Пройти тест на возраст мозга 1: Тест «Сколько лет Вашему мозгу»

Содержание

Умение балансировать удлиняет жизнь — Российская газета

Если регулярно делать упражнения на балансировку, мы не только укрепим вестибулярный аппарат и избавим себя от многих неприятностей, но и удлиним себе жизнь. К такому выводу пришли ученые London University College, обобщившие результаты почти полутора десятков многолетних экспериментов, в которых принимали участие более 53 тысяч человек старшего возраста.

Эксперты установили: 25% участников исследований, имевших лучшие результаты по способности сохранять равновесие, жили в среднем на 10 лет дольше, чем те 25%, которые хуже прочих справились с тестами.

Результаты ожидаемые: с возрастом координировать движения и держать баланс все труднее, это связано не только с ухудшением физического состояния, но и ослаблением нервной системы. Ученые даже предложили таблицу, показывающую «нормальное» время сохранения баланса для людей разного возраста.

Как пройти тест правильно

Нужно встать на одну ногу, а другую согнуть и либо прижать ступней к колену стоящей ноги, либо отвести назад и придерживать за ступню одной рукой.

Приняв позу, закройте глаза и отсчитывайте секунды, пока не потеряете равновесие.

Если вам удается устоять на одной ноге время, соответствующее вашему возрасту (см. таблицу), — все в порядке. Если вы можете стоять дольше — прекрасно, ваш физиологический возраст меньше реального. Если же вы теряете баланс быстро — дело плохо, ваш организм «тянет» на более старший возраст по сравнению с паспортом.

Хорошая новость: упражнения на баланс помогают улучшить состояние нервной системы

Тренировки остановят время

Но есть и хорошая новость: выполняя упражнения на координацию и балансировку, можно укрепить вестибулярный аппарат, улучшить состояние нервной системы и мышечного каркаса и реально продлить жизнь. Не случайно, например, в разных школах йоги такие упражнения присутствуют обязательно.

Особенно важно развивать устойчивость еще по одной причине: чтобы, поскользнувшись на обледеневшей дороге, устоять на ногах и не получить травму.

«Лучше всего включить упражнения на баланс в свою ежедневную гимнастику, — советует читателям «РГ — Недели» преподаватель кафедры физической активности и экстремальных видов спорта Российского государственного университета физической культуры, спорта и туризма Инна Волобуева. — Выполняя их регулярно, вы увидите результат уже через пару недель».

Советы тренера

Двигаемся от простого к сложному. Время баланса увеличиваем постепенно.

На первых порах можно подстраховать себя, выполняя гимнастику рядом со стеной или стулом, чтобы можно было на них опереться.

Сначала выполняем упражнения с открытыми глазами, когда почувствуем себя уверенно, держим баланс с закрытыми глазами — это намного труднее.

Увеличить сложность можно, если тренироваться на мягкой неустойчивой поверхности. В домашних условиях можно воспользоваться даже обычной подушкой. Для серьезных тренировок подойдет гибкая платформа или специальный надувной резиновый диск. Еще один бонус — в работу включаются дополнительные группы мышц. Значит, выполнение таких упражнений требует дополнительных энергетических трат, и в целом такая гимнастика эффективнее. Например, бегуны дополняют тренировки на стадионе бегом по неровным тропинкам.

Инфографика «РГ»: Александр Смирнов/Ирина Невинная

Практика

Упражнений на баланс десятки. Мы, как обычно, приводим самые простые, с которых можно начать.

1. Стопы вместе, руки на поясе, глаза закрыты — стоять 20 секунд.

2. Из того же положения подняться на носках — стоять 15 секунд, закрыть глаза — еще 15 секунд.

3. Одну стопу поставить перед другой «пятка к носку» на одной линии, руки на поясе — стоять 20 секунд, закрыть глаза, повторить.

4. Руки на поясе, подняться на носке правой ноги, левую ногу согнуть в колене и поднять вперед — стоять 15 секунд. Закрыть глаза — стоять еще 15 секунд.

5. Одна стопа стоит перед другой на одной линии, руки на поясе, выполнить 6 маятникообразных наклонов вправо и влево — один наклон в секунду. Глаза открыты.

6. Стопы вместе, подняться на носки, голову до предела запрокинуть назад — стоять 15 секунд, закрыть глаза — стоять еще 10 секунд.

7. Стоя на носках, выполнить 5-6 медленных круговых движений головой. Сначала в одну сторону, потом в другую.

Повторить с закрытыми глазами.

8. Стоя на одной ноге, согнуть другую перед собой, взять ее одноименной рукой под стопой и попытаться, медленно выпрямляя, поднять ногу вверх.

9. Ласточка. Стоя на одной ноге, выполнить наклон вперед, одновременно отводя назад другую ногу. Обе ноги — прямые. Держать 20 секунд.

Карта сайта

Страница не найдена. Возможно, карта сайта Вам поможет.

