無論是運(yùn)動損傷、鞭傷還是頭部撞擊，許多輕度腦震蕩患者甚至沒有意識到，如果不及時治療，他們的輕傷可能會導(dǎo)致終身嚴(yán)重健康問題。即使患者因受傷去急診室，據(jù)估計，50%-90%的腦震蕩病例都沒有得到正式診斷，這使他們面臨腦出血和認(rèn)知障礙等危險并發(fā)癥的風(fēng)險。
南加州大學(xué)維特比工程學(xué)院和南加州大學(xué)倫納德戴維斯老年醫(yī)學(xué)學(xué)院之間的一項新研究合作利用強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測患者的腦震蕩狀況。
這項工作由BenjaminHacker(BS'24)領(lǐng)導(dǎo)，目前已發(fā)表在腦損傷領(lǐng)域的頂級旗艦期刊《神經(jīng)創(chuàng)傷雜志》上。
腦震蕩是一種創(chuàng)傷性腦損傷，會導(dǎo)致大腦功能暫時改變。Hacker表示，目前腦震蕩的臨床診斷通常依賴于基本的認(rèn)知測試，例如格拉斯哥昏迷量表，這是一種用于評估患者意識水平、反應(yīng)能力和記憶力的工具。然而，許多輕度腦震蕩患者從未失去意識，并且可能不會出現(xiàn)傳統(tǒng)的認(rèn)知癥狀，因此很容易診斷。Hacker表示，現(xiàn)有的測試不夠靈敏，無法檢測出許多較輕的病例。
“我們看到了一個機(jī)會，可以在‘根本不是腦震蕩’和嚴(yán)重到可以持續(xù)檢測到的腦震蕩之間找到一個契機(jī)，”哈克說道，他是南加州大學(xué)維特比工程學(xué)院本科生時撰寫的這篇論文的作者，現(xiàn)在是莫克家族化學(xué)工程和材料科學(xué)系的碩士生。
“臨床醫(yī)生，”他補(bǔ)充道，“不一定會為沒有任何癥狀的患者開具影像檢查和MRI檢查。我們的想法是，這是一種輔助方法，可以在患者出現(xiàn)某些癥狀但無法僅根據(jù)認(rèn)知測試做出腦震蕩診斷時為臨床醫(yī)生提供幫助。”
Hacker表示，他與南加州大學(xué)LeonardDavis老年醫(yī)學(xué)學(xué)院老年醫(yī)學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程和神經(jīng)科學(xué)副教授AndreiIrimia領(lǐng)導(dǎo)的合作者通過利用健康對照樣本和腦震蕩患者的MRI腦部掃描數(shù)據(jù)建立了模型。分類器所基于的成像稱為擴(kuò)散加權(quán)成像，它測量液體通過不同連接路徑流經(jīng)大腦的方式。
“這些數(shù)據(jù)量化了大腦不同區(qū)域之間擴(kuò)散的方向性。它告訴我們這些不同節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系有多緊密。然后我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)了一個分類器，”Hacker說。“我們用一個發(fā)現(xiàn)樣本訓(xùn)練這個分類器，讓它知道健康人和受傷人員的連接矩陣有何不同。然后，??當(dāng)我們給它獨(dú)立的測試樣本時，它能夠根據(jù)大腦連接矩陣中的模式和某些神經(jīng)通路的強(qiáng)度，檢測出哪些受試者是腦震蕩的，哪些是健康的。”
Hacker和他的團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)他們的分類模型效果非常好，在訓(xùn)練和測試樣本中都表現(xiàn)出99%的準(zhǔn)確率。
“這種方法的準(zhǔn)確率比我們見過的任何方法都要高得多，”Hacker說。“我認(rèn)為這是因為之前沒有人設(shè)計出我們這種精確的流程，即使用擴(kuò)散加權(quán)成像，將其轉(zhuǎn)化為連接矩陣，然后以定制的方式利用機(jī)器學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)哪些路徑最容易受到頭部創(chuàng)傷的影響。這當(dāng)然是新穎的，因為到目前為止，我們還沒有一個足夠準(zhǔn)確的基于成像的腦震蕩分類器可以依賴。”
該分類器是使用貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建的，Hacker將其描述為一種概率系統(tǒng)，它根據(jù)先前條件的知識，根據(jù)錯誤分類或誤分類概率最小的特征進(jìn)行分類。
“它使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來確定你期望從健康人身上看到什么樣的模式，以及你期望從受傷的人身上看到什么樣的模式，”Hacker說。
作為知名期刊上發(fā)表研究成果的主要作者，對一名本科生來說是一項獨(dú)特的成就。對于Hacker來說，他在春季將返回南加州大學(xué)維特比分校攻讀材料工程碩士學(xué)位，在南加州大學(xué)倫納德·戴維斯老年學(xué)學(xué)院進(jìn)行本科研究似乎是一個令人驚訝的途徑。
Hacker最初通過Viterbi工程本科生研究中心(CURVE)項目與Irimia實驗室配對。他很快發(fā)現(xiàn)他的化學(xué)工程背景非常適合這種類型的大腦研究。Hacker精通有關(guān)流體在各種環(huán)境中流動方式的化學(xué)工程理論。這些背景知識很好地轉(zhuǎn)化為他很快發(fā)現(xiàn)自己專攻的大腦研究，對機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的迷戀推動了他更好地理解神經(jīng)連接組的愿望。
“在Irimia的幫助下，我想出了這個想法，并被它吸引，因為了解擴(kuò)散(水和其他液體移動的一種方式)非常基于化學(xué)工程。這是這項研究的核心，也是這些腦部掃描的核心——追蹤水在大腦中擴(kuò)散的方式，”Hacker說。“這對我來說是一個機(jī)會，讓我能夠?qū)⑽覍W(xué)到的大量有關(guān)流體力學(xué)和數(shù)值分析的知識應(yīng)用到與課堂上介紹的應(yīng)用完全不同的東西上。”
研究團(tuán)隊創(chuàng)建的分類器有可能成為可應(yīng)用于臨床的腦震蕩診斷平臺的基礎(chǔ)。
“我們認(rèn)為這項工作絕對有可能以積極的方式顛覆該領(lǐng)域并產(chǎn)生影響。這對我來說是最令人興奮的部分。我迫不及待地想看看這會帶來什么，”哈克說。
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