智能算法分析整个大脑血管系统

的变化血管从创伤性脑损伤到中风．甚至像这样的疾病阿尔茨海默氏症显示毛细血管的变化。简而言之，分析血管是理解正常和病态大脑功能的关键。慕尼黑亥姆霍兹中心组织工程和再生医学研究所所长、慕尼黑大学慕尼黑医院中风和痴呆研究所首席研究员Ali Ertürk解释说:“现在我们离实现这个目标更近了。”

作为第一步，Ertürk的团队成功地用高分辨率荧光显微镜观察了老鼠大脑的血管系统，而无需将标本切成小块。为了做到这一点，他们改进了组织清洗技术，用特殊的染料处理生物组织，使其在荧光显微镜下变得透明。在Ertürk网站上学习的博士生米哈伊尔·伊维利诺夫·托多罗夫(Mihail Ivilinov Todorov)说:“以前，这项技术只能用于扫描大的大脑血管或小的大脑血管。”

因此，慕尼黑的科学家们采用了结合两种染料的新方法。“这给了我们一些包括毛细血管在内的大脑血管系统的伟大图像，”这位生物学家补充道。

人工智能捕捉血管网络

应用人工智能该研究团队由Björn Menze教授领导机器学习在慕尼黑工业大学的生物医学成像研究中，他使用这些图像来重建大脑的整个血管网络，精确到其最精细的细节。这种重建方法产生的不仅仅是图像——它还允许对血管结构进行定量分析。“例如，我们可以统计记录大脑不同区域各种血管的直径或它们的分支，”门泽小组的博士生约翰内斯·帕佐德(Johannes Paetzold)说。

“在过去的几年里，我们开发了一个深度学习专门在医学图像中检测血管的算法”，门泽解释道。“这是我们第一次将其应用于整个大脑。”该算法能够可靠地区分血管和其他组织，即使原始荧光图像中的一些区域没有被很好地照亮，一些细节由于光反射或其他错误而被扭曲。
理解和诊断大脑疾病

Mihail Ivilinov Todorov计划使用统计数据来研究中风引起的血管变化，而Björn Menze则希望研究血管系统的整体结构，以了解解剖差异在大脑紊乱中的作用。

该方法也可以用于日常临床实践:“有了我们的系统，我们很可能能够以更高的准确性分析来自人类肿瘤的小组织标本。”Ertürk断言。癌组织被血管渗透，分析它们的结构有助于确定肿瘤的分期。Ertürk补充说:“这可能会对治疗产生优化效果。”这位生物学家还计划用这种新方法来实现他对未来的设想:在一台机器上生产人体器官3 d打印机．要做到这一点，除了许多其他知识外，对器官的精确血管结构的了解将至关重要。