  • Главная
  • Университет
    • Об университете
      • Контакты
      • Банковские реквизиты
      • Миссия, Видение и Политика в области качества
      • История
      • Гимн и символика
      • Гранты и награды
      • Достижения
      • Виртуальная Доска Почета
      • Почётные доктора и профессоры
      • Известные выпускники
      • Музеи
        • Музей истории УО «Гродненский государственный медицинский университет»
          • Сотрудники
          • Историческая справка
          • Выставка одного экспоната
          • День в истории
          • ЖИЗНЬ ЗАМЕЧАТЕЛЬНЫХ ВРАЧЕЙ (XIX- н. XX в.)
            • Знаменитые офтальмологи Адамюки — наши земляки
            • Наш земляк В.Н. Беклемишев
            • Н.М.Берестнев — видный ученый-бактериолог
            • Доктор А.А. Богданов — революционер, ученый и писатель
            • Наш земляк П.М. Буйко
            • Главврач Гродненского военного госпиталя А.Я. Евдокимов
            • Врач, экономист и историк Н.А. Гурвич
            • Профессор И.В. Заблудовский — основатель классического массажа
            • Доктор Е.Ф. Калитовский (1896-1980) – основатель курортологии в Беларуси
            • Кемарский К.С. — лекарь с «отличием»
            • Коренчевский В.Г. — выдающийся патолог, геронтолог, фармаколог и бактериолог
            • Косицкий В.И. — наш земляк, хирург-ортопед
            • Гродненский «Народный лекарь» и общественный деятель Василий Васильевич Кошелев
            • Пропагандист физических методов лечения и «Герой труда» — наш земляк В. С. Пирусский
            • Профессор Г.А. Полюта — талантливый врач и ветеринар
            • Президент «Общества врачей Гродненской губернии», доктор Александр Федорович Рейпольский
            • Соловьев З.П. — губернский врач-эпидемиолог и основоположник советского здравоохранения
            • Доктор В.Л. Теплиц — главный хирург первого военно-морского госпиталя СССР
            • Терешков Павел Ефимович — главный акушер-гинеколог Гродненской области
            • Доктор Ф.Ф. Ульрих — врач, общественный деятель и благотворитель
            • Врач-терапевт Шапиро Генрих Александрович
            • Профессор И.Ю.Тарасевич, лечивший поэта Андрея Белого
            • Доктор В.Д.Гинденбург, лечащий врач великого композитора М.И.Глинки
            • Офтальмолог И.В. Костенич, вернувший зрение известному ученому Д. И. Менделееву
          • ЖИЗНЬ ЗАМЕЧАТЕЛЬНЫХ ВРАЧЕЙ (период ВОВ и создания вуза)
          • Мероприятия музея истории
          • Виртуальный музей
        • Музей беларускай этнаграфіі
    • Структура
    • Нормативные документы и процедуры
    • Лечебная деятельность
    • Международное сотрудничество
    • Пресс-центр
      • Новости
      • Анонсы
      • События
      • Объявления и поздравления
      • Конференции
      • Фотоальбом
        • Открытый диалог с активом студенческого самоуправления
        • VI межвузовская научно-практическая интернет-конференция «Актуальные вопросы радиационной и экологической медицины, лучевой диагностики и лучевой терапии»
        • Проект StudHUB
        • День открытых дверей-2022
        • Представление нового ректора ГрГМУ
        • Заседание совета университета (март 2022)
        • 79-я годовщина со дня трагедии в Хатыни
        • Распределение-2022
        • Симуляционно-аттестационный центр ГрГМУ
        • Spectra’22
        • Витебск – Молодежная столица Республики Беларусь-2022
        • Финал республиканского конкурса «Студент года-2021»
        • Акция «Мы за жизнь без наркотиков»
        • Торжественные мероприятия к Дню защитника Отечества-2022
        • Досрочное голосование. Референдум по внесению дополнений и изменений в Конституцию Республики Беларусь
        • Чрезвычайный и Полномочный Посол Индии в Республике Беларусь посетил ГрГМУ
        • Предварительное распределение-2022 (часть 2)
        • Предварительное распределение-2022 (часть 1)
        • Отчетное заседание рабочей группы по координации деятельности Центров мониторинга профессиональных рисков и психологической поддержки медицинских работников
        • Студенты ГрГМУ помогают практическому здравоохранению в борьбе с коронавирусом
        • В ГрГМУ прошла расширенная итоговая коллегия главного управления здравоохранения Гродненского облисполкома
        • Расширенное заседание совета университета
        • Студенты ГрГМУ помогают практическому здравоохранению
        • Рабочий визит в Грузию в рамках учебной аккредитации вузов-партнеров
        • Новогодний бал во Дворце Независимости
        • Новогодний бал для талантливой молодежи Гродненщины
        • Финал V Турнира трех вузов по ScienceQuiz
        • Встреча представителей учреждений здравоохранения со студентами-выпускниками вуза
        • Визит профессора Джаниты Абейвикремы Лиянаге, Чрезвычайного и Полномочного Посла Демократической Социалистической Республики Шри-Ланки
        • Областной этап конкурса «Студент года-2021″
        • Республиканская онлайн-конференция, посвященная 60-летию кафедры акушерства и гинекологии
        • Alma Mater-2021 (ПФ, МДФ)
        • В ГрГМУ вручили сертификаты слушателям школы резерва кадров
        • Оториноларингологические чтения
        • Alma Mater-2021 (ЛФ, МПФ)
        • Диалоговая площадка с депутатом Палаты представителей Олегом Сергеевичем Гайдукевичем
        • Визит экспертной группы бизнес-премии «Лидер года»
        • Заместитель премьер-министра Республики Беларусь Игорь Викторович Петришенко встретился со студентами ГрГМУ
        • Делегация Багдадского университета с визитом в ГрГМУ
        • Студенческий фестиваль национальных культур-2021
        • Студент года-2021
        • Занятия в симуляционном центре ГрГМУ, имитирующем «красную зону»
        • Торжественная церемония вручения дипломов о переподготовке
        • Праздничный концерт, посвященный Дню Матери
        • Церемония подписания договора о сотрудничестве вуза и Гродненской православной епархии
        • Диалоговая площадка с председателем Гродненского облисполкома Владимиром Степановичем Караником
        • Выставка-презентация учреждений высшего образования «Образование будущего»
        • Товарищеский турнир по мини-футболу
        • Конференция «Современные проблемы радиационной и экологической медицины, лучевой диагностики и терапии»
        • Посвящение в первокурсники-2021
        • Встреча заместителя министра здравоохранения Д. В. Чередниченко со студентами
        • Открытый диалог, приуроченный к 19-летию БРСМ
        • Группа переподготовки по специальности «Организация здравоохранения»
        • Собрания факультетов для первокурсников-2021
        • День знаний — 2021
        • Совет университета
        • Студенты военной кафедры ГрГМУ приняли присягу
        • День освобождения Гродно-2021
        • Ремонтные и отделочные работы
        • Итоговая практика по военной подготовке
        • День Независимости-2021
        • Студенты военной кафедры ГрГМУ: итоговая практика-2021
        • Выпускной лечебного факультета-2021
        • Выпускной медико-психологического и медико-диагностического факультетов-2021
        • Выпускной педиатрического факультета-2021
        • Выпускной факультета иностранных учащихся-2021
        • Вручение дипломов выпускникам-2021
        • Митинг-реквием, посвященный 80-й годовщине начала Великой Отечественной войны
        • Акция «Память», приуроченная к 80-летию начала Великой Отечественной войны
        • Республиканский легкоатлетический студенческий забег «На старт, молодежь!»
        • Актуальные вопросы гигиены питания
        • Торжественное мероприятие к Дню медицинских работников-2021
        • Совет университета
        • Выездное заседание Республиканского совета ректоров
        • Церемония вручения медалей и аттестатов особого образца выпускникам 2021 года
        • Предупреждение деструктивных проявлений в студенческой среде и влияния агрессивного информационного контента сети интернет
        • Онлайн-выставка «Помнить, чтобы не повторить»
        • Областная межвузовская конференция «Подвиг народа бессмертен»
        • Финал первого Республиканского интеллектуального турнира ScienceQuiz
        • Конференция «Актуальные вопросы коморбидности заболеваний в амбулаторной практике: от профилактики до лечения»
        • День семьи-2021
        • Диалоговая площадка с председателем Гродненского областного Совета депутатов
        • Праздничные городские мероприятия к Дню Победы
        • Областной этап конкурса «Королева студенчества-2021″
        • Праздничный концерт к 9 мая 2021
        • IV Республиканский гражданско-патриотический марафон «Вместе – за сильную и процветающую Беларусь!»
        • Университетский кубок КВН-2021
        • Музыкальная планета студенчества (завершение Дней ФИУ-2021)
        • Молодёжный круглый стол «Мы разные, но мы вместе»
        • Дни ФИУ-2021. Интеллектуальная игра «Что?Где?Когда?»
        • Неделя донорства в ГрГМУ
        • Творческая гостиная. Дни ФИУ-2021
        • Открытие XVIII студенческого фестиваля национальных культур
        • Передвижная мультимедийная выставка «Партизаны Беларуси»
        • Республиканский субботник-2021
        • Семинар «Человек внутри себя»
        • Международный конкурс «Здоровый образ жизни глазами разных поколений»
        • Вручение нагрудного знака «Жена пограничника»
        • Встреча с представителями медуниверситета г. Люблина
        • Королева Студенчества ГрГМУ — 2021
        • День открытых дверей-2021
        • Управление личными финансами (встреча с представителями «БПС-Сбербанк»)
        • Весенний «Мелотрек»
        • Праздничный концерт к 8 Марта
        • Диалоговая площадка с председателем Гродненского облисполкома
        • Расширенное заседание совета университета
        • Гродно — Молодежная столица Республики Беларусь-2021
        • Торжественное собрание, приуроченное к Дню защитника Отечества
        • Вручение свидетельства действительного члена Белорусской торгово-промышленной палаты
        • Новогодний ScienceQuiz
        • Финал IV Турнира трех вузов ScienseQuiz
        • Областной этап конкурса «Студент года-2020″
        • Семинар дистанционного обучения для сотрудников университетов из Беларуси «Обеспечение качества медицинского образования и образования в области общественного здоровья и здравоохранения»
        • Студент года — 2020
        • День Знаний — 2020
        • Церемония награждения лауреатов Премии Правительства в области качества
        • Военная присяга
        • Выпускной лечебного факультета-2020
        • Выпускной медико-психологического факультета-2020
        • Выпускной педиатрического факультета-2020
        • Выпускной факультета иностранных учащихся-2020
        • Распределение — 2020
        • Стоп коронавирус!
        • Навстречу весне — 2020
        • Профориентация — 18-я Международная специализированная выставка «Образование и карьера»
        • Спартакиада среди сотрудников «Здоровье-2020″
        • Конференция «Актуальные проблемы медицины»
        • Открытие общежития №4
        • Встреча Президента Беларуси со студентами и преподавателями медвузов
        • Новогодний утренник в ГрГМУ
        • XIX Республиканская студенческая конференция «Язык. Общество. Медицина»
        • Alma mater – любовь с первого курса
        • Актуальные вопросы коморбидности сердечно-сосудистых и костно-мышечных заболеваний в амбулаторной практике
        • Областной этап «Студент года-2019″
        • Финал Science Qiuz
        • Конференция «Актуальные проблемы психологии личности и социального взаимодействия»
        • Посвящение в студенты ФИУ
        • День Матери
        • День открытых дверей — 2019
        • Визит в Азербайджанский медицинский университет
        • Семинар-тренинг с международным участием «Современные аспекты сестринского образования»
        • Осенний легкоатлетический кросс — 2019
        • 40 лет педиатрическому факультету
        • День Знаний — 2019
        • Посвящение в первокурсники
        • Акция к Всемирному дню предотвращения суицида
        • Турслет-2019
        • Договор о создании филиала кафедры общей хирургии на базе Брестской областной больницы
        • День Независимости
        • Конференция «Современные технологии диагностики, терапии и реабилитации в пульмонологии»
        • Выпускной медико-диагностического, педиатрического факультетов и факультета иностранных учащихся — 2019
        • Выпускной медико-психологического факультета — 2019
        • Выпускной лечебного факультета — 2019
        • В добрый путь, выпускники!
        • Распределение по профилям субординатуры
        • Государственные экзамены
        • Интеллектуальная игра «Что? Где? Когда?»
        • Мистер и Мисс факультета иностранных учащихся-2019
        • День Победы
        • IV Республиканская студенческая военно-научная конференция «Этих дней не смолкнет слава»
        • Республиканский гражданско-патриотический марафон «Вместе — за сильную и процветающую Беларусь!»
        • Литературно-художественный марафон «На хвалях спадчыны маёй»
        • День открытых дверей-2019
        • Их имена останутся в наших сердцах
        • Областной этап конкурса «Королева Весна — 2019″
        • Королева Весна ГрГМУ — 2019
        • Профориентация «Абитуриент – 2019» (г. Барановичи)
        • Мероприятие «Карьера начинается с образования!» (г. Лида)
        • Итоговое распределение выпускников — 2019
        • «Навстречу весне — 2019″
        • Торжественная церемония, посвященная Дню защитника Отечества
        • Торжественное собрание к Дню защитника Отечества — 2019
        • Мистер ГрГМУ — 2019
        • Предварительное распределение выпускников 2019 года
        • Митинг-реквием у памятника воинам-интернационалистам
        • Профориентация «Образование и карьера» (г.Минск)
        • Итоговая коллегия главного управления здравоохранения Гродненского областного исполнительного комитета
        • Спартакиада «Здоровье — 2019»
        • Итоговая научно-практическая конференция «Актуальные проблемы медицины».
        • Расширенное заседание Совета университета.
        • Научно-практическая конференция «Симуляционные технологии обучения в подготовке медицинских работников: актуальность, проблемные вопросы внедрения и перспективы»
        • Конкурс первокурсников «Аlma mater – любовь с первого курса»
        • XVI съезд хирургов Республики Беларусь
        • Итоговая практика
        • Конкурс «Студент года-2018»
        • Совет университета
        • 1-й съезд Евразийской Аритмологической Ассоциации (14.09.2018 г.)
        • 1-й съезд Евразийской Аритмологической Ассоциации (13.09.2018 г.)
        • День знаний
        • День независимости Республики Беларусь
        • Церемония награждения победителей конкурса на соискание Премии СНГ
        • День герба и флага Республики Беларусь
        • «Стань донором – подари возможность жить»
        • VIII Международный межвузовский фестиваль современного танца «Сделай шаг вперед»
        • Конкурс грации и артистического мастерства «Королева Весна ГрГМУ – 2018»
        • Окончательное распределение выпускников 2018 года
        • Митинг-реквием, приуроченный к 75-летию хатынской трагедии
        • Областное совещание «Итоги работы терапевтической и кардиологической служб Гродненской области за 2017 год и задачи на 2018 год»
        • Конкурсное шоу-представление «Мистер ГрГМУ-2018»
        • Предварительное распределение выпускников 2018 года
        • Итоговая научно-практическая конференция «Актуальные проблемы медицины»
        • II Съезд учёных Республики Беларусь
        • Круглый стол факультета иностранных учащихся
        • «Молодежь мира: самобытность, солидарность, сотрудничество»
        • Заседание выездной сессии Гродненского областного Совета депутатов
        • Областной этап республиканского конкурса «Студент года-2017»
        • Встреча с председателем РОО «Белая Русь» Александром Михайловичем Радьковым
        • Конференция «Актуальные вопросы инфекционной патологии», 27. 10.2017
        • XIX Всемирный фестиваль студентов и молодежи
        • Республиканская научно-практическая конференция «II Гродненские аритмологические чтения»
        • Областная научно-практическая конференция «V Гродненские гастроэнтерологические чтения»
        • Праздник, посвящённый 889-летию города Гродно
        • Круглый стол на тему «Место и роль РОО «Белая Русь» в политической системе Республики Беларусь» (22.09.2017)
        • ГрГМУ и Университет медицины и фармации (г.Тыргу-Муреш, Румыния) подписали Соглашение о сотрудничестве
        • 1 сентября — День знаний
        • Итоговая практика на кафедре военной и экстремальной медицины
        • Квалификационный экзамен у врачей-интернов
        • Встреча с Комиссией по присуждению Премии Правительства Республики Беларусь
        • Научно-практическая конференция «Амбулаторная терапия и хирургия заболеваний ЛОР-органов и сопряженной патологии других органов и систем»
        • День государственного флага и герба
        • 9 мая
        • Республиканская научно-практическая конференция с международным участием «V белорусско-польская дерматологическая конференция: дерматология без границ»
        • «Стань донором – подари возможность жить»
        • «Круглый стол» Постоянной комиссии Совета Республики Беларусь Национального собрания Республики Беларусь по образованию, науке, культуре и социальному развитию
        • Весенний кубок КВН «Юмор–это наука»
        • Мисс ГрГМУ-2017
        • Распределение 2017 года
        • Общегородской профориентационный день для учащихся гимназий, лицеев и школ
        • Праздничный концерт, посвященный Дню 8 марта
        • Конкурсное шоу-представление «Мистер ГрГМУ–2017»
        • «Масленица-2017»
        • Торжественное собрание и паздничный концерт, посвященный Дню защитника Отечества
        • Лекция профессора, д. м.н. О.О. Руммо
        • Итоговая научно-практическая конференция «Актуальные проблемы медицины»
        • Меморандум о сотрудничестве между областной организацией Белорусского общества Красного Креста и региональной организацией Красного Креста китайской провинции Хэнань
        • Визит делегации МГЭУ им. А.Д. Сахарова БГУ в ГрГМУ
        • «Студент года-2016»
        • Визит Чрезвычайного и Полномочного Посла Королевства Швеция в Республике Беларусь господина Мартина Оберга в ГрГМУ
        • Конкурс первокурсников «Аlma mater – любовь с первого курса»
        • День матери в ГрГМУ
        • Итоговая практика-2016
        • День знаний
        • Визит китайской делегации в ГрГМУ
        • Визит иностранной делегации из Вроцлавского медицинского университета (Республика Польша)
        • Торжественное мероприятие, посвященное профессиональному празднику – Дню медицинского работника
        • Визит ректора ГрГМУ Виктора Александровича Снежицкого в Индию
        • Республиканская университетская суббота-2016
        • Республиканская акция «Беларусь против табака»
        • Встреча с поэтессой Яниной Бокий
        • 9 мая — День Победы
        • Митинг, посвященный Дню Государственного герба и Государственного флага Республики Беларусь
        • Областная межвузовская студенческая научно-практическая конференция «1941 год: трагедия, героизм, память»
        • «Цветы Великой Победы»
        • Концерт народного ансамбля польской песни и танца «Хабры»
        • Суботнiк ў Мураванцы
        • «Мисс ГрГМУ-2016»
        • Визит академика РАМН, профессора Разумова Александра Николаевича в УО «ГрГМУ»
        • Визит иностранной делегации из Медицинского совета Мальдивской Республики
        • «Кубок ректора Гродненского государственного медицинского университета по дзюдо»
        • «Кубок Дружбы-2016» по мини-футболу среди мужских и женских команд медицинских учреждений образования Республики Беларусь
        • Распределение выпускников 2016 года
        • Визит Министра обороны Республики Беларусь на военную кафедру ГрГМУ
        • Визит Первого секретаря Посольства Израиля Анны Кейнан и директора Израильского культурного центра при Посольстве Израиля Рей Кейнан
        • Визит иностранной делегации из провинции Ганьсу Китайской Народной Республики в ГрГМУ
        • Состоялось открытие фотовыставки «По следам Библии»
        • «Кубок декана» медико-диагностического факультета по скалолазанию
        • Мистер ГрГМУ-2016
        • Приём Первого секретаря Посольства Израиля Анны Кейнан в ГрГМУ
        • Спартакиада «Здоровье» УО «ГрГМУ» среди сотрудников 2015-2016 учебного года
        • Визит Посла Республики Индия в УО «ГрГМУ»
        • Торжественное собрание и концерт, посвященный Дню защитника Отечества
        • Митинг-реквием, посвященный Дню памяти воинов-интернационалистов
        • Итоговое заседание коллегии главного управления идеологической работы, культуры и по делам молодежи Гродненского облисполкома
        • Итоговая научно-практическая конференция Гродненского государственного медицинского университета
        • Новогодний концерт
        • Открытие профессорского консультативного центра
        • Концерт-акция «Молодёжь против СПИДа»
        • «Студент года-2015»
        • Открытые лекции профессора, академика НАН Беларуси Островского Юрия Петровича
        • «Аlma mater – любовь с первого курса»
        • Открытая лекция Регионального директора ВОЗ госпожи Жужанны Якаб
        • «Открытый Кубок по велоориентированию РЦФВиС»
        • Совместное заседание Советов университетов г. Гродно
        • Встреча с Министром здравоохранения Республики Беларусь В.И. Жарко
        • День города
        • Дебаты «Врач — выбор жизни»
        • День города
        • Праздничный концерт «Для вас, первокурсники!»
        • Акция «Наш год – наш выбор»
        • День знаний
        • Открытое зачисление абитуриентов в УО «Гродненский государственный медицинский университет»
        • Принятие военной присяги студентами ГрГМУ
        • День Независимости Республики Беларусь
        • Вручение дипломов выпускникам 2015 года
        • Республиканская олимпиада студентов по педиатрии
        • Открытие памятного знака в честь погибших защитников
        • 9 мая
        • «Вторая белорусско-польская дерматологическая конференция: дерматология без границ»
        • Мистер университет
        • Мисс универитет
        • КВН
        • Гродненский государственный медицинский университет
        • Чествование наших ветеранов
        • 1 Мая
        • Cовместный субботник
      • Наши издания
      • Медицинский календарь
      • Университет в СМИ
      • Видео-презентации
    • Общественные объединения
    • Комиссия по противодействию коррупции
    • Образовательная деятельность
  • Абитуриентам
  • Студентам
  • Выпускникам
  • Слайдер
  • Последние обновления
  • Баннеры
  • Иностранному гражданину
  • Научная деятельность
  • Поиск

Острый лимфобластный лейкоз (ОЛЛ) у детей и подростков

Три фазы лечения

Лечение ОЛЛ включает в себя 3 фазы и длится от 2 до 3 лет. Основным методом лечения ОЛЛ является химиотерапия. В химиотерапии используются мощные лекарственные препараты для остановки роста опухолевых клеток, уничтожая их или препятствуя их делению. Детям чаще всего назначают комбинацию различных лекарственных препаратов. Эти препараты могут вводиться в кровоток (внутривенно), приниматься внутрь (перорально) или же вводиться непосредственно в спинномозговую жидкость (интратекально).

