法相比，GAN在捕获空间复杂，非线性和潜在微妙的疾病作用方面表现出增强的能力。这篇综述评估了有关gan在各种神经系统疾病的成像研究中的应用的现有文献，包括阿尔茨海默氏病，脑肿瘤，脑老化和多发性硬化症。我们为每个应用程序提供了各种GAN方法的直观解释，并进一步讨论了在神经影像学中利用gans的主要挑战，开放问题以及有希望的未来方向。我们旨在通过强调如何利用gan来支持临床决策，并有助于更好地理解脑部疾病的结构和功能模式，从而弥合先进的深度学习方法和神经病学研究之间的差距。

精神分裂症是一种慢性神经精神疾病，会引起大脑内部的不同结构改变。我们假设将深度学习应用于结构性神经影像学数据集可以检测到与疾病相关的改变，并提高分类和诊断准确性。我们使用单一可用的，常规的T1加权MRI扫描测试了这一假设，我们使用标准后处理方法从中提取了3D全脑结构。然后在三个开放数据集上开发，优化和评估了一个深度学习模型，并对精神分裂症患者进行T1加权MRI扫描。我们提出的模型优于基准模型，该模型还使用3D CNN体系结构对结构MR图像进行了训练。我们的模型几乎能够完美地（ROC曲线下的区域= 0.987），将精神分裂症患者与看不见的结构MRI扫描中的健康对照区分开。区域分析将皮质下区域和心室局部作为最预测的大脑区域。皮层结构在人类的认知，情感和社会功能中起关键作用，这些区域的结构异常与精神分裂症有关。我们的发现证实了精神分裂症与皮质下大脑结构的广泛改变有关，皮层结构信息在诊断分类中提供了突出的特征。总之，这些结果进一步证明了深度学习的潜力，以改善精神分裂症的诊断，并从单个标准的T1加权脑MRI中确定其结构性神经影像学特征。

背景：虽然卷积神经网络（CNN）实现了检测基于磁共振成像（MRI）扫描的阿尔茨海默病（AD）痴呆的高诊断准确性，但它们尚未应用于临床常规。这是一个重要原因是缺乏模型可理解性。最近开发的用于导出CNN相关性图的可视化方法可能有助于填补这种差距。我们调查了具有更高准确性的模型还依赖于先前知识预定义的判别脑区域。方法：我们培训了CNN，用于检测痴呆症和Amnestic认知障碍（MCI）患者的N = 663 T1加权MRI扫描的AD，并通过交叉验证和三个独立样本验证模型的准确性= 1655例。我们评估了相关评分和海马体积的关联，以验证这种方法的临床效用。为了提高模型可理解性，我们实现了3D CNN相关性图的交互式可视化。结果：跨三个独立数据集，组分离表现出广告痴呆症与控制的高精度（AUC $ \ GEQUQ $ 0.92）和MCI与控制的中等精度（AUC $ \约0.75美元）。相关性图表明海马萎缩被认为是广告检测的最具信息性因素，其其他皮质和皮质区域中的萎缩额外贡献。海马内的相关评分与海马体积高度相关（Pearson的r $ \大约$ -0.86，p <0.001）。结论：相关性地图突出了我们假设先验的地区的萎缩。这加强了CNN模型的可理解性，这些模型基于扫描和诊断标签以纯粹的数据驱动方式培训。

脑转移性疾病的治疗决策依赖于主要器官位点的知识，目前用活组织检查和组织学进行。在这里，我们开发了一种具有全脑MRI数据的准确非侵入性数字组织学的新型深度学习方法。我们的IRB批准的单网回顾性研究由患者（n = 1,399）组成，提及MRI治疗规划和伽马刀放射牢房超过19年。对比增强的T1加权和T2加权流体减毒的反转恢复脑MRI考试（n = 1,582）被预处理，并输入肿瘤细分，模态转移和主要部位分类的建议深度学习工作流程为五个课程之一（肺，乳腺，黑色素瘤，肾等）。十倍的交叉验证产生的总体AUC为0.947（95％CI：0.938,0.955），肺类AUC，0.899（95％CI：0.884,0.915），乳房类AUC为0.990（95％CI：0.983,0.997） ，黑色素瘤ACAC为0.882（95％CI：0.858,0.906），肾类AUC为0.870（95％CI：0.823,0.918），以及0.885的其他AUC（95％CI：0.843,0.949）。这些数据确定全脑成像特征是判别的，以便准确诊断恶性肿瘤的主要器官位点。我们的端到端深度射出方法具有巨大的分类来自全脑MRI图像的转移性肿瘤类型。进一步的细化可以提供一种无价的临床工具，以加快对精密治疗和改进的结果的原发性癌症现场鉴定。

