大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于磁共振神经系统科研成果的问题，于是小编就整理了4个相关介绍磁共振神经系统科研成果的解答，让我们一起看看吧。
核磁共振主要是检查什么部位？
核磁共振检查的项目非常广泛。包括全身软组织的病变，比如来源于神经、血管、淋巴管、肌肉、结缔组织的肿瘤、感染、变***变等，皆可做出较为准确的定位、定性的诊断。还包括胸部病变，盆腔脏器，腹部器官，神经系统的病变，心血管系统，骨与关节感染，肿瘤等病变。
听神经瘤MRI的表现有哪些？
听神经瘤磁共振的表现主要为。小脑角区听神经附近的t1信号减弱，出现圆形占位。t2加权像为高信号。并且内听道出现扩大现象。如果磁共振出现以上，有些考虑是听神经瘤。确诊需要通过***检查及临床结合判断。如果诊断不明确，可以进行加强磁共振检查，可以得到确诊。
神经再生有可能实现吗？
神经再生是当前神经科学研究的热点和难点。理论上,神经再生是可能的,但实际上实现神经再生仍面临许多困难:
1. 成年脊椎动物的神经元和神经胶质细胞仅有很限的增殖和再生能力。大脑和脊髓损伤后,神经元和神经胶质细胞难以自我增殖和再生。
2. 神经再生需要神经干细胞或祖细胞的参与。但成年体内神经干细胞的数量有限,分布广泛且不易鉴定和获取。要实现精确的定向分化也面临技术难题。
3. 神经再生是一个复杂的过程,需要各种神经营养因子、细胞因子和细胞外基质的协同配合。但人工合成和表达这些因子也是一大难题。
4. 神经再生后,需修复神经元与靶细胞之间的精细连接和回路,这需要较长时间和复杂的神经可塑机制的参与。但如何实现神经回路的精细再构也是未解之谜。
5. 组织工程神经再生也面临诸多困难,如培养环境的构建、细胞的定向分化与诱导、再生神经组织的移植与血管化等。尽管如此,神经再生仍呈现出一定的潜力和希望:
1. 神经干细胞的发现为神经再生提供了素材基础。利用这些细胞进行定向诱导分化或移植,可以实现神经元的替代。
2. 一些神经营养和生长因子被发现具有促进神经再生的潜力,为药物治疗带来曙光。
3. 组织工程和基因治疗也为神经再生带来新的技术途径,使得神经元的替代和修复成为可能。
4. 动物实验已经证明,神经再生和神经可塑机制的存在,这为人类神经再生的实现提供了理论基础。
深度神经网络（DNN）是否模拟了人类大脑皮层结构？
这个是人工智能的研究前沿，要模拟大脑皮层必须掌握人的大脑皮层运作规律，人是通过五感来感知事物，从脊柱传感到爬从脑也叫本能脑，主管吸引与排斥，战斗与反应，与我们的环境有密切关系，然后往上到达中脑进行加工产生关联性想法。比如:“这个女的很像我初中的同学” 亦或则“这件衣服与我喜欢的类型不协调”等等在往上到新皮层，也就是常说的左右脑，经过右脑再到左脑给事物贴上标签，这个过程是复杂的，所以模拟成功不是一件容易的事情。换句话如果将来做到像人类一样有灵气的话那既是福音也是灾难的，所以应该谨慎对待。😁
深度神经网络是从生物学上获得了最初的启发，同时某些具体的深度神经网络模型也和人类大脑皮层结构某种程度上有一些相似。
比如，2017年10月，Purdue大学Integrated Brain Imaging实验室Zhongming Liu等在Cerebral Cortex上发表了《Neural Encoding and Decoding with Deep Learning for Dynamic Natural Vision》，基于深度神经网络模型编解码动态视觉。这项工作基于深度神经网络编码和解码了***2个视频剪辑和11.5小时的fMRI数据（fMRI核磁共振成像技术通过检测血液的磁化率因氧合血红蛋白和去氧血红蛋白比例变化而产生的不同，判断相应脑区处于激活或静息状态），使用深度神经网络解释动态视觉和脑区激活之间的关系。以往的研究中，深度神经网络主要用来解释静态视觉和脑区激活之间的关系，大家尚不清楚深度神经网络能否用来解释动态视觉和脑区激活之间的关系。
论文中使用的CNN模型和视皮层形成了功能对齐。具体而言，CNN模型的中负责处理抽象视觉信息的中间层，和人类大脑的视皮层的层次架构很相似。
最终效果很不错，编码方面，取决于ROI（感兴趣区域）的不同，在同一ROI内，平均可以达到0.4到0.6的精确度，跨ROI的精确度则为0.25-0.3。
上图中，纵坐标为精确度，横坐标为ROI，三种颜色代表三个被试。
本回答使用的图片均取自原论文。
到此，以上就是小编对于磁共振神经系统科研成果的问题就介绍到这了，希望介绍关于磁共振神经系统科研成果的4点解答对大家有用。