Выбор метода химиотерапии и лекарственных средств зависит от группы риска ребенка. Дети с лейкозом высокого риска обычно получают больше противоопухолевых препаратов и/или более высокие дозы, чем дети с ОЛЛ низкого риска.

1. Индукция

Целью индукционной терапии является уничтожение бластных клеток в крови и костном мозге и перевод заболевания в ремиссию. Эта фаза обычно длится 4–6 недель. В это же время для уничтожения бластных клеток, остающихся в спинномозговой жидкости, может быть назначена сохраняющая терапия центральной нервной системы (ЦНС) (также называемая профилактической терапией ЦНС). В этом случае препараты вводятся в заполненное жидкостью пространство между тонкими слоями ткани, покрывающими спинной мозг (интратекально).

Для лечения используется комбинация химиотерапевтических препаратов. Эти препараты могут включать в себя винкристин, стероиды и пэгаспаргазу или аспарагиназу Erwinia, иногда с препаратом антрациклинового ряда, таким как доксорубицин или даунорубицин. В некоторых протоколах во время индукционной терапии применяют схему лечения, включающую циклофосфамид, цитарабин и 6-меркаптопурин.

2. Фаза консолидации/интенсификации

Целью терапии консолидации/интенсификации является уничтожение любых оставшихся клеток, способных к росту и вызывающих рецидив лейкоза. Эта фаза обычно длится 8-16 недель.

Пациенту назначают различные лекарственные средства, такие как циклофосфамид, цитарабин и или 6-меркаптопурин (6-МП). Также может назначаться метотрексат с терапией под защитой лейковорином или без нее.

3. Фаза стабилизации/продолжения

Целью поддерживающей терапии, последней и наиболее долгой фазы, является уничтожение любых опухолевых клеток, которые могли бы выжить после первых 2 фаз. Фаза стабилизации может продолжаться 2 или 3 года.

Эта фаза может включать в себя применение таких препаратов, как метотрексат, винкристин, стероиды, 6-меркаптопурин (6-МП). Пациентам с высоким риском могут назначаться антрациклиновые препараты, циклофосфамид и цитарабин.

Насколько возраст влияет на ваш мозг, память

Ваш мозг перестает расти и начинает стареть:

Ваш мозг перестает расти и начинает стареть:

Ваш мозг все еще развивается даже после того, как общество называет вас взрослым. Но это длится недолго. Как только вам исполнится 20, у вас начнется очень медленное «когнитивное снижение».


Получить результаты

С возрастом ваш мозг уменьшается.

С возрастом ваш мозг уменьшается.

После 40 лет ваш мозг становится на 5% меньше с каждым десятилетием. Когда вам исполняется 70, он сокращается еще быстрее. Ученые не знают, почему, но клетки мозга отмирают с возрастом.


Получить результаты

У вас меньше проблем с памятью, если вы:

У вас меньше проблем с памятью, если вы:

В битве памяти полов побеждают женщины. Мужчины показывают более низкие результаты в тестах на память, чем женщины, в любом возрасте, особенно после 40 лет.


Получите результаты

У вас больше шансов дольше оставаться острым, если:

У вас больше шансов дольше оставаться острым, если вы:

Исследования показывают, что люди с более здоровым сердцем показывают более высокие результаты в умственных тестах. Таким образом, привычки, которые помогают вашему сердцу, также помогают вашему мозгу. Хороший сон, здоровая, сбалансированная диета и физические упражнения — все это укрепляет мозг, даже когда он взрослеет.


Получить результаты

Вы, скорее всего, забудете это первым, когда станете старше:

Скорее всего, вы забудете это первым, когда станете старше:

Память, которая помогает вам запоминать факты, например, знать столицу страны . , называется семантической памятью.Процедурная память — это ваша мышечная память, которая отвечает за фразу «Это как езда на велосипеде». События, которые происходят с вами — эпизодические воспоминания — обычно идут первыми.


Получить результаты

Какая деятельность помогает вашему мозгу оставаться молодым?

  • Проведение времени с друзьями

Какое занятие помогает вашему мозгу оставаться молодым?

Как хорошее физическое здоровье является благом для вашего мозга, так и хорошее психическое и эмоциональное здоровье.Если вы бросите вызов своему мозгу с помощью новых навыков, он дольше будет работать на полную катушку. А группа хороших друзей — это не только хорошая компания, она может помочь вам жить дольше и больше помнить.


Получить результаты

По мере того, как ваш мозг стареет, он становится:

По мере того, как ваш мозг стареет, он становится:

Приток крови к мозгу естественным образом замедляется с возрастом, и в первую очередь это влияет на лобную кору. (Вот где вы храните слова.) Регулярные упражнения заставят ваше сердце биться быстрее, а дополнительная кровь заставит ваш мозг работать.


Получить результаты

Через 30 минут после того, как услышал ту же историю, 70-летний обычно помнит этот процент того, что помнит 18-летний.

Через 30 минут после того, как он услышал ту же историю, 70-летний обычно помнит этот процент того, что помнит 18-летний.

С другой стороны, ваши языковые навыки останутся с вами на всю жизнь.Фактически, ваш словарный запас продолжает увеличиваться в среднем возрасте.


Получить результаты

Какой витамин помогает снизить вероятность деменции?

Какой витамин помогает снизить вероятность деменции?

Когда дело доходит до памяти, B все, что вы можете B. Три витамина B — фолиевая кислота, B6 и B12 — помогают снизить уровень определенных белков, вызывающих слабоумие. Вы можете получить все три вещества из хлеба, обогащенных злаков и листовой зелени.


Получить результаты

У вас повышенный риск проблем с памятью, если вы:

У вас повышенный риск проблем с памятью, если вы:

Иногда удар по голове сразу вызывает потерю памяти. Но даже если вы пройдете через это с неповрежденными воспоминаниями, у вас будет больше шансов заболеть болезнью Альцгеймера позже.


Получить результаты

Начиная с 20-летнего возраста ваше психическое и эмоциональное здоровье имеет тенденцию к:

Начиная с 20-летнего возраста ваше психическое и эмоциональное здоровье имеет тенденцию к: Большое исследование показало, что, хотя ваша память может ухудшиться с возрастом, ваше общее психическое здоровье, по-видимому, улучшается.


Получить результаты

Индивидуальные вариации «возраста мозга» больше связаны с факторами раннего периода жизни, чем с продольными изменениями мозга

doi: 10. 7554/eLife.69995. Дидак Видаль-Пинейро 1 , Юньпэн Ван 1 , Стайн К. Крогсруд 1 , Инге К. Амлиен 1 , Уильям ФК Бааре 2 , Дэвид Бартр-Фаз 3 , Ларс Бертрам 1 4 , Андреас М Брандмайер 5 6 , Кристиан А. Древон 7 , Сандра Дюзель 6 , Клаус Эбмайер 8 , Ричард Н Хенсон 9 , Карме Жунке 3 10 , Рогир Эндрю Киевит 9 11 , Симона Кюн 12 13 , Эстен Леонардсен 1 , Ульман Линденбергер 5 6 , Кэтрин С Мэдсен 2 14 , Фредрик Магнуссен 1 , Афанасия Моника Мовинкель 1 , Ларс Нюберг 15 , Джеймс М Роу 1 , Барбара Сегура 3 10 , Стивен М Смит 6 , Øystein Sørensen 1 , Сана Сури 16 17 , Рене Вестерхаузен 18 , Эндрю Залески 19 , Энико Жолдос 17 , Кристин Беате Валховд 1 20 , Андерс Фьелл 1 20

Принадлежности Расширять

Принадлежности

  • 1 Центр изменений мозга и познания в течение жизни, факультет психологии, Университет Осло, Осло, Норвегия.
  • 2 Датский исследовательский центр магнитного резонанса, Центр функциональной и диагностической визуализации и исследований, Университетская клиника Копенгагена – Амагер и Хвидовре, Копенгаген, Дания.
  • 3 Медицинский факультет, Факультет медицины и здравоохранения, Институт неврологии, Университет Барселоны; Институт биомедицинских исследований Августа Пи и Суньера (IDIBAPS), Барселона, Испания.
  • 4 Любек Междисциплинарная платформа геномной аналитики (LIGA), Любекский университет, Любек, Германия.
  • 5 Макс Планк UCL Центр вычислительной психиатрии и исследований старения, Берлин, Германия.
  • 6 Центр психологии продолжительности жизни, Институт человеческого развития им. Макса Планка, Берлин, Германия.
  • 7 Кафедра питания, Институт фундаментальных медицинских наук, Медицинский факультет, Университет Осло и компания Vitas Ltd, Осло, Норвегия.
  • 8 Кафедра психиатрии, Оксфордский университет, Оксфорд, Соединенное Королевство.
  • 9 MRC Отдел познания и наук о мозге и кафедра психиатрии, Кембриджский университет, Кембридж, Соединенное Королевство.
  • 10 Centro de Investigación Biomédica en Red sobre Enfermedades Neurodegenerativas (CIBERNED), Барселона, Испания.
  • 11 Отделение когнитивной неврологии, Институт мозга, познания и поведения Дондерса, Медицинский центр Университета Радбуд, Неймеген, Нидерланды.
  • 12 Группа Лизы Мейтнер по неврологии окружающей среды, Институт человеческого развития им. Макса Планка, Берлин, Германия.
  • 13 Отделение психиатрии, Университетский медицинский центр Гамбург-Эппендорф, Гамбург, Германия.
  • 14 Рентгенография, Технологический факультет, Университетский колледж Копенгагена, Копенгаген, Дания.
  • 15 Умео Центр функциональной визуализации мозга, отделение интегративной медицинской биологии, секция физиологии и отделение радиационных наук, диагностическая радиология, Университет Умео, Умео, Швеция.
  • 16 Центр интегративной нейровизуализации Wellcome (WIN FMRIB), Оксфордский университет, Оксфорд, Великобритания.
  • 17 Wellcome Центр интегративной нейровизуализации, факультеты психиатрии и клинической неврологии, Оксфордский университет, Оксфорд, Соединенное Королевство.
  • 18 Секция когнитивной нейробиологии и нейропсихологии факультета психологии Университета Осло, Осло, Норвегия.
  • 19 Кафедра биомедицинской инженерии, Факультет инженерии и информационных технологий, Мельбурнский университет, Мельбурн, Австралия.
  • 20 Отделение радиологии и ядерной медицины, университетская больница Осло, Осло, Норвегия.
Бесплатная статья ЧВК

Элемент в буфере обмена

Didac Vidal-Pineiro и соавт. Элиф. .

Бесплатная статья ЧВК Показать детали Показать варианты

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

дои: 10.7554/eLife.69995.

