MRI插上人工智能的翅膀,或将预测儿童智

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年代,物理学家伊西多·拉比发现了核磁共振现象:在磁场中的原子核会沿磁场方向呈正向或反向有序平行排列,而施加无线电波之后,原子核的自旋方向发生翻转。如果对初中电磁学还有点印象的话,这其实不难理解。

很快,医学家们发现,人体内水分子中的氢原子也可以产生核磁共振现象。通过全身无处不在的水,人体内部结构被精准呈现。

这证明了一个观点:女人是水做的骨肉,男人也是。

受此启发,年核磁共振成像技术(MRI)问世,成功地绘制出了一个活体蛤蜊内部结构图像。于是,这只蛤蜊实现了逆风翻盘,从此不再是一只普通的蛤蜊,它将名垂青史,流芳百世。

之后,MRI技术日趋成熟,应用范围日益广泛,成为一项常规的医学检测手段。核磁共振光芒四射,名动江湖,斩获年、年的物理学诺奖,年诺贝尔生理学或医学奖。

MRI给医学影像学技术带来了质的飞跃,疾病诊治精准率明显增加。但MRI能做的超出我们的想象。

这不,它还或许还能预测儿童智力!

抛砖引玉

这篇不久前发表于《青少年大脑认知发展神经认知预测》杂志,名为《Ensembleof3DCNNRegressorswithDataFusionforFluidIntelligencePrediction》的文章,告诉我们MRI的潜能尚未被完全开发。

如果能事先对儿童的认知发展有所了解,我们就可能通过青春期的干预从而改善他们将来的脑健康。故而,洞悉智力背后的神经奥秘是一项关键的任务。

年,美国国立卫生研究院(NIH)启动了迄今为止针对青少年大脑的首次大规模研究———青少年脑认知发展(ABCD)项目,以了解青少年的爱好和习惯是否会对他们的大脑发育造成影响。

用的是NIH自家数据。对NIH而言,数据那都不是事,它的库里面9-10岁儿童的MRI影像超过1.1万张之多。

借助庞大的数据库,NIH启动了一项国际性竞赛——ABCD神经认知预测挑战赛。参赛团体可以基于这些数据构建一个智力预测模型,最终NIH评出胜出者。

这也是NIH首次将如此大规模的数据与民共享。

计算与大数据科学工程(CDISE)Skoltech中心也是参赛者之一。他们首次采用全新的3D网络深度学习集成方法建模,将多个数学模型融合,用于分析同一数据,以提高预测精度。最终,他们获得了第四名的好成绩。

在讲解研究之前,我们还要了解一个概念——流体智力(gF)。美国心理学家雷蒙德·卡特尔把智力的构成区分为流体智力和晶体智力两大类。流体智力是一个人生来就能进行智力活动的能力,即学习和解决问题的能力,它随神经系统的成熟而提高,如知觉、记忆、运算速度、推理能力等,不受教育与文化影响。一般人在20岁以后流体智力的发展达到顶峰,30岁以后随着年龄的增长而降低。晶体智力则是后天形成的,通过掌握社会文化经验而获得的智力。如词汇概念,言语理解,常识等记忆储存信息为能力,一直保持相对稳定。

人类的流体智力是否可以通过后天的训练得到提升,一直是一个饱受争议和



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