自动化工具可以将脑部扫描与1型神经纤维瘤病患者的认知缺陷联系起来

皮博迪教育与人类发展学院的劳里·卡特、帕特里夏和罗德斯·哈特教授、特殊教育教授，以及工程学院电气与计算机工程系教授兼系主任贝内特·兰德曼实验室的研究人员，在1月份发表了一项研究磁共振成像探索一种用于神经纤维瘤病1型患者大脑成像的新工具及其在评估其症状中的意义。

神经纤维瘤病1是一种由调节肿瘤抑制因子产生的基因突变引起的疾病。这些突变可以引发肿瘤的生长，如神经纤维瘤，神经细胞上的良性肿瘤。

观察该病的许多特征的最好方法是做FLAIR成像(一种类型磁共振成像)在病人的大脑上。在神经纤维瘤病1患者的FLAIR图像中，经常有异常的亮点，可能表明髓鞘层之间有液体的存在神经细胞-这可能会导致患者的认知缺陷。

不明的明亮物体- FLAIR图像中的亮点-传统上是手动定义和分割(数字分离以便进一步研究)，这需要密集的训练，耗时且昂贵。目前的工作由第一作者、神经科学博士生Emily Harriott和合著者、最近的神经科学博士研究生Tin Nguyen领导，测试并验证了一种半自动方法，用于检测和分割患有神经纤维瘤病的儿童和青少年中的ubo 1。切割实验室的工作人员劳拉·巴克罗也参与了这项研究。

新方法使用了一种称为病变分割工具的工具，可靠地识别和分割ubo，比手动工作快得多。在确定了LST的效用后，科学家们探索了UBO总量与认知功能之间的可能相关性。研究人员证明，UBO总音量与单个单词阅读能力、语音意识(识别和操纵语音部分)和视觉空间技能有关，UBO音量越大的参与者在这些认知指标上的得分越低。

使用自动化工具将减少分析ubo所需的时间和成本。此外，应用LST等工具来检查UBO卷和认知能力将有助于创建和完善有针对性的药理、学术和行为干预措施，以改善神经纤维瘤病1患者的生活质量。