Авторы

Дидак Видаль-Пинейро 1 , Юньпэн Ван 1 , Стайн К. Крогсруд 1 , Инге К. Амлиен 1 , Уильям ФК Бааре 2 , Дэвид Бартр-Фаз 3 , Ларс Бертрам 1 4 , Андреас М Брандмайер 5 6 , Кристиан А. Древон 7 , Сандра Дюзель 6 , Клаус Эбмайер 8 , Ричард Н Хенсон 9 , Карме Жунке 3 10 , Рогир Эндрю Киевит 9 11 , Симона Кюн 12 13 , Эстен Леонардсен 1 , Ульман Линденбергер 5 6 , Кэтрин С Мэдсен 2 14 , Фредрик Магнуссен 1 , Афанасия Моника Мовинкель 1 , Ларс Нюберг 15 , Джеймс М Роу 1 , Барбара Сегура 3 10 , Стивен М Смит 6 , Øystein Sørensen 1 , Сана Сури 16 17 , Рене Вестерхаузен 18 , Эндрю Залески 19 , Энико Жолдос 17 , Кристин Беате Валховд 1 20 , Андерс Фьелл 1 20

Принадлежности

  • 1 Центр изменений мозга и познания в течение жизни, факультет психологии, Университет Осло, Осло, Норвегия.
  • 2 Датский исследовательский центр магнитного резонанса, Центр функциональной и диагностической визуализации и исследований, Университетская клиника Копенгагена – Амагер и Хвидовре, Копенгаген, Дания.
  • 3 Медицинский факультет, Факультет медицины и здравоохранения, Институт неврологии, Университет Барселоны; Институт биомедицинских исследований Августа Пи и Суньера (IDIBAPS), Барселона, Испания.
  • 4 Любек Междисциплинарная платформа геномной аналитики (LIGA), Любекский университет, Любек, Германия.
  • 5 Макс Планк UCL Центр вычислительной психиатрии и исследований старения, Берлин, Германия.
  • 6 Центр психологии продолжительности жизни, Институт человеческого развития им. Макса Планка, Берлин, Германия.
  • 7 Кафедра питания, Институт фундаментальных медицинских наук, Медицинский факультет, Университет Осло и компания Vitas Ltd, Осло, Норвегия.
  • 8 Кафедра психиатрии, Оксфордский университет, Оксфорд, Соединенное Королевство.
  • 9 MRC Отдел познания и наук о мозге и кафедра психиатрии, Кембриджский университет, Кембридж, Соединенное Королевство.
  • 10 Centro de Investigación Biomédica en Red sobre Enfermedades Neurodegenerativas (CIBERNED), Барселона, Испания.
  • 11 Отделение когнитивной неврологии, Институт мозга, познания и поведения Дондерса, Медицинский центр Университета Радбуд, Неймеген, Нидерланды.
  • 12 Группа Лизы Мейтнер по неврологии окружающей среды, Институт человеческого развития им. Макса Планка, Берлин, Германия.
  • 13 Отделение психиатрии, Университетский медицинский центр Гамбург-Эппендорф, Гамбург, Германия.
  • 14 Рентгенография, Технологический факультет, Университетский колледж Копенгагена, Копенгаген, Дания.
  • 15 Умео Центр функциональной визуализации мозга, отделение интегративной медицинской биологии, секция физиологии и отделение радиационных наук, диагностическая радиология, Университет Умео, Умео, Швеция.
  • 16 Центр интегративной нейровизуализации Wellcome (WIN FMRIB), Оксфордский университет, Оксфорд, Великобритания.
  • 17 Wellcome Центр интегративной нейровизуализации, факультеты психиатрии и клинической неврологии, Оксфордский университет, Оксфорд, Соединенное Королевство.
  • 18 Секция когнитивной нейробиологии и нейропсихологии факультета психологии Университета Осло, Осло, Норвегия.
  • 19 Кафедра биомедицинской инженерии, Факультет инженерии и информационных технологий, Мельбурнский университет, Мельбурн, Австралия.
  • 20 Отделение радиологии и ядерной медицины, университетская больница Осло, Осло, Норвегия.

Элемент в буфере обмена

Полнотекстовые ссылки Параметры отображения цитирования

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

Возраст мозга — это широко используемый индекс для количественной оценки здоровья мозга людей как отклонение от нормативной траектории старения мозга. Считается, что более высокий, чем ожидалось, возраст мозга частично отражает скорость старения мозга выше среднего. Здесь мы явно проверили это предположение в двух независимых больших тестовых наборах данных (UK Biobank [основной] и Lifebrain [репликация]; продольные наблюдения ≈ 2750 и 4200), оценив взаимосвязь между поперечными и продольными оценками возраста мозга . Возраст мозга 90 068 моделей был оценен в двух разных обучающих наборах данных (n ≈ 38 000 [основной] и 1800 человек [репликация]) на основе структурных особенностей мозга.Результаты не показали никакой связи между поперечным сечением 90 067 возраста мозга 90 068 и скоростью изменения мозга, измеренной в продольном направлении. Скорее, 90 067 возраст мозга 90 068 во взрослом возрасте был связан с врожденными факторами массы тела при рождении и полигенными баллами 90 067 возраста мозга, 90 068, которые, как предполагалось, отражают постоянное влияние на структуру мозга на протяжении всей жизни с раннего возраста. Результаты требуют тонкой интерпретации индексов поперечного сечения стареющего мозга и ставят под сомнение их достоверность в качестве маркеров продолжающихся внутренних изменений стареющего мозга.Данные продольной визуализации следует отдавать предпочтение всякий раз, когда целью является понимание траекторий индивидуальных изменений мозга и когнитивных функций при старении.

Ключевые слова: старение; Дельта возраста мозга; Т1н; разница в возрасте мозга; упадок мозга; человек; нейровизуализация; неврология.

Резюме на простом языке

Ученые, изучающие мозг и старение, стремятся найти эффективный способ измерения здоровья мозга, который мог бы помочь выявить людей с риском слабоумия или проблем с памятью. Одним из популярных маркеров является «возраст мозга». Это измерение использует сканирование мозга для оценки хронологического возраста человека, а затем сравнивает предполагаемый возраст мозга с фактическим возрастом человека, чтобы определить, стареет ли его мозг быстрее или медленнее, чем ожидается для его возраста. Однако, поскольку возраст мозга зависит от одного сканирования мозга, сделанного в определенный момент времени, неясно, действительно ли оно измеряет старение мозга или может отражать различия мозга, которые присутствовали на протяжении всей жизни человека. Исследования, сравнивающие отдельные снимки мозга за несколько лет, необходимы, чтобы знать наверняка.Теперь Видаль-Пиньейро и соавт. показывают, что измерение возраста мозга не отражает более быстрое старение мозга. В ходе экспериментов исследователи сравнили повторные снимки мозга тысяч людей старше 40 лет. Эксперименты показали, что отклонения от нормативного возраста мозга, обнаруженные при одном сканировании, больше отражают различия в молодости, чем изменения мозга с течением времени. Например, люди с более старым мозгом с большей вероятностью имели низкий вес при рождении или имели комбинацию генов, связанных с более старым мозгом.Видаль-Пиньейро и др. показывают, что возраст мозга в основном отражает ранее существовавшее состояние мозга, а не старение мозга. Эксперименты также показывают, что генетика и раннее развитие мозга, вероятно, оказывают сильное влияние на здоровье мозга на протяжении всей жизни. Будущие исследования, пытающиеся проверить или разработать измерения старения мозга, должны использовать серийные измерения для отслеживания изменений мозга с течением времени.

© 2021, Видаль-Пинейро и др.

Заявление о конфликте интересов

DV, YW, SK, IA, WB, DB, LB, AB, RK, SK, EL, FM, AM, LN, JR, BS, SS, ØS, SS, RW, AZ, EZ, KW, AF Нет конкурирующих интересы заявлены, CD CAD: Является сотрудником ООО «Витас»

Цифры

Рисунок 1. . Теоретические ожидания и характеристики исследования.

Рисунок 1. Теоретические ожидания и характеристики исследования.

( a ) Три гипотетических траектории, ведущие к…

Рис. 1. Теоретические ожидания и характеристики исследования.

( a ) Три гипотетических траектории , ведущие к более высокой дельта возраста мозга .Более высокая дельта возраста мозга может быть объяснена более высокой скоростью нейробиологического старения (зеленый), отчетливыми событиями, которые привели к накоплению повреждений мозга в прошлом (желтый), или генетическими факторами и факторами развития в раннем возрасте (фиолетовый). Черная стрелка представляет собой нормативные значения возрастов мозга на протяжении всей жизни. ( b ) Старение мозга (зеленый) по сравнению с ранним возрастом (сине-фиолетовый) счета мозга в возрасте в пожилом возрасте. Для понятия старения мозга поперечное сечение 90 067 возраста мозга 90 068 (в баллах) относится к наклону 90 067 возраста мозга 90 068 по оценке двух или более наблюдений во времени (сплошная линия), отражающих текущие различия в скорости старения (пунктирная линия). , зеленая шкала).Что касается понятия ранней жизни, 90 067 возрастов головного мозга в поперечном сечении 90 068 (баллы) связаны с ранними экологическими, генетическими и/или особенностями развития, такими как масса тела при рождении (сине-фиолетовая шкала). ( c ) Распределение относительного возраста для тестовых и обучающих наборов данных UK Biobank. ( d ) Объяснение возрастной дисперсии (r 2 ) для каждой функции МРТ в обучающем наборе данных. Функции сгруппированы по модальности и упорядочены по объясненной дисперсии. ( e ) Модель возраста мозга , оцененная на обучающем (n = 38 682) и ( f ) тестовых наборах данных (участники = 1372; по два наблюдения в каждом). В ( e ) и ( f ) линии представляют идентичность (серые, то есть f ( x ) = x или диагональное соответствие ), линейную (зеленую) и обобщенную аддитивную модели. (GAM; оранжевый) хронологический возраст соответствует возрасту мозга . Доверительные интервалы (ДИ) вокруг подгонки GAM представляют собой 99,9% ДИ для среднего значения. В ( d ) gwc = контраст серого и белого вещества, (c) = корковый и (s) = подкорковый.

Рисунок 1—дополнение к рисунку 1.. Распределение по возрасту для…

Рисунок 1—дополнение к рисунку 1. Распределение по возрасту для набора данных репликации Lifebrain.

Рисунок 1—дополнение к рисунку 1. Распределение возраста для набора данных репликации Lifebrain.

( a ) Распределение относительного возраста для обучающих и тестовых наборов данных Lifebrain.Относительное возрастное распределение для разных когорт Lifebrain ( b ) обучающего и ( c ) тестового наборов данных.

Рисунок 1—дополнение к рисунку 2.. Возраст мозга модель…

Рисунок 1—дополнение к рисунку 2.. Возраст мозга прогнозов модели.

Возраст мозга предсказание модели (т. е. на тесте…

Рисунок 1—дополнение к рисунку 2.. Прогнозы модели возраста мозга.

Предсказание возраста мозга по модели (т. е. по данным испытаний), оцененное ( a ) с использованием LASSO в наборе данных UK Biobank и ( b ) экстремального повышающего градиента в образце Lifebrain.Серые, зеленые и оранжевые линии представляют функции идентичности, линейной и обобщенной аддитивной моделей (GAM), соответствующие мозгу в зависимости от хронологического возраста.

Рисунок 2. Соотношение между поперечным и продольным сечением…

Рис. 2.. Взаимосвязь между поперечной и продольной дельтой возраста мозга .

Рисунок 2. Взаимосвязь между поперечной и продольной дельтой возраста мозга .

( a ) Основной анализ с использованием набора данных UK Biobank и повышающего градиента (n = 1372, p = 0,04, r 2 = 0,002). ( b ) Анализ репликации с использованием другого алгоритма обучения (LASSO; n = 1372, p = 0.65, r 2 = 0,001) и ( c ) независимый набор данных (Lifebrain; n = 1500, p = 0,53, r 2 = 0,001). XGB = повышающий градиент, реализованный в XGBoost. Доверительные интервалы (ДИ) представляют собой 99,9% ДИ для подгонки. Продольная дельта возраста мозга ( дельта возраста мозга длинная ) относится к скорости изменения дельты между исходными и последующими измерениями МРТ. Поперечное сечение дельта возраста мозга ( дельта возраста мозга пересечение ) относится к центрцепту дельта возраста мозга ; то есть в среднем возрасте.

Рисунок 2—дополнение к рисунку 1. Тесты эквивалентности.

Рисунок 2—дополнение к рисунку 1. Тесты эквивалентности.

Тесты на неполноценность трех основных моделей, используемых для…

Рисунок 2—дополнение к рисунку 1.. Эквивалентные тесты.

Тесты неполноценности для трех основных моделей, используемых для оценки взаимосвязи между поперечным сечением и возрастной дельтой мозга длинной . Тесты неполноценности проверяют, можно ли отвергнуть нулевую гипотезу о таком большом эффекте, как Δ. На оси x Δ отражает нулевую гипотезу как βetas (лет/ дельта ). Нулевая гипотеза об эффекте не менее 0,11 года/ дельта может быть отклонена (p<0,05) во всех трех тестах.Δ был оценен в [-0,02, 0,05, 0,001]. Пунктирная красная линия указывает критерий p = 0,05 для отклонения нулевой гипотезы.

Рисунок 2—дополнение к рисунку 2.. Связь между мозгом…

Рисунок 2—дополнение к рисунку 2.. Взаимосвязь между дельтой возраста мозга и составными показателями изменений.

Рисунок 2—дополнение к рисунку 2. Взаимосвязь между возрастной дельтой мозга и составными показателями изменений.

Взаимосвязь между составной мерой изменения, зафиксированной первым основным компонентом изменения признаков, и поперечной дельтой возраста мозга в ( a ) в Британском биобанке и повышающем градиенте, (b) Британский биобанк и алгоритм LASSO и ( c ) набор данных Lifebrain. Взаимосвязь между составной мерой изменения и (продольной) дельта возраста мозга long в ( d ) британском биобанке и повышающем градиенте, ( e ) британском биобанке и алгоритме LASSO, и ( f ) ) набор данных Lifebrain. Отрицательные значения в главном компоненте отражают снижение активности головного мозга (например, более резкое истончение коры, больший объем желудочков и т. д.). n = 1369 и 1497 для наборов данных UK Biobank и Lifebrain.

Рисунок 2—дополнение к рисунку 3.. Связь между мозгом

Рисунок 2—дополнение к рисунку 3. Взаимосвязь между дельтой возраста мозга и изменением необработанных признаков.

Рисунок 2—дополнение к рисунку 3. Взаимосвязь между возрастной дельтой мозга и изменением необработанных признаков.