每年都会在医院中获得数百万个大脑MRI扫描，这比任何研究数据集的规模都要大得多。因此，分析此类扫描的能力可以改变神经成像研究。然而，由于没有自动化算法可以应对临床采集的高度可变性（MR对比度，分辨率，方向等），因此它们的潜力仍未开发。在这里，我们提出了Synthseg+，这是一个AI分割套件，首次可以对异质临床数据集进行强有力的分析。具体而言，除了全脑分割外，SynthSeg+还执行皮质细胞，颅内体积估计和自动检测故障分割（主要是由质量非常低的扫描引起的）。我们在七个实验中证明了合成++，包括对14,000张扫描的老化研究，在该研究中，它准确地复制了在质量更高的数据上观察到的萎缩模式。 Synthseg+公开发布是一种现成的工具，可在广泛设置中解锁定量形态计量学的潜力。

计算机辅助方法为诊断和预测脑疾病显示了附加的价值，因此可以支持临床护理和治疗计划中的决策。本章将洞悉方法的类型，其工作，输入数据（例如认知测试，成像和遗传数据）及其提供的输出类型。我们将专注于诊断的特定用例，即估计患者的当前“状况”，例如痴呆症的早期检测和诊断，对脑肿瘤的鉴别诊断以及中风的决策。关于预测，即对患者的未来“状况”的估计，我们将缩小用例，例如预测多发性硬化症中的疾病病程，并预测脑癌治疗后患者的结局。此外，根据这些用例，我们将评估当前的最新方法，并强调当前对这些方法进行基准测试的努力以及其中的开放科学的重要性。最后，我们评估了计算机辅助方法的当前临床影响，并讨论了增加临床影响所需的下一步。

阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症的最常见形式，由于痴呆症的多因素病因，通常难以诊断。关于基于神经成像的基于神经成像的深度神经网络（DNN）的著作表明，结构磁共振图像（SMRI）和氟脱氧葡萄糖正电子发射层析成像（FDG-PET）可提高健康对照和受试者的研究人群的精度。与广告。但是，这一结果与既定的临床知识冲突，即FDG-PET比SMRI更好地捕获AD特定的病理。因此，我们提出了一个框架，用于对基于FDG-PET和SMRI进行多模式DNN的系统评估，并重新评估单模式DNN和多模式DNN，用于二进制健康与AD，以及三向健康/轻度的健康/轻度认知障碍/广告分类。我们的实验表明，使用FDG-PET的单模式网络的性能优于MRI（准确性0.91 vs 0.87），并且在组合时不会显示出改进。这符合有关AD生物标志物的既定临床知识，但提出了有关多模式DNN的真正好处的问题。我们认为，未来关于多模式融合的工作应系统地评估我们提出的评估框架后的个人模式的贡献。最后，我们鼓励社区超越健康与AD分类，并专注于痴呆症的鉴别诊断，在这种诊断中，在这种诊断中，融合了多模式图像信息与临床需求相符。

PD，PD，PD，是一种影响运动技能的慢性病，​​包括震颤和刚度等症状。目前的诊断程序使用患者评估来评估症状，有时是磁共振成像或MRI扫描。然而，症状变异导致评估不准确，MRI扫描的分析需要经验丰富的专家。本研究建议通过将症状数据和MRI数据与Parkinsons进展标记倡议数据库组合来准确地诊断PD严重程度。实施了一种新的混合模型架构，以充分利用两种形式的临床数据，以及基于仅症状的模型，并且还开发了MRI扫描。基于症状的模型集成了完全连接的深度学习神经网络，MRI扫描与混合模型集成了基于转移学习的卷积神经网络。所有型号诊断患者诊断为五个严重性类别，而不是表现为五个严重性类别，而是代表患者的阶段和阶段4和五个代表PD患者。仅症状，仅限MRI扫描，以及分别达到0.77,0.68和0.94的精度。混合模型还具有高精度，召回评估分数为0.94和0.95。真正的临床病例确认了杂种的强烈性能，其中患者用两种其他模型进行错误分类，但通过混合动力正确地进行分类。它在五个严重性阶段也一致，表明早期检测准确。这是第一个将症状数据和MRI扫描在这种大规模上与机器学习方法结合的报告。

