摘要：来自瓦伦西亚理工大学（UPV）和法国国家科学研究中心（CNRS）的一组研究人员开发出了世界上最先进的软件，用于利用高分辨率核磁共振成像来研究人类小脑。

来自瓦伦西亚理工大学（UPV）和法国国家科学研究中心（CNRS）的一组研究人员开发出了世界上最先进的软件，用于利用高分辨率核磁共振成像来研究人类小脑。

名为“DeepCeres”的这款软件将有助于对诸如肌萎缩侧索硬化症（ALS）、精神分裂症、自闭症以及阿尔茨海默病等疾病的诊断和研究，相关成果已发表在《NeuroImage》上。

尽管相对于大脑的其他部分而言，小脑的体积较小，但它却包含了大约 50% 的所有脑神经元，并在认知、情绪和运动功能方面发挥着至关重要的作用。

正如Sergio Morell-Ortega在瓦伦西亚理工大学 ITACA 研究所担任项目研究员时所解释的那样，由于小脑解剖结构的复杂性以及通过常规磁共振成像难以区分其结构，小脑的分割一直以来都是一个巨大的挑战。

Morell强调道：“DeepCeres 克服了所有这些挑战，如今它已成为世界上用于测量中枢神经系统中如此重要结构（如小脑）的最精准工具。”

高准确度

DeepCeres 软件能够测量小脑的 27 种结构。而且，与迄今为止所采用的方法相比，它在提高分割精度方面表现尤为突出，这主要得益于不同人工智能工具的应用。

该项目的主要研究人员José Vicente Manjón教授补充道：“利用标准的 1 立方毫米共振图像，通过深度神经网络将其转换为 0.125 立方毫米的超高分辨率图像。”

“这使得研究人员和医疗保健专业人员能够获取有关小脑解剖结构的详细信息，而无需在初始图像中获取超高分辨率的数据。这就像是从黑白图像转变成彩色图像。目前还没有类似的技术，而且这种技术对整个科学界都是开放的。”

在神经科学和临床实践中的应用

据 DeepCeres 的开发者称，对小脑体积定量分析的精度将有助于研究诸如小脑性共济失调、肌萎缩侧索硬化症或精神疾病（如精神分裂症和自闭症）等神经病理学问题。

“此外，最近发表的不同研究已经表明，在诸如阿尔茨海默病等神经退行性疾病中，小脑结构的发病率情况。” Sergio Morell补充道。

五个月内处理了 15,000 个小脑图像

为了便于使用，UPV 团队和法国国家科学研究中心（CNRS）团队开发了一个在线平台，可供研究人员和医疗人员使用。自五个月前上线以来，DeepCeres 已经处理了近 15,000 个小脑的图像。迄今为止，它已被来自许多国家的专家使用，其中在美国和中国的影响最大。

新闻来源：Neuroscience

参考文献：DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121063

来源：启真脑机智能基地