Изменение характеристик с течением времени в ( a ) UK Biobank и ( b ) наборах данных Lifebrain. Зависимость со знаком между поперечным сечением дельта возраста мозга и продольным изменением необработанных признаков в ( c ) в Британском биобанке с использованием алгоритма повышающего градиента, ( d ) в Британском биобанке с использованием алгоритма LASSO и ( e ) набор данных Lifebrain с использованием алгоритма повышающего градиента. Зависимость со знаком между изменением в дельта возраста мозга ( дельта возраста мозга длинное ) и лонгитюдным изменением необработанных признаков в ( f ) в Британском биобанке с использованием алгоритма повышения градиента, ( g ) в Британском биобанке с использованием алгоритма LASSO и ( h ) набора данных Lifebrain с использованием алгоритма повышающего градиента. Пунктирные линии представляют порог значимости с поправкой Бонферрони (|n| = 365 и 372 признака для наборов данных UK Biobank и Lifebrain соответственно). Сплошная линия представляет нескорректированный порог значимости p=0,05. n = 1372 и 1500 для наборов данных UK Biobank и Lifebrain.

Рисунок 3. Взаимосвязь между возрастом мозга в поперечном сечении…

Рис. 3.. Взаимосвязь между дельтой возраста мозга в поперечном сечении и массой тела при рождении.

Рисунок 3. Зависимость между 90 067 дельтой возраста мозга в поперечном сечении 90 068 и массой тела при рождении.

( a ) Основное влияние массы тела при рождении на дельту возраста мозга с использованием набора данных UK Biobank и повышающего градиента (n = 770, p = 0,02, r 2 = 0,009). ( b ) Этот эффект был воспроизведен с использованием другого алгоритма обучения (LASSO) (n = 770, p = 0.005, г 2 = 0,009). Взаимосвязь между продольными изменениями в дельта возраста мозга и массой тела при рождении не была значимой ни ( c ) в основном тесте, ни ( d ) в анализе репликации LASSO (p>0,5). Обратите внимание, что мы использовали дельту в момент времени 1, чтобы проиллюстрировать основное влияние массы тела при рождении в момент времени 0, и дельту возраста мозга lon г для представления взаимодействия веса при рождении и времени линейных смешанных моделей. Доверительные интервалы (ДИ) представляют 99.9% ДИ для соответствия. XGB = повышающий градиент, реализованный в XGBoost.

Рисунок 3—дополнение к рисунку 1. Устойчивые эффекты…

Рисунок 3 — дополнение к рисунку 1. Надежное влияние массы тела при рождении на дельту возраста мозга .

Рисунок 3—дополнение к рисунку 1. Надежное влияние массы тела при рождении на дельту возраста мозга .

оценки βэта, показывающие взаимосвязь между дельтой возраста мозга и массой тела при рождении с переменными минимальными и максимальными пороговыми значениями исключения массы тела при рождении. Обратите внимание на отрицательные βetas независимо от минимального и максимального пороговых значений массы тела при рождении, о которых сообщают сами пациенты.

Рис. 4.. Взаимосвязь между поперечным сечением возраста мозга…

Рисунок 4. Взаимосвязь между поперечной дельтой возраста мозга и полигенными баллами дельты возраста мозга…

Рисунок 4. Взаимосвязь между поперечным сечением дельта возраста мозга и полигенными баллами дельта возраста мозга (PGS-BA).

( a ) Основной эффект PGS-BA на дельту возраста мозга с использованием набора данных UK Biobank и повышающего градиента (n = 1339, p <0,001, r 2 = 0,02). ( b ) Этот эффект был воспроизведен с использованием другого алгоритма обучения (LASSO) (n = 1339, p <0,001, r 2 = 0,02). ( c ) Мы обнаружили отрицательную связь между продольными изменениями в дельта возраста мозга и PGS-BA (=0,02; более высокая генетическая предрасположенность к возрасту мозга связана с отрицательными изменениями в дельта возраста мозга ), которая не была найдено ( d ) в анализе репликации LASSO (p = 1. 0). Обратите внимание, что мы использовали дельту в момент времени 1, чтобы проиллюстрировать основной эффект PGS-BA в момент времени 0, и дельту возраста мозга lon g для представления взаимодействия PGS-BA × времени линейных смешанных моделей. Доверительные интервалы (ДИ) представляют собой 99,9% ДИ для подгонки. XGB = повышающий градиент, реализованный в XGBoost.

Рисунок 4—дополнение к рисунку 1.. Дельта возраста мозга…

Рисунок 4—дополнение к рисунку 1.. Дельта возраста мозга Полногеномное ассоциативное исследование (GWAS).

Рисунок 4—дополнение к рисунку 1.. Возраст мозга дельта Полногеномное ассоциативное исследование (GWAS).

( a ) Манхэттенский график результатов GWAS для тестового набора дельта возраста мозга (38 163 человека).Горизонтальная линия представляет собой порог значимости для всего генома. ( b ) График квантиль-квантиль (QQ), иллюстрирующий отклонение наблюдаемых p-значений от нулевой гипотезы.

Все фигурки (11)

Похожие статьи

  • Суицидальная идея.

    Хармер Б., Ли С., Дуонг ТВХ, Саадабади А. Хармер Б. и др. 2021 г., 6 августа. В: StatPearls [Интернет]. Остров сокровищ (Флорида): StatPearls Publishing; 2022 янв.–. 2021 г., 6 августа. В: StatPearls [Интернет]. Остров сокровищ (Флорида): StatPearls Publishing; 2022 янв.–. PMID: 33351435 Бесплатные книги и документы.

  • Продольные траектории, корреляции и ассоциации смертности девяти биологических возрастов за 20-летнее наблюдение.

    Li X, Ploner A, Wang Y, Magnusson PK, Reynolds C, Finkel D, Pedersen NL, Jylhävä J, Hägg S. Ли Х и др. Элиф. 2020 11 февраля; 9: e51507. doi: 10.7554/eLife.51507. Элиф. 2020. PMID: 32041686 Бесплатная статья ЧВК.

  • Изменения внутричерепного объема от раннего взросления до шестого десятилетия жизни: продольное исследование.

    Caspi Y, Brouwer RM, Schnack HG, van de Nieuwenhuijzen ME, Cahn W, Kahn RS, Niessen WJ, van der Lugt A, Pol HH.Каспи Ю. и др. Нейроизображение. 2020 15 октября; 220:116842. doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.116842. Epub 2020 24 апр. Нейроизображение. 2020. PMID: 32339774

  • Количественная оценка темпов биологического старения у человека с помощью анализа крови, алгоритма метилирования ДНК DunedinPoAm.

    Бельский Д.В., Каспи А., Арсено Л., Баккарелли А., Коркоран Д.Л., Гао Х, Хэннон Э., Харрингтон Х.Л., Расмуссен Л.Дж., Хаутс Р., Хаффман К., Краус В.Е., Квон Д., Милл Дж., Пипер С.Ф., Принц Дж.А., Поултон Р. , Шварц Дж., Сагден К., Воконас П., Уильямс Б.С., Моффит Т.Е.Бельский Д.В. и соавт. Элиф. 2020 5 мая; 9:e54870. doi: 10.7554/eLife.54870. Элиф. 2020. PMID: 32367804 Бесплатная статья ЧВК.

  • Эффективность интернет-программ по снижению детского ожирения у детей школьного возраста: систематический обзор.

    Антви Ф., Фазылова Н., Гарсон М.С., Лопес Л., Рубиано Р., Слайер Дж.Т. Антви Ф. и др. JBI Libr Syst Rev.2012;10(42 Приложение):1-14. doi: 10.11124/jbisrir-2012-248. JBI Libr Syst, версия 2012. PMID: 27820152

Цитируется

1 артикул
  • Глобально стареющая спонтанная активность коры головного мозга, выявленная с помощью нескольких показателей и частотных диапазонов с использованием функциональной МРТ в состоянии покоя.

    Син ХХ. Син ХХ. Front Aging Neurosci. 2021 28 декабря; 13:803436. doi: 10.3389/fnagi.2021.803436. Электронная коллекция 2021. Front Aging Neurosci. 2021. PMID: 35027890 Бесплатная статья ЧВК.

использованная литература

    1. Бек Д. Кардиометаболические факторы риска, связанные с возрастом мозга и ускорением старения мозга.medRxiv. 2021 г.: 10.1101/2021.02.25.21252272. — DOI — пабмед
    1. Бертрам Л., Бёкенхофф А., Демут И., Дюзель С., Эккардт Р., Ли С.К., Линденбергер У., Павелец Г., Зидлер Т., Вагнер Г.Г., Штайнхаген-Тиссен Э.Профиль когорты: Берлинское исследование старения II (BASE-II)†. Международный журнал эпидемиологии. 2014;43:703–712. doi: 10.1093/ije/dyt018. — DOI — пабмед
    1. Вифлеем РА.Карты мозга для продолжительности жизни человека. bioRxiv. 2021 г.: 10.1101/2021.06.08.447489. — DOI
    1. Бойл Э.А., Ли Й.И., Притчард Дж.К. Расширенный взгляд на сложные признаки: от полигенности к омнигенности. Клетка. 2017;169:1177–1186. doi: 10.1016/j.cell.2017.05.038. — DOI — ЧВК — пабмед
    1. Брауэр Р.М., Шутте Дж., Янссен Р., Бумсма Д.И., Халсхофф Пол Х.Э., Шнак Х.Г.Скорость развития мозга подросткового возраста зависит от пола и определяется генетически. Кора головного мозга. 2021; 31: 1296–1306. doi: 10.1093/cercor/bhaa296. — DOI — ЧВК — пабмед

Показать все 52 ссылки

Типы публикаций

  • Поддержка исследований, не-U.С. Правительство

термины MeSH

  • Мозг / диагностическая визуализация*
  • Полногеномное исследование ассоциации
  • Магнитно-резонансная томография

LinkOut — больше ресурсов

  • Полнотекстовые источники

  • Медицина

  • Разное

Какой у тебя МОЗГОВОЙ ВОЗРАСТ? ПОПРОБУЙТЕ НАШУ ВИКТОРИНУ И УЗНАЙТЕ.

Страница/ссылка:

URL-адрес страницы: HTML-ссылка: Приложения для тренировки мозга не работают, так почему мы так одержимы ими?

Компания Lumosity , соучредитель которой Майкл Скэнлон отказался от докторской степени в области неврологии в Стэнфордском университете, утверждает, что ее собственная исследовательская группа разрабатывает и проводит исследования для проверки воздействия на память, внимание и скорость обработки информации потребителями, но это не помогло. кажется, помочь своему делу. В соглашении FTC указано, что в отношении «успеваемости в школе, на работе и в спорте […]; замедление возрастного ухудшения памяти или других когнитивных функций […]; и снижение когнитивных нарушений», для научных доказательств потребуются тесты, которые «рандомизированы, адекватно контролируются и ослеплены в максимально возможной степени.

Lumosity — не единственное приложение, которое обещает больше, чем может предложить. В 2014 году Стэнфордский центр долголетия опубликовал открытое письмо, подписанное 69 международными нейробиологами и когнитивными психологами, в котором говорилось, что нет убедительных научных доказательств того, что игры для мозга улучшают когнитивные способности в повседневной жизни, хотя отдельные преимущества могут существовать.

Два года спустя группа психологов, обладающих опытом в области интервенционных исследований, изучила все научные исследования, на которые ссылались крупные компании, занимающиеся тренировкой мозга, в поддержку своих продуктов.Помимо просмотра веб-сайтов компаний, рецензенты также просмотрели опубликованные документы, на которые есть ссылки на www.cognitivetrainingdata.org, веб-сайте, представляющем большую группу сторонников, которые выступили с опровержением заявления Стэнфорда. В обзоре, опубликованном в журнале Psychological Science in the Public Interest , ставится вопрос не только о том, как сообщались и интерпретировались доказательства, но и о том, как были разработаны многие исследования. Критика включала небольшие размеры выборки, неадекватные контрольные группы и выборочные результаты исследований для отчета.

Итак, если наука настолько несовершенна, почему люди чувствуют необходимость тренировать свой мозг с помощью этих приложений и игр?

Дебра Аббейт, 66-летняя женщина из США, использует приложение Elevate ежедневно, обычно по утрам, когда она просыпается. «Тогда я считаю, что я самая сообразительная», — говорит она, добавляя, что находит воодушевлением сравнивать свои результаты с результатами других ее сверстников. Викторины и «школьные тесты», по ее словам, также помогли улучшить ее память и повысить скорость чтения за последние пару лет.

Люди не обязательно используют приложения для тренировки мозга, потому что они думают, что это снизит их шансы на деменцию в будущем, говорит Тил Уайкс, профессор клинической психологии и реабилитации в Королевском колледже Лондона. «Я думаю, что люди видят, что если вы что-то практикуете, то у вас это получается лучше. И это приятно, это просто игра. Вы справитесь с этим быстрее, это увлекательно, и именно это делают приложения», — говорит она.

На первый взгляд может показаться, что тренировка мозга улучшает когнитивные способности, но трудно доказать, что знания, полученные с помощью викторин и игр, переносятся в повседневную жизнь.Экспериментальное исследование, проведенное в 2014 году, показало, что пожилые водители, прошедшие компьютерную когнитивную тренировку памяти, мышления или скорости обработки информации, с меньшей вероятностью попадут в автомобильную аварию в следующие шесть лет. В другой попытке группу от 60 до 85 лет попросили сыграть в пользовательскую видеоигру NeuroRacer в течение месяца. В игре игроки должны были держать машину посреди дороги, одновременно следя за зеленым кругом на экране.

