{"id":4502,"date":"2023-06-15T04:56:42","date_gmt":"2023-06-15T03:56:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/?p=4502"},"modified":"2023-06-15T04:56:42","modified_gmt":"2023-06-15T03:56:42","slug":"ai-razkriva-skrivnosti-pretoka-mozganske-tekocine-kar-je-korak-naprej-v-raziskavah-alzheimerja","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/sl\/ai-unlocks-mysteries-of-brain-fluid-flow-a-leap-forward-in-alzheimers-research\/","title":{"rendered":"Umetna inteligenca razkriva skrivnosti pretoka mo\u017eganske teko\u010dine: korak naprej v raziskavah Alzheimerjeve bolezni"},"content":{"rendered":"

Povzetek:\u00a0<\/strong>Raziskovalci so s pomo\u010djo umetne inteligence izmerili pretok teko\u010dine okoli mo\u017eganskih krvnih \u017eil, kar je velik preboj, ki ima daljnose\u017ene posledice za zdravljenje bolezni, kot je Alzheimerjeva bolezen.<\/p>\n

Ekipa je razvila inovativne meritve hitrosti z umetno inteligenco za natan\u010den izra\u010dun pretoka teko\u010dine. Novo razvita tehnika zdru\u017euje 2D-meritve s fizikalno informiranimi nevronskimi mre\u017eami, kar omogo\u010da vpogled v sistem v visoki lo\u010dljivosti.<\/p>\n

Ta \u0161tudija odpira nove meje pri razumevanju mehanizmov, ki poganjajo pretok teko\u010dine v mo\u017eganih.<\/p>\n

Klju\u010dna dejstva:<\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Multidisciplinarna ekipa, ki je razvila meritve hitrosti z umetno inteligenco, je edinstvena kombinacija strojnih in\u017eenirjev, nevroznanstvenikov in ra\u010dunalni\u0161kih znanstvenikov, kar ponazarja pomen interdisciplinarnega sodelovanja pri napredku znanstvenega razumevanja.<\/li>\n
  2. Raziskovalci so lahko izdelali tridimenzionalni model pretoka teko\u010dine v perivaskularnih prostorih okoli mo\u017eganov. To pomeni velik napredek v primerjavi s prej\u0161njimi dvodimenzionalnimi \u0161tudijami, saj je dodana plast kompleksnosti, ki natan\u010dneje odra\u017ea zapletenost \u010dlove\u0161kih mo\u017eganov.<\/li>\n
  3. Tehnika, ki temelji na umetni inteligenci, se lahko uporablja tudi pri drugih raziskavah, ne le pri Alzheimerjevi bolezni. Razumevanje dinamike pretoka teko\u010din okoli mo\u017eganov lahko pomaga tudi pri razvoju zdravljenja drugih bolezni, povezanih s spremembami pretoka teko\u010din, kot so bolezni malih \u017eil, kapi in travmatske po\u0161kodbe mo\u017eganov.<\/li>\n<\/ol>\n

    Vir:\u00a0<\/strong>Univerza v Rochestru<\/p>\n

    Nova tehnika za merjenje pretoka teko\u010dine v mo\u017eganskih \u017eilah, ki temelji na umetni inteligenci, bi lahko imela velik pomen za razvoj zdravljenja bolezni, kot je Alzheimerjeva bolezen.<\/strong><\/p>\n

    Perivaskularni prostori, ki obkro\u017eajo mo\u017eganske krvne \u017eile, po mo\u017eganih prena\u0161ajo teko\u010dino, podobno vodi, in pomagajo odvajati odpadne snovi. Spremembe v pretoku teko\u010din so povezane z nevrolo\u0161kimi boleznimi, vklju\u010dno z\u00a0Alzheimerjeva bolezen<\/a>, bolezni malih \u017eil, kapi in travmatskih po\u0161kodb mo\u017eganov, vendar jih je te\u017eko izmeriti in vivo.<\/p>\n

