AI估算脑连接组可预测多发性硬化随访认知

一项发表于 Nature Communications 的研究显示，用多发性硬化症（MS）患者的病灶掩膜和人工智能模型估算出的结构连接网络（eSC）与功能连接网络（eFC），能预测患者4年随访时的认知表现。研究纳入171例MS患者，从结构MRI提取病灶掩膜估算SC，再用编码器-解码器模型Krakencoder估算FC。 预测随访 Symbol Digit Modalities Test（SDMT）时精度最高，eSC与eFC的中位Spearman相关系数分别为0.58和0.56。研究还发现，小脑eSC与eFC降低、默认模式网络eFC升高与随访SDMT评分较低相关。研究团队据此称，由临床常规MRI和AI模型得到的eSC与eFC可有效预测认知。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。