Через месяц геймеры улучшили свои показатели внимания и многозадачности, превзойдя 20-летних, впервые сыгравших в игру, и сохранили свои игровые навыки через шесть месяцев после окончания обучения. «Это [это исследование] было всего лишь небольшим доказательством того, что если вы разработаете тип «игры», нацеленной на определенную когнитивную способность, это может помочь некоторым людям в некоторых случаях», — говорит Пит Этчеллс, психолог из Бата. Университет Спа, изучающий поведенческие эффекты видеоигр.Он добавляет, что такие исследования должны быть воспроизведены с более крупными группами людей и включать отдельные задачи, которые оценивают одни и те же целевые когнитивные способности.

Университет Джона Хопкинса находит тренировочное упражнение, повышающее мощность мозга « Новости Университета Джона Хопкинса

17 октября 2017 г.

КОНТАКТЫ: Джилл Розен
Офис: 443-997-9906
Мобильный: 443-547-8805
[email protected] @JHUmediareps

Исследователи из Университета Джона Хопкинса обнаружили, что один из двух методов тренировки мозга, которые большинство ученых используют в исследованиях, значительно лучше улучшает память и внимание.Это также приводит к более значительным изменениям в активности мозга.

Хотя это упражнение никого не сделало умнее, оно значительно улучшило навыки, необходимые людям для достижения успехов в учебе и на работе. Эти результаты, опубликованные на этой неделе в журнале Journal of Cognitive Enhancement , предполагают, что можно тренировать мозг, как и другие части тела, — с помощью целенаправленных тренировок.

«Люди говорят, что когнитивная тренировка либо работает, либо не работает. Мы показали, что имеет значение, какое обучение вы проводите», — сказала ведущий автор Кара Дж.Блэкер, бывший научный сотрудник Университета Джона Хопкинса в области психологии и наук о мозге. «Кажется, что эта задача показывает наиболее стабильные результаты и оказывает наибольшее влияние на производительность, и мы должны сосредоточиться на ней, если мы заинтересованы в улучшении когнитивных функций посредством обучения».

Ученым, пытающимся определить, делают ли упражнения для мозга людей умнее, не повезло. Исследователи из Университета Джона Хопкинса подозревали, что проблема заключалась не в самой идее тренировки мозга, а в типе упражнений, которые исследователи выбрали для ее проверки.Они решили напрямую сравнить ведущие виды упражнений и измерить активность мозга людей до и после тренировки; по словам Блэкера, ныне исследователя в Фонде развития военной медицины Генри М. Джексона, этого никогда раньше не предпринималось.

Сначала команда собрала три группы участников, все молодые люди. Каждый прошел первоначальную серию когнитивных тестов, чтобы определить базовые уровни рабочей памяти, внимания и интеллекта. Всем также сделали электроэнцефалограмму (ЭЭГ) для измерения мозговой активности.Затем всех отправили домой на месяц отрабатывать компьютерную задачу. Одна группа использовала одно ведущее упражнение для мозга, а вторая группа использовала другое. Третья группа тренировалась на контрольном задании.

Учебные программы, которые сравнивал Джон Хопкинс, — это не коммерческие продукты, доступные для продажи потребителям, а инструменты, на которые полагаются ученые для проверки рабочей памяти мозга.

Каждый тренировался пять дней в неделю по 30 минут, а затем возвращался в лабораторию для еще одного раунда тестов, чтобы увидеть, изменилось ли что-нибудь в их мозге или когнитивных способностях.

Исследователи обнаружили, что группа, которая практиковала упражнение, известное как «двойное n-back», продемонстрировала 30-процентное улучшение своей рабочей памяти. Это было почти в два раза больше, чем у группы, работавшей над другой распространенной задачей, известной как «сложный отрезок». Группа двойного n-back также показала значительные изменения в активности мозга в префронтальной коре, критической области, отвечающей за высшее обучение.

«Двойной n-back» — это тест последовательности запоминания, в котором люди должны помнить постоянно обновляемую последовательность визуальных и слуховых стимулов.Участники Университета Джона Хопкинса видели, как на сетке мигают квадраты, и слышали буквы. Они должны были вспомнить, были ли квадрат, который они только что видели, и буква, которую они услышали, одинаковыми, как одна круглая спина. По мере усложнения теста им приходилось вспоминать квадраты и буквы на два, три и четыре раунда назад. Это похоже на детскую электронную игру Саймон, но вместо того, чтобы просто вспоминать звуки и цвета, вы должны запомнить текущую последовательность и , ту, что была несколько раундов назад.

Другой тест, называемый «сложный диапазон», также включает в себя запоминание элементов в последовательности.Люди отвлекаются между элементами, но им не нужно постоянно обновлять элементы в своем уме.

Результаты показывают, что «двойной n-back» является лучшим режимом для тренировки рабочей памяти, на которую люди полагаются, чтобы временно удерживать в уме такие детали, как номера телефонов и направления. Эти навыки жизненно важны для того, как люди работают в школе и на работе, когда задачи новые и вы не можете просто полагаться на старые знания и привычки, говорит соавтор Сьюзен Кортни, нейробиолог и профессор психологии и наук о мозге Университета Джона Хопкинса.

«Результаты показывают, что эта конкретная задача что-то меняет в мозге», — сказала Кортни. «В секвенировании и обновлении есть что-то, что действительно затрагивает то, что может делать только префронтальная кора, — решение задач реального мира».

Следующим шагом, по словам исследователей, является выяснение того, почему «двойной n-back» так хорош для улучшения рабочей памяти, а затем выяснить, как сделать его еще более эффективным, чтобы он мог стать коммерческим или даже клиническим продуктом. полезная программа для тренировки мозга.

«Самый большой урок здесь состоял в том, что — да — интенсивные тренировки укрепляют познание и мозг, но мы до сих пор не понимаем, почему и как», — сказала Кортни. «Мы не можем просто переключиться на видеоигру и ожидать, что она вылечит все наши когнитивные проблемы. Нам нужны более целенаправленные вмешательства».

Соавторами были Сербан Негоита, бывший студент Университета Джона Хопкинса, который сейчас является координатором исследовательской программы Университета Джона Хопкинса, и Джошуа Б. Юэн, невролог из Института Джона Хопкинса и Кеннеди Кригера.

Этот проект был поддержан грантом Университета Джонса Хопкинса в области науки об обучении; Гранты Национального института здравоохранения R01 MH082957 и K23 NS073626.

###

Пресс-релизы Университета Джона Хопкинса доступны в Интернете, как и информация для журналистов. Чтобы договориться о видео- или аудиоинтервью с экспертом Johns Hopkins, свяжитесь с представителем СМИ, указанным выше, или посетите веб-страницу нашей студии. Найдите больше историй Джонса Хопкинса на Hub.

Модель локального возраста мозга U-Net

1 Введение

Старение мозга связано со снижением когнитивных функций и повышенным риском нейродегенеративных заболеваний, хотя эти эффекты сильно различаются у разных людей.Атрофия головного мозга, часто измеряемая с помощью структурной МРТ, обычно наблюдается при многих неврологических заболеваниях [1, 2] и при нормальном старении. Даже атрофию гиппокампа, которую часто считают характерной для болезни Альцгеймера, можно наблюдать при многих других неврологических и психических состояниях, соответственно, при нормальном старении [3]. Очевидно, что и здоровое старение, и деменция могут поражать одни и те же области мозга [4]. Этот факт усложняет исследование самых ранних стадий возрастных нейродегенеративных заболеваний, поскольку сложно определить, какие изменения являются «нормальными», а какие патологическими.Brain-Age предлагает способ установить, являются ли изменения в мозге ненормальными или нет для данного возраста. Разница между хронологическим возрастом и «возрастом, предсказанным мозгом», полученная из данных нейровизуализации, позволила понять взаимосвязь между старением мозга и заболеваниями и может быть полезным биомаркером для прогнозирования клинических исходов [5, 6, 7]. Например, ранее было показано, что при болезни Альцгеймера (БА) у пациентов мозг выглядит более старым, и что у людей с легкими когнитивными нарушениями (MCI), у которых мозг старше, с большей вероятностью развивается деменция в течение трех лет. 8, 9, 10, 11].Однако, несмотря на растущее количество литературы, использующей парадигму возраста мозга [12, 13], современные подходы, как правило, позволяют прогнозировать возраст мозга на глобальном уровне с одним значением для каждого изображения мозга. Хотя были предприняты некоторые попытки вывести закономерности «важности признаков» или аналогичные из моделей возраста мозга [14, 15, 16, 17], эти закономерности относятся к популяционному уровню и не применимы к индивидууму.

Localized Brain Predicted Age

Получение более детальной картины закономерностей старения мозга при данном заболевании мозга может дать несколько преимуществ.Во-первых, нейроанатомические закономерности должны позволять делать выводы о механизмах, лежащих в основе клинических проявлений заболевания. Во-вторых, должна быть возможна лучшая прогностическая дискриминация между клиническими группами, поскольку разные группы, вероятно, будут связаны с разными пространственными паттернами возрастных изменений мозга, даже в случае, когда «глобальные» возрастные различия мозга схожи. В-третьих, локальные индивидуализированные карты должны обеспечивать точную характеристику изменений головного мозга с течением времени, по мере прогрессирования заболевания или в ответ на лечение.Наконец, пространственные закономерности возраста мозга можно использовать для обнаружения клинически значимых подгрупп на основе данных, например, с использованием методов кластеризации.

Связанная работа

Доступны ограниченные предыдущие работы по локальному прогнозированию возраста мозга. Следует отметить, что ранняя работа Cherubini et al. [18], которые использовали модели линейной регрессии с характеристиками на уровне вокселей, полученными из морфометрии на основе вокселей и диффузионно-тензорной визуализации, чтобы продемонстрировать разумные результаты прогнозирования на небольшой выборке здоровых людей (n = 140).Этот подход использования отдельной модели линейной регрессии для каждого воксела ограничен, поскольку он не включает контекстную информацию от соседних вокселей и нечувствителен к нелинейным отношениям. Другие исследования предоставили информацию о возрасте мозга на уровне «участков», после чего усреднили прогнозы по областям мозга, чтобы получить прогноз на глобальном уровне [19, 20]. В Бинци и соавт. [20], авторы используют ResNet [21] для каждого 3D-блока, сообщая значения MAE от 2,16 до 4,19 в зависимости от происхождения блока.Хотя эти подходы являются многообещающими, размер пластыря ограничивает пространственное разрешение, что приводит к менее проницательным выводам в клинических условиях. Например, семантическая деменция связана с относительно локализованным пространственным паттерном атрофии, часто левой передней и средней височной доли [22, 23], которая может быть упущена из виду моделями прогнозирования возраста мозга, не имеющими пространственного разрешения.

Пожертвования

Целью этой работы была разработка точной модели локального возраста мозга путем включения воксельной информации с использованием последних достижений в области глубокого обучения.U-сети [24], которые обычно используются для сегментации опухолей [25] или органов [26], обеспечивают превосходную основу для воксельных прогнозов, поскольку их специфическая архитектура позволяет включать контекстуальную информацию в отдельные прогнозы. Здесь мы представляем алгоритм глубокого обучения, который обучен предсказывать локализованный возраст мозга, создавая карты с высоким разрешением предсказанных мозгом возрастных различий (карты мозга-PAD), охватывающие весь мозг (см. Рисунок 1). Мы предположили, что ЗПА головного мозга будет плавно варьироваться в разных областях мозга, и у пациентов с деменцией мы увидим более высокие значения в областях, ранее связанных с атрофией, связанной с болезнью Альцгеймера.Мы проводим углубленный анализ структурных различий, наблюдаемых у людей с ЛКН и пациентов с БА. Мы также изучаем надежность прогнозов локального возраста мозга как внутри сканеров, так и между ними.

Рисунок 1. Карты

Local brain-PAD для случайно выбранных субъектов из клинических групп в наборе данных OASIS3 поперечного сечения. Положительные значения указывают на усиление различий в локальном объеме по сравнению со здоровым возрастом в соответствующем возрасте. HC = здоровые контроли, pMCI = прогрессирующий MCI, sMCI = стабильный MCI, AD = болезнь Альцгеймера.

2 Методы

2.1 Участники

Чтобы обучить, протестировать и подтвердить нашу локальную модель возраста мозга, мы сопоставили следующие наборы данных МРТ-сканирования мозга в режиме T1. Если не указано иное, исследования были рассмотрены и одобрены местными комитетами по этике. Все данные участников взяты из общедоступных баз данных.

2.1.1 Наборы данных о здоровом образе жизни для обучения/тестирования
Набор данных о здоровом образе жизни

состоит из 2001 здорового человека с соотношением мужчин и женщин 1016/985, средний возраст которых составляет 36 лет.95±18,12, возраст 18-90 лет. Этот набор данных сам по себе представлял собой смесь 14 отдельных наборов данных, которые использовались в нашем предыдущем исследовании возраста мозга [27].