    Multidisciplinarna skupina strojnih in\u017eenirjev, nevroznanstvenikov in ra\u010dunalni\u0161kih znanstvenikov pod vodstvom izrednega profesorja Douglasa Kelleyja z Univerze v Rochestru je razvila nove meritve AI velocimetrije za natan\u010den izra\u010dun pretoka mo\u017eganske teko\u010dine.<\/p>\n

    Rezultati so opisani v \u0161tudiji, ki jo je objavila\u00a0Zbornik Nacionalne akademije znanosti<\/em>.<\/p>\n

    \"To<\/picture>
    Spremembe pretoka teko\u010dine so povezane z nevrolo\u0161kimi boleznimi, vklju\u010dno z Alzheimerjevo boleznijo, boleznimi malih \u017eil, kapmi in travmatskimi po\u0161kodbami mo\u017eganov, vendar jih je te\u017eko izmeriti in vivo. Kredit: Neuroscience News<\/figcaption><\/figure>\n

    \"V tej \u0161tudiji smo zdru\u017eili nekatere meritve znotraj \u017eivalskih modelov z novim\u00a0Tehnika umetne inteligence<\/a> kar nam je omogo\u010dilo u\u010dinkovito merjenje stvari, ki jih doslej \u0161e nih\u010de ni mogel izmeriti,\" pravi Kelley, \u010dlan fakultete na oddelku za strojni\u0161tvo v Rochestru.<\/p>\n

    Delo temelji na dolgoletnih poskusih, ki jih je vodila soavtorica \u0161tudije Maiken Nedergaard, sourednica Rochesterskega centra za translacijsko nevromedicino.<\/p>\n

    Skupina je \u017ee prej lahko izvajala dvodimenzionalne \u0161tudije pretoka teko\u010dine v perivaskularnih prostorih z vbrizgavanjem drobnih delcev v teko\u010dino ter merjenjem njihovega polo\u017eaja in hitrosti v dolo\u010denem \u010dasu.<\/p>\n

    Vendar so znanstveniki potrebovali bolj zapletene meritve, da bi v celoti razumeli zapletenost sistema - in raziskovanje tako vitalnega, teko\u010dega sistema je velik izziv.<\/p>\n

    Da bi re\u0161ili ta izziv, je ekipa sodelovala z Georgeem Karniadakisom z univerze Brown in uporabila umetno inteligenco. Obstoje\u010de 2D-podatke so povezali s fizikalno informiranimi\u00a0nevronske mre\u017ee<\/a>\u00a0in tako ustvarili edinstvene poglede na sistem visoke lo\u010dljivosti.<\/p>\n

    \"S tem lahko razkrijemo tlake, sile in tridimenzionalni pretok z veliko ve\u010djo natan\u010dnostjo, kot jo lahko dose\u017eemo sicer,\" pravi Kelley.<\/p>\n

    \"Tlak je pomemben, ker \u0161e nih\u010de ne ve natan\u010dno, kak\u0161en \u010drpalni mehanizem poganja vse te tokove okoli mo\u017eganov. To je novo podro\u010dje.\"<\/p>\n

    O tej novici o umetni inteligenci in raziskavah Alzheimerjeve bolezni<\/h2>\n

    Avtor:\u00a0<\/strong>Douglas Kelley<\/a>
    \nVir:\u00a0<\/strong>    Univerza v Rochestru<\/a>
    \nKontaktna oseba:\u00a0<\/strong>Douglas Kelley - Univerza v Rochestru
    \nSlika:\u00a0<\/strong>Sliko je posodil Neuroscience News<\/p>\n

    Izvirna raziskava:\u00a0<\/strong>Zaprti dostop.
    \n\"    Velocimetrija z umetno inteligenco razkriva hitrosti pretoka, tla\u010dne gradiente in stri\u017ene napetosti in vivo v perivaskularnih tokovih pri mi\u0161ih<\/a>\" Douglas Kelley in drugi.\u00a0PNAS<\/em><\/p>\n

    \n

    Povzetek<\/strong><\/p>\n

    Velocimetrija z umetno inteligenco razkriva hitrosti pretoka, tla\u010dne gradiente in stri\u017ene napetosti in vivo v perivaskularnih tokovih pri mi\u0161ih<\/strong><\/p>\n

