高分辨率的大脑成像可以改善脑震荡的检测

根据发表在《纽约时报》上的一项新研究，通过机器学习算法分析的高分辨率大脑扫描结果可以确定患者是否患有脑震荡PLO计算生物学。

目前，医生根据患者报告的症状来诊断脑震荡，这既困难又低效。之前的研究使用了高分辨率成像为了证明脑震荡会改变大脑不同区域之间的交流。然而，这些研究通常只研究了不同组患者的平均变化。

现在，Vasily Vakorin，英国弗雷泽大学，不列颠哥伦比亚省和同事（从医院为生病的儿童，多伦多和国防研发加拿大）调查了高分辨率成像是否可以结合使用机器学习用于检测个体患者大脑震荡的算法。

研究人员扫描了男人的大脑，没有脑震荡使用脑磁图(MEG)，以快速时间尺度记录大脑活动。脑磁图显示脑震荡患者大脑各区域之间的交流有明显的变化。

然后，通过使用机器学习算法，科学家能够使用单独的大脑扫描来向后工作，预测给定的患者是否有脑震荡。他们能够以88％的准确性检测脑震荡。这种方法还准确地预测了个体患者报告的症状的严重程度。

“由磁性脑图检测到的大脑区域之间的通信的变化使我们能够在诸如MRI或CT失败的典型临床成像工具如MRI或CT失败的情况下检测来自个体扫描的脑震荡，”研究共同努力山姆DOBURG。

未来的研究可以细化对脑震荡相关的特定神经变化的理解，以提高检测、告知治疗和监测康复。

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