Dallas Lifespan Brain Study

(DLBS) — это крупная попытка понять предпосылки сохранения и снижения когнитивных функций на разных этапах взрослой жизни с особым интересом к ранним стадиям движения здорового мозга к болезни Альцгеймера. Болезнь. Для нашей цели мы выбрали только Т1-взвешенные МРТ, всего n = 315 здоровых участников в возрасте от 18 до 89 лет.

Кембриджский центр старения и неврологии

(Cam-CAN) Набор данных нейровизуализации является частью более крупного проекта, в котором делается попытка использовать эпидемиологические, поведенческие и нейровизуализационные данные, чтобы понять, как люди могут наилучшим образом сохранить когнитивные способности в пожилом возрасте. Набор данных состоит из n=652 Т1-взвешенных МРТ участников в возрасте от 18 до 88 лет.

Набор данных о продолжительности жизни взрослых Юго-Западного университета

(SALD) включает большую поперечную выборку (n = 494; возрастной диапазон = 19–80), подвергающуюся мультимодальной (sMRI, rs-fMRI и поведенческой) нейровизуализации.Здесь использовалась только Т1-взвешенная МРТ. Цель SALD — дать исследователям возможность составить карту структурных и функциональных изменений, которые претерпевает человеческий мозг на протяжении взрослой жизни, и воспроизвести предыдущие результаты.

Wayne State

Набор лонгитюдных данных Wayne State для исследования старения мозга в Детройтском лонгитюдном исследовании включает 200 здоровых людей с n=302 общими анатомическими сканами по двум волнам сбора данных. Все участники были проверены местными исследовательскими центрами на отсутствие неврологических или психических расстройств в соответствии с установленными протоколами.Все данные нейровизуализации были получены либо при 1,5T, либо при 3T с использованием стандартных T1-взвешенных последовательностей.

Набор данных о надежности внутри сканера

Здесь мы использовали данные из проекта Имперского колледжа Лондона «Исследование надежности МРТ (STORM)». В исследовании приняли участие 20 человек с соотношением мужчин и женщин 12/8, со средним возрастом на момент первого сканирования 34,05 ± 8,71 года. Участники были просканированы во второй раз на среднем расстоянии 28,35 ± 1,09 дня. Все участники были свободны от каких-либо неврологических или психических расстройств.Данные были получены с использованием сканера Siemens Verio 3T.

Набор данных калибровки сканера

В этом двухцентровом исследовании приняли участие 11 участников со средним возрастом на момент первого сканирования 30,88 ± 6,16 года и соотношением мужчин и женщин 7/4. Два центра сканирования находились в Имперском колледже Лондона, где использовался Siemens Verio 3T, тогда как сканер Philips Ingenia 3T использовался в Академическом медицинском центре Амстердама. Средний временной интервал между сканированиями составил 68,17 ± 92,23 дня.

2.1.2 Наборы данных о деменции для проверки клинической пригодности локального возраста мозга

OASIS3 представляют собой ретроспективную компиляцию данных для > 1000 участников, которые были собраны в рамках нескольких текущих проектов WUSTL Knight ADRC в течение 30 лет. В число участников вошли n = 609 взрослых с нормальными когнитивными способностями и n = 489 человек с MCI или деменцией в возрасте от 42 до 95 лет. Используя баллы по шкале оценки клинической деменции (CDR), мы классифицировали участников как здоровый контроль (HC), стабильный MCI, прогрессирующий MCI или AD, как подробно описано в таблице 1.Последующие оценки CDR, используемые для определения статуса MCI, были получены по крайней мере через 3 года после исходных оценок.

Таблица 1:

Демографические характеристики набора данных OASIS3. CDR = клиническая шкала оценки деменции, HC = здоровые контроли, pMCI = прогрессирующий MCI, sMCI = стабильный MCI, AD = болезнь Альцгеймера.

2.2 Предварительная обработка данных

Все Т1-взвешенные МРТ-сканы головного мозга были предварительно обработаны с использованием программного пакета Statistical Parametric Mapping (SPM12) (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/). Это повлекло за собой сегментацию ткани на серое вещество (GM) и белое вещество (WM) с последующей процедурой нелинейной регистрации с использованием алгоритма DARTEL [28] в пространстве Монреальского неврологического института 152 (MNI152) с последующей передискретизацией до 1,5 мм 3 со сглаживающим сердечником 4 мм.

2.3 Статистический анализ

Стандартные величины эффекта

Для оценки величины различий в локальных значениях PAD головного мозга между различными группами мы использовали стандартизированную величину эффекта Коэна d : где m k — среднее значение, var k — дисперсия, а count k определяет количество субъектов в группе k .Во всем последующем анализе с использованием Коэна d мы проводим анализ на уровне вокселов между показателями Brain-PAD из двух разных групп.

2.4 Локальный прогноз «возраста мозга»

Мы использовали полностью сверточную нейронную сеть (CNN), вдохновленную архитектурой U-Net, представленной Ronneberger et al. [24]. Наша сетевая архитектура показана на рисунке 2. Входные изображения были результатом предварительной обработки SPM12, представляя воксельный объем GM и WM. Эти изображения были разделены на перекрывающиеся трехмерные блоки размером 52 изотропных вокселя.Сверточные слои в нашей сети использовали изотропный фильтр 3×3×3, свернутый по входному изображению, после чего выполнялось поэлементное умножение с весами фильтра и последующее суммирование в каждом месте. Впоследствии, чтобы обеспечить нелинейное моделирование, мы передали полученные значения через «функцию активации»; мы использовали LeakyReLu с альфа=0,2. LeakyReLu ( α ) определяются следующим уравнением небольшой ненулевой градиент, когда устройство неактивно.

Рисунок 2: Архитектура

U-Net для прогнозирования возраста мозга на уровне вокселов. Необработанные сканы T1 предварительно обрабатываются через конвейер DARTEL в SPM12, получая модулированные сегменты серого и белого вещества, зарегистрированные в шаблоне MNI152. Для облегчения обучения на каждом уровне U-Net добавляются дополнительные вспомогательные функции потери мозга на уровне блоков.

Операция свертки также контролируется ее шагом, то есть тем, сколько пикселей/вокселей пропускается после каждого поэлементного умножения и суммирования весов.Понижающая дискретизация увеличивает эффективное поле зрения или «восприимчивое поле» слоев выше в иерархии. Мы устанавливаем шаг равным 1, если не указано иное.

Для понижающей части U-Net мы использовали на каждом масштабе два последовательных трехмерных ядра фильтра 3×3×3 с начальным количеством каналов = 64, которые умножаются на 2 по мере продвижения по пути понижающей дискретизации. Для даунсэмплинга мы использовали средний пул 2×2×2.

Для повышающей дискретизации части U-Net мы инвертировали архитектуру понижающей дискретизации, при этом слои понижающей дискретизации были заменены слоями повышающей дискретизации 2×2×2.В каждой извилине мы использовали блок сжатия и возбуждения. Сети Squeeze & Excite были представлены Hu et al. [30] и может рассматриваться как менее интенсивный в вычислительном отношении метод привлечения внимания к каналам заданного функционального блока.

Помимо функции стоимости средней абсолютной ошибки на уровне вокселя на выходном слое мы ввели две дополнительные функции стоимости на двух других масштабах архитектуры. Мы применили глобальное среднее объединение, за которым последовал плотный слой, чтобы предсказать возраст мозга на уровне блоков.Во время обучения мы заметили, что добавление этих вспомогательных функций потерь помогло стабилизировать процесс обучения.

2.5 Устранение систематической ошибки в возрасте мозга на уровне вокселов

Вычитание хронологического возраста из расчетного возраста мозга дает меру разницы между предсказанным возрастом человека и хронологическим возрастом, также известную как «разрыв в возрасте мозга», разница в возрасте, предсказанная мозгом (brain-PAD) или «дельта» возраста мозга. В алгоритмах прогнозирования возраста мозга обычно наблюдается так называемое «разбавление регрессии», вызванное шумом в функциях нейровизуализации, что приводит к большей недооценке или переоценке возраста, чем дальше образец от среднего значения обучающей выборки. возраст.Другими словами, недооценка предсказанного мозгом возраста для пожилых людей и переоценка для более молодых. Сообщалось о двух основных классах подходов к решению этой проблемы: где Δ — дельта возраста мозга группы субъектов из внешнего набора данных, который используется специально для корректировки систематической ошибки. α и β являются параметрами линейной регрессии с ковариацией Age , представляющей хронологический возраст.

Затем, чтобы получить возраст с поправкой на погрешность, мы имеем следующее уравнение:

Другой подход включает использование предсказанного мозгом возраста в линейной регрессии.de Lange и Cole [31] показали, что использование любой из формул приводит к одному и тому же статистическому результату.

Наш подход заключался в использовании независимого набора данных об участниках, не представленных ни в обучающей, ни в тестовой выборке, которые были стратифицированы по разным возрастным группам с интервалом в 5 лет. Затем мы усреднили их значения дельты возраста мозга на уровне вокселей, чтобы получить трехмерную тепловую карту, которую можно использовать для устранения смещения. Мы показываем дополнительные результаты с использованием первого подхода в дополнительном материале.

3 Результаты

3.1 Производительность модели в независимых наборах данных для тестирования здоровых людей

Мы протестировали локальную модель возраста мозга на здоровых участниках, объединенных из наборов данных OASIS3 (n = 128), AIBL (n = 83) и Wayne State (n = 200). При первом усреднении локальных значений MAE у каждого человека для получения MAE на уровне участников медиана MAE по субъектам составила 9,751 года (рис. 3c). MAE модели варьировалась в разных областях мозга. Мы наблюдали, что более низкие значения MAE наблюдались локально в префронтальной коре и подкорковых областях, а более высокие MAE — в затылочной доле, мозжечке и стволе мозга (рис. 3b).

Рисунок 3:

Слева : Гистограмма нескорректированных усредненных значений MAE по субъектам для каждого вокселя. Справа : Аксиальные срезы, показывающие пространственную неоднородность усредненных по субъектам значений MAE.

3.2 Надежность локального возраста мозга

Используя значения локального возраста мозга как для набора данных тест-повторное тестирование, так и для набора данных между сканерами, ICC был рассчитан для каждого вокселя. Для набора данных «тест-повторное тестирование» подавляющее большинство вокселей имели ICC <0,90 со средним значением ICC = 0.98. Это указывало на очень высокую надежность прогнозов локального возраста мозга при повторном тестировании или внутри сканера. Мы наблюдали сравнительно более низкие значения ICC на концах мозга, что видно на рисунке 4b. Потенциально это может быть связано с остаточной неточностью регистрации или эффектами частичного объема. Для анализа между сканерами надежность была ниже, со средним значением ICC на уровне вокселей = 0,623. Интересно, что картина ICC варьировала по всему мозгу: более высокие значения наблюдались в префронтальной коре, а более низкие значения - в более нижних отделах, особенно в стволе мозга и мозжечке (рис. 4d).

Рисунок 4:

Верхний левый : гистограмма коэффициентов внутриклассовой корреляции, рассчитанных на уровне вокселов в наборе данных STORM. Значения выше 0,9 указывают на сильное согласие. Вверху справа : значения ICC при разных проекциях в аксиальной плоскости в наборе данных «тест-повторное тестирование» (т. е. внутри сканера) (n = 20). Внизу слева : Гистограмма коэффициентов внутриклассовой корреляции, рассчитанных на уровне вокселов в наборе данных о надежности между сканерами (n = 11, сканеры Siemens и Philips). Внизу справа : значения ICC на разных осевых срезах из набора данных между сканерами.

3.3 Различия в паттернах локального возраста мозга между здоровыми людьми, пациентами с легкими когнитивными нарушениями и деменцией

Мы изучили паттерны алгоритма локального возраста мозга в контексте MCI и деменции, используя набор данных OASIS3 в поперечном разрезе. Во-первых, мы исследовали, соответствует ли прогнозируемый возраст мозга на глобальном уровне ранее зарегистрированным отличиям от моделей, которые напрямую предсказывают глобальный возраст мозга. Мы усреднили локальный возраст мозга (после коррекции смещения) по вокселям на человека, чтобы получить глобальный возраст мозга, а затем рассчитать Brain-PAD.Средние значения Brain-PAD составляли: 0,95 года для здорового контроля, 2,83 года для стабильного MCI (sMCI), соответственно 4,94 года для прогрессирующего MCI (pMCI) и 4,63 года для пациентов с AD.

Чтобы оценить значимость групповых различий, мы провели независимый двухвыборочный t-критерий, при этом различия между группами с когнитивными нарушениями и здоровым контролем были значительными (значение p HC-AD = 0,0004; значение p HC-sMCI = 0,0369; HC-pMCI=0,0007). Между группами с различной степенью когнитивных нарушений самое низкое значение p было сообщено между sMCI-pMCI при 0.1611, тогда как две другие комбинации также были незначимыми (значение AD-sMCI p=0,4141; AD-pMCI=0,3714). Для сравнения отметим, что предложенный нами алгоритм способен оценить положительную медианную локальную оценку PAD головного мозга для sMCI (3,266), тем самым удавалось различать sMCI и HC. В наборе данных OASIS3 мы получаем оценочную медианную оценку локальной мозговой PAD 7,7 лет (5,663) для pMCI, соответственно 4,229 для AD (рис. 5). При локальном сравнении разницы в возрасте мозга очевидны различия между всеми группами заболеваний (таблица 2).