    Kvantitativna dolo\u010ditev pretoka cerebrospinalne teko\u010dine (CSF) je klju\u010dnega pomena za razumevanje odstranjevanja mo\u017eganskih odpadkov in dostave hranil ter edema pri bolezenskih stanjih, kot je mo\u017eganska kap.<\/p>\n

    Vendar so obstoje\u010de tehnike in vivo omejene na redke meritve hitrosti v periovaskularnih prostorih (PVS) ali na meritve z nizko lo\u010dljivostjo pri slikanju celotnih mo\u017eganov. Poleg tega je in vivo v bistvu nemogo\u010de izmeriti spremembe prostorninskega pretoka, tlaka in stri\u017enega stresa v PVS.<\/p>\n

    V tem prispevku smo pokazali, da lahko velocimetrija z umetno inteligenco (AIV) zdru\u017euje redke meritve hitrosti z nevronskimi mre\u017eami, ki temeljijo na fizikalnih podatkih, za koli\u010dinsko opredelitev pretoka CSF v PVS. Z AIV izpeljemo tridimenzionalno (3D) hitrost, tlak in stri\u017eno napetost v visoki lo\u010dljivosti.<\/p>\n

    Potrditev izhaja iz usposabljanja s 70% meritev PTV in dokazovanja tesnega ujemanja s preostalimi 30%. Analiza ob\u010dutljivosti vhodnih podatkov AIV ka\u017ee, da je negotovost v izpeljanih koli\u010dinah AIV zaradi negotovosti v mejnih lokacijah PVS, ki so zna\u010dilne za slikanje in vivo, manj\u0161a od 30%, negotovost zaradi inicializacije nevronske mre\u017ee pa je manj\u0161a od 1%.<\/p>\n

    V PVS iz\u00a0N<\/em>\u00a0= 4 mi\u0161i divjega tipa smo ugotovili povpre\u010dno hitrost pretoka 16,33 \u00b1 11,09 \u00b5m\/s, prostorninsko hitrost pretoka 2,22 \u00b1 1,983 \u00d7 103<\/sup>\u00a0\u00b5m3<\/sup>\/s, gradient aksialnega tlaka ( - 2,75 \u00b1 2,01)\u00d710-4<\/sup>\u00a0Pa\/\u00b5m (-2,07 \u00b1 1,51 mmHg\/m) in stri\u017eno napetost na steni (3,00 \u00b1 1,45)\u00d710-3<\/sup>\u00a0Pa (vse povpre\u010dje \u00b1 SE).<\/p>\n

    Tla\u010dni gradienti, pretoki in upori se ujemajo s predhodnimi napovedmi. AIV izredno podrobno dolo\u010da tokove PVS in vivo, kar bo izbolj\u0161alo dinami\u010dne modele teko\u010din in morda pojasnilo, kako se tok CSF spreminja pri staranju, Alzheimerjevi bolezni in boleznih malih \u017eil.<\/p>\n

    Viri: Neroscience Novice<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Povzetek: Raziskovalci so s pomo\u010djo umetne inteligence izmerili pretok teko\u010dine okoli mo\u017eganskih krvnih \u017eil, kar je velik preboj z daljnose\u017enimi posledicami za zdravljenje bolezni, kot je Alzheimerjeva bolezen. Ekipa je razvila inovativne meritve velocimetrije z umetno inteligenco za natan\u010den izra\u010dun pretoka te teko\u010dine. Novo razvita tehnika zdru\u017euje 2D-meritve s fizikalno podprtimi nevronskimi mre\u017eami, da bi zagotovila visoko lo\u010dljivost ... <\/p>\n

    Preberi ve\u010d \"Umetna inteligenca razkriva skrivnosti pretoka mo\u017eganske teko\u010dine: korak naprej v raziskavah Alzheimerjeve bolezni\"<\/span><\/a><\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":4503,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[13],"tags":[],"class_list":["post-4502","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-dementia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4502","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4502"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4502\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4504,"href":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4502\/revisions\/4504"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4503"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4502"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4502"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sonogenesis.info\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4502"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}