阿尔茨海默病（AD）是一种不可逆的神经发电疾病的大脑。疾病可能会导致记忆力损失，难以沟通和迷失化。对于阿尔茨海默病的诊断，通常需要一系列尺度来临床评估诊断，这不仅增加了医生的工作量，而且还使诊断结果高度主观。因此，对于阿尔茨海默病，成像手段寻找早期诊断标志物已成为一个首要任务。在本文中，我们提出了一种新颖的3DMGNET架构，该架构是多基体和卷积神经网络的统一框架，以诊断阿尔茨海默病（AD）。该模型使用Open DataSet（ADNI DataSet）培训，然后使用较小的DataSet进行测试。最后，该模型为AD VS NC分类实现了92.133％的精度，并显着降低了模型参数。

阿尔茨海默氏病的准确诊断和预后对于开发新疗法和降低相关成本至关重要。最近，随着卷积神经网络的进步，已经提出了深度学习方法，以使用结构MRI自动化这两个任务。但是，这些方法通常缺乏解释性和泛化，预后表现有限。在本文中，我们提出了一个旨在克服这些局限性的新型深框架。我们的管道包括两个阶段。在第一阶段，使用125个3D U-NET来估计整个大脑的体voxelwise等级得分。然后将所得的3D地图融合，以构建一个可解释的3D分级图，以指示结构水平的疾病严重程度。结果，临床医生可以使用该地图来检测受疾病影响的大脑结构。在第二阶段，分级图和受试者的年龄用于使用图卷积神经网络进行分类。基于216名受试者的实验结果表明，与在不同数据集上进行AD诊断和预后的最新方法相比，我们的深框架的竞争性能。此外，我们发现，使用大量的U-NET处理不同的重叠大脑区域，可以提高所提出方法的概括能力。

Accurate diagnosis of Alzheimer's disease (AD) is both challenging and time consuming. With a systematic approach for early detection and diagnosis of AD, steps can be taken towards the treatment and prevention of the disease. This study explores the practical application of deep learning models for diagnosis of AD. Due to computational complexity, large training times and limited availability of labelled dataset, a 3D full brain CNN (convolutional neural network) is not commonly used, and researchers often prefer 2D CNN variants. In this study, full brain 3D version of well-known 2D CNNs were designed, trained and tested for diagnosis of various stages of AD. Deep learning approach shows good performance in differentiating various stages of AD for more than 1500 full brain volumes. Along with classification, the deep learning model is capable of extracting features which are key in differentiating the various categories. The extracted features align with meaningful anatomical landmarks, that are currently considered important in identification of AD by experts. An ensemble of all the algorithm was also tested and the performance of the ensemble algorithm was superior to any individual algorithm, further improving diagnosis ability. The 3D versions of the trained CNNs and their ensemble have the potential to be incorporated in software packages that can be used by physicians/radiologists to assist them in better diagnosis of AD.

早期发现阿尔茨海默氏病对于部署干预措施和减慢疾病进展至关重要。在过去的十年中，已经探索了许多机器学习和深度学习算法，目的是为阿尔茨海默氏症建立自动检测。数据增强技术和先进的深度学习体系结构的进步已经在该领域开辟了新的边界，研究正在快速发展。因此，这项调查的目的是概述有关阿尔茨海默氏病诊断深度学习模型的最新研究。除了对众多数据源，神经网络架构以及常用的评估措施进行分类外，我们还对实施和可重复性进行了分类。我们的目标是协助感兴趣的研究人员跟上最新的发展，并将早期的调查作为基准。此外，我们还指出了该主题的未来研究方向。

准确诊断自闭症谱系障碍（ASD），随后有效康复对该疾病的管理至关重要。人工智能（AI）技术可以帮助医生应用自动诊断和康复程序。 AI技术包括传统机器学习（ML）方法和深度学习（DL）技术。常规ML方法采用各种特征提取和分类技术，但在DL中，特征提取和分类过程是智能的，一体地完成的。诊断ASD的DL方法已经专注于基于神经影像动物的方法。神经成像技术是无侵入性疾病标志物，可能对ASD诊断有用。结构和功能神经影像技术提供了关于大脑的结构（解剖结构和结构连接）和功能（活性和功能连接）的实质性信息。由于大脑的复杂结构和功能，提出了在不利用像DL这样的强大AI技术的情况下使用神经影像数据进行ASD诊断的最佳程序可能是具有挑战性的。本文研究了借助DL网络进行以区分ASD进行的研究。还评估了用于支持ASD患者的康复工具，用于利用DL网络的支持患者。最后，我们将在ASD的自动检测和康复中提出重要挑战，并提出了一些未来的作品。