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2025-01-30 12:12:00
EngineeringNet.be-脳は、脳の部分を物理的に接続するSO -Calcaledの白い物質の長い距離バンドルを形成するニューロンに大きく依存しています。
「AIモデルの入力データとして、手術前に作られた脳のMRI画像に見える大規模な白いダスト接続の重要な構造的詳細を分離しました」と、Tu Eindhovenの研究者Lars-Smoldersは言います。
「私たちはこれらを使用して、各患者の脳が治療によって引き起こされた損傷に対してどれほど耐性があるかを調査し、腫瘍を除去または排除しました。」
となっている人：「脳損傷の位置は、患者が対処しなければならない神経学的問題の種類を予測するためによく使用されます。しかし、脳腫瘍の場所が患者のこれらの問題を予測するのにほとんど役立たないことを発見しました。 」
最終的に、Smoldersは、患者が治療後に認知的な問題を抱えているかどうかを合理的に予測するモデルを開発することができました。この研究中、くすぶりは数学、アルゴリズム、神経科学、AIを組み合わせた道をたどりました。
たとえば、腫瘍の存在下でしばしば発生する多い歪みで脳を分析する場合、脳のMRI画像を研究するためにくすぶりによって調査された多くの確立されたアルゴリズム。
「私たちはまた、健康な脳を研究することに専念する既存の文献が、脳の構造と機能との関係について間違った結論を出したことを発見しました。だからこそ、私たちはこの主題に関する論文を書いて、研究者が過去に描いた誤った結論のいくつかを反証しました」とSmolders氏は言います。
将来、くすぶりと彼の同僚は、個々の患者の脳の活動を予測モデルに統合して、モデルの精度を向上させたいと考えています。
彼は、大学院の研究者としてこの仕事を遂行したいと考えており、その地位の資金調達を探している間、提案に貢献しています。
「補助金申請が成功した場合、それはTu AindhovenとTilburgのElisabeth-Tweesteden病院の間の既存の協力の継続を意味します。これがケアの将来のために意味のあるブレークスルーにつながると思います。 「
Smoldersモデルによって生成された情報は、外科医が将来的に使用して、手術に対する患者の適合性を評価することができます。
このようにして、脆弱な患者は不可逆的な神経障害から保護される可能性があります。このアプローチは、最初に大規模な患者グループについて臨床的に検証する必要があります。
#AIモデルは除去脳腫瘍の認知的結果を予測します