一些疾病，如精神分裂癥可能起源于特定的大腦區(qū)域，然后影響與之相連的其他區(qū)域。確定這些大腦病變區(qū)域，以及它們?nèi)绾斡绊懴噙B的其他區(qū)域，將有助于制藥公司開發(fā)更好的治療手段，并可能最終幫助醫(yī)生作出診斷。但是，通過解讀腦部掃描所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)來識別關聯(lián)的區(qū)域，目前還無法實現(xiàn)。

MRI探索大腦和思想

現(xiàn)在，麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室的研究人員已經(jīng)開發(fā)了一種算法，可以從醫(yī)學圖像信息進行分析，以確定病變區(qū)域及其與其他大腦區(qū)域的連接方式。

計算機科學副教授Polina和研究生Archana使用該算法從兩種不同類型的磁共振成像（MRI）掃描中提取信息。第一種是所謂的擴散磁共振造影，即水分子沿大腦中的白質(zhì)纖維擴散，可以觀察到一個區(qū)域是如何緊密地連接到另一個不同區(qū)域。第二，被稱為功能性磁共振成像，即探測不同部位的大腦區(qū)域，當他們被激活并執(zhí)行特定任務時，可以發(fā)現(xiàn)大腦的兩個區(qū)域同時活動，進而證明他們是相互聯(lián)系的。這兩種掃描分別會在大腦連接網(wǎng)絡上產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，Golland說。 “一個人將所有的大腦數(shù)據(jù)整合到一個模型是一件非常困難的事情，因為我們不擅長處理大量的數(shù)據(jù)。”

因此，該算法首先比較特定疾病患者與健康人？？的大腦掃描的數(shù)據(jù)，識別大腦不同區(qū)域連接的差異，他們發(fā)現(xiàn)兩組大腦不同區(qū)域連接的中斷是因為疾病造成的。

但是，僅此步驟是不夠的，因為據(jù)我們了解，大腦要做什么只與特定區(qū)域相關，而不是區(qū)域之間的連接方式，因此使用現(xiàn)有的醫(yī)療知識難以整合這些信息。

最終，該方法可以幫助醫(yī)生診斷病人的不同癥狀可能代表產(chǎn)生了哪些障礙，Golland說。她說，通過分析病人的腦部掃描結果，找出受到影響的區(qū)域，就可以識別哪些疾病會造成這個特定的連接中斷。

除了研究精神分裂癥，課題研究人員哈佛醫(yī)學院的精神病學和神經(jīng)影像學實驗室副主任 Kubicki 也正在探討使用該方法方法來研究亨廷頓氏病的可能性。

新型MRI輔助設備可實時監(jiān)控大腦

美國一家公司研究出一款新型醫(yī)學檢測核磁共振成像（MRI）輔助設備，可以實時監(jiān)控大腦活動以便醫(yī)生能更好地檢測和治療患者。該消息意味著MRI廠商將面臨更廣闊的市場機會。

據(jù)麻省理工《科技創(chuàng)業(yè)》雜志報道，神經(jīng)外科醫(yī)生通常是在手術之前使用核磁共振成像來確定需要手術的部位，但是大腦活動或許會導致最終手術時候出現(xiàn)偏差。

美國MRI Interventions公司所創(chuàng)造的Clearpoint設備可以讓神經(jīng)外科專家在進行大腦手術微操作的時候達到精確無誤，并持續(xù)對大腦情況進行實時監(jiān)控。