Рисунок 5:

Слева — уровень вокселя : Гистограмма на уровне вокселя показателей Brain-PAD для определенных клинических групп из OASIS3. Brain-PAD после применения схемы корректировки смещения рассчитывается для каждого воксела, а затем агрегируется до среднего значения по всем субъектам. Гистограммы на графике состоят из средних значений Brain-PAD для всех вокселей мозга; Справа — глобальный уровень : Скорректированные прогнозы, усредненные по вокселям для каждого субъекта; HC = здоровые контроли, sMCI = стабильный MCI, pMCI = прогрессирующий MCI, AD = болезнь Альцгеймера

Результаты парного t-теста между группами заболеваний в OASIS3 для прогнозирования возраста мозга на уровне вокселей в верхней треугольной части матрицы.

Из рис. 6 видно, что наиболее разительные различия наблюдаются в височной доле и подкорковых областях при сравнении AD и HC, что согласуется с литературными данными. Для более глубокого изучения различий между группами заболеваний мы расширяем анализ до подкорковых областей интереса. Прилежащая скорлупа, паллидум и гиппокамп были наиболее различимыми ROI с точки зрения показателей Коэна d как для отделения AD от HC, так и для sMCI от pMCI (таблица 3).Мы также предоставляем гистограммы локальных оценок мозга-PAD для каждой группы заболеваний на подкорковую область интереса, чтобы получить лучшее представление о показателях Коэна d (рис. 7). Мы замечаем, что высокие показатели Коэна d для прилежащих участков обусловлены низкой дисперсией прогнозов, происходящих в этом регионе.

Рисунок 6:

карты Коэна d для различных комбинаций клинических групп в поперечном разрезе OASIS3. Положительные значения указывают на положительный эффект для первой группы. HC = здоровый контроль; pMCI = прогрессивный MCI; sMCI = стабильный MCI; AD = болезнь Альцгеймера.

Рис. 7:

Различия на основе подкорковой области интереса в уровне вокселов Показатели Brain-PAD, усредненные по субъектам из клинических групп из OASIS3. Ось X регистрирует значения Brain-PAD в заданной области интереса; HC = здоровые контроли, sMCI = стабильный MCI, pMCI = прогрессирующий MCI, AD = болезнь Альцгеймера

Более высокие значения указывают на размер положительного эффекта для первой указанной группы заболеваний. Значения выше абсолютного значения 0.2 считаются имеющими значительный эффект.

4 Обсуждение

В этой статье мы представили алгоритм, способный надежно оценивать возраст, полученный с помощью нейровизуализации, с высоким разрешением по сравнению с существующими моделями в литературе. Получив распределение значений средней абсолютной ошибки на уровне вокселов с центром в 9,0 лет, точность предложенной нами модели отстает от современного уровня техники прогнозирования возраста мозга на глобальном уровне [32], который в настоящее время тяготеет к 3,0 годам или даже по сравнению с результатами на уровне патчей [20], которые находятся в интервале между 2.5 и 4,0 года, хотя и с использованием больших блоков. Тем не менее, мы предоставляем результаты тестовой выборки без апостериорной корректировки смещения. Кроме того, стоит упомянуть, что наша модель оценивается на множественном тестовом наборе с плоской хронологической гистограммой возраста, охватывающей возраст от 18 до 90 лет, в отличие от возрастного интервала от 45 до 90 лет, который обычно наблюдается в статьях, оцениваемых в Великобритании. Биобанк [32, 20].

В качестве биомаркера здоровья мозга модели возраста мозга могут иметь клиническое значение. С этой целью мы оценили полезность локального возраста мозга в клинически значимых условиях, изучив старение мозга при деменции в более детальном масштабе, чем предыдущие исследования возраста мозга.[33] подчеркивает, что на ранних стадиях AD ускоренная дегенерация происходит в медиальной височной доле (MTL), в конечном итоге затрагивая миндалевидное тело, энторинальную и парагиппокампальную кору [34, 35, 36]. В случае различия между pMCI и sMCI авторы сообщили, что миндалевидное тело и нижний боковой желудочек были наиболее различимыми. Принимая во внимание значения Коэна d между локальными значениями PAD головного мозга в пределах областей интереса из Оксфордско-Гарвардского атласа, мы заметили, что прилежащая скорлупа, скорлупа, паллидум, гиппокамп и миндалина были наиболее различимыми из подкорковых областей.Наши выводы согласуются с предыдущей работой. Например, [37] показали, что наибольшая дискриминационная способность между AD и HC присутствовала в объеме миндалевидного тела, при этом другие области MTL, такие как гиппокамп, также высоко различались, тогда как [38] наблюдали заметную потерю GM в объеме миндалины. скорлупа для AD. В качестве предполагаемого клинического применения значения BrainPAD на основе ROI могут использоваться дополнительным классификатором для различения pMCI и sMCI. Результаты по кортикальным ROI представлены в дополнительном материале.

В предыдущей работе, посвященной возрасту мозга и деменции, были получены баллы «возраста мозга» -0,2 для sMCI, 6,2 для pCMI и 6,7 для AD в наборе данных ADNI [9]. Наши результаты в основном соответствуют этим предыдущим выводам, за исключением того, что для sMCI мы получили положительное медианное значение 2,83 года. Тем не менее, мы не нашли исследований с использованием OASIS3, поэтому для наших результатов мы получили более высокую медиану локальной ЗПА головного мозга для pMCI (4,94 года), чем для AD (4,63 года).

Биомаркеры, полученные с помощью нейровизуализации, могут предоставить клинически значимую информацию о деменции и связанных с ней состояниях.В то время как в предыдущих исследованиях сообщалось о стандартизированных размерах эффекта от глобального возраста мозга, мы использовали атласные области интереса, чтобы суммировать региональные значения локальной ЗПА головного мозга и получить значения Коэна d из попарных групповых сравнений. Используя обычные измерения объема гиппокампа, Henneman et al. [39] сообщили о величине исходного эффекта 0,73 при сравнении контрольной группы и групп с MCI и 0,33 при сравнении пациентов с MCI и AD. С нашей локальной структурой возраста мозга размер эффекта контрольного MCI для гиппокампа (средний билатеральный) составил d = 5.45, а величина эффекта MCI-AD составила d = 0,48. Используя морфометрию на основе вокселей, [40] сгенерировали значения Коэна d для гиппокампа (d = 0,6) и миндалевидного тела ( d = 0,45) при сравнении пациентов с sMCI и pMCI. Здесь наша локальная структура возраста мозга дала d = 2,18 для гиппокампа и d = 1,5 для билатеральной миндалины. Это говорит о том, что использование парадигмы возраста мозга для регистрации локальных возрастных изменений по сравнению с моделью здорового старения может увеличить статистическую мощность в экспериментальных исследованиях и клинических испытаниях по сравнению с обычными биомаркерами визуализации.

Предложенная U-Net локальная структура возраста мозга имеет некоторые сильные и слабые стороны, которые следует учитывать. Наша модель показала превосходную надежность при повторных испытаниях, что дает уверенность в том, что модель может быть применена в долгосрочном плане для оценки индивидуальных паттернов изменений, связанных со старением мозга. Однако надежность между сканерами была умеренной, как и в нашей предыдущей работе с использованием глубокого обучения для прогнозирования возраста мозга [27]. В последней работе предсказание возраста мозга было выполнено непосредственно на необработанных МРТ-сканах, поэтому модель глубокого обучения улавливает артефакты на месте.Можно было бы ожидать, что после предварительной обработки необработанных структурных МРТ-сканов с помощью DARTEL эти локальные эффекты могут быть частично устранены. Однако это не так, как показали предыдущие исследования [41]. Следовательно, одним из недостатков текущего алгоритма является требование иметь здоровую популяцию из данного сайта, поскольку эффекты сайта или сканера могут привести к тому, что локальное распределение PAD в мозгу не будет сосредоточено на нуле. Будущая работа должна изучить методы согласования сканера для устранения эффектов сканера [42].

С точки зрения точности модели, локальный возраст мозга не соответствовал моделям глобального уровня. Однако этого следует ожидать, поскольку каждый предсказанный воксель имеет поле зрения 12 3 вокселей, каждый из 1,5 мм 3 , предоставляя гораздо меньше информации, чем получают глобальные модели. Интересно, что такие области, как затылочная доля, ствол мозга и мозжечок, имеют меньшую точность, чем другие области мозга. Это может быть связано с локальным шумом изображения или артефактами в данных МРТ, более сложными закономерностями старения в этих областях, не обнаруженными нашей моделью, или, возможно, с отсутствием выраженных возрастных изменений объема ткани в этих областях.

Наши результаты во время тестирования не учитывают поправку на предвзятость, поскольку предлагаемая нами методика корректировки смещения использует фактический хронологический возраст для устранения возрастной погрешности, в отличие от прогнозируемого возраста, который часто используется для улучшения результатов прогнозирования. Мы отмечаем, что мы попытались использовать схему корректировки смещения, основанную на массовой одномерной линейной регрессии, которая частично принимает предсказанный возраст для каждого воксела, но результаты были лишь незначительно улучшены, поскольку распределение дельты возраста мозга на уровне вокселя зашумлено.Примеры некоторых распределений и подобранных линейных регрессий приведены в дополнительном материале. Тем не менее, наша методика корректировки предвзятости адекватна для устранения предубеждений, связанных с возрастом, когда конечной целью является сравнение групп, а не прогностическая точность [31]. Мы заметили, что отрицательные корреляции, связанные с возрастом, устраняются на глобальном уровне (взяв среднее значение по искаженным прогнозам на уровне вокселей). Однако при более внимательном рассмотрении на уровне вокселей у субъектов в возрасте от 18 до 55 лет возникают небольшие проблемы, при этом некоторые воксели демонстрируют высокие значения дельты возраста мозга (см. дополнительные материалы).Для субъектов старше 55 лет наша методика корректировки погрешности способна устранить возрастную погрешность, что позволяет делать точные статистические выводы для наборов клинических данных с участием пожилых субъектов.

Используя сеть U-Net, обученную с целью регрессии на уровне вокселов, заданной трехмерным блоком, заполненным хронологическим возрастом, мы побуждаем сеть выделять контекст, закодированный в ее нижних слоях. Поскольку местоположение отдельного вокселя, для которого мы стремимся получить прогноз, не обязательно связано с наложенным наземным выводом правды, архитектура U-Net смещена в сторону использования контекстной информации.Следовательно, в наихудшем сценарии, когда отношения на уровне вокселов не изучены, истинное разрешение наших прогнозов на уровне вокселов фактически составляет блоки из 12 3 вокселей. Хотя это означает, что наше разрешение не обязательно находится на уровне вокселей, 12 90 168 3 90 169 вокселей все же значительно выше разрешения по сравнению с существующими моделями в литературе. В трехмерном блочном подходе Bintsi et al. [20], блоки намного крупнее, 64 3 вокселей. Следовательно, любое предсказание возраста на уровне блоков будет смещено в сторону предсказания возраста мозга на глобальном уровне, поскольку блоки включают значительную часть всего мозга.Более того, при разделении всего мозга на блоки, естественно, некоторые блоки будут включать ткани, не относящиеся к мозгу, или пустое пространство, что, естественно, уменьшит количество имеющейся в них различительной информации, что снизит достоверность результатов для областей внутри соответствующего блока.

Эта парадигма может применяться не только для локального прогнозирования возраста мозга, но и на основе любого другого биомаркера, такого как оценка полигенного риска, оценка MMSE или биомаркеры образцов крови. В то время как прогнозирование отклонений от нормального старения хорошо мотивировано, поскольку невозможно легко оценить положительное или отрицательное ускоренное старение мозга по структурному сканированию, все вышеупомянутые биомаркеры могут быть легко получены в клинических условиях, тогда мотивация проистекает в основном из получения механистическое понимание связи между, например, структурным МРТ-сканированием и соответствующим значением биомаркера.Одним из потенциальных направлений исследования локального возраста мозга является подтипирование заболеваний, когда можно использовать тепловые карты локального возраста мозга для получения кластеров различных аспектов ускоренного старения мозга при определенном заболевании. Кроме того, еще один интерес может заключаться в изучении пригодности локального возраста мозга в наборах продольных данных. VBM представляет собой альтернативу LocalBrainAge, являясь методом де-факто для количественной оценки различий между группами на уровне вокселей [43]. Общая критика предсказания возраста мозга в целом заключается в том, приносит ли оно дополнительную ценность по сравнению со стандартным конвейером VBM.Мы считаем эти два подхода по существу эквивалентными. В конвейерах VBM оцениваются статистические различия между контрольной группой и больной группой. BrainPAD неявно измеряет это отклонение группы заболеваний от того, что составляет нормативный образец старения, помещая субъекта в плотность того, что составляет нормативный образец для данного возраста. Мы оставляем для дальнейшей работы сравнение между VBM и LocalBrainAge.

Заключение

Мы представили новый алгоритм, способный надежно оценивать возраст мозга локально, предоставляя карты высокого разрешения, раскрывающие информацию о пространственных закономерностях возрастных изменений объема мозга.Мы смогли продемонстрировать потенциал этого подхода в клинических условиях, сопоставив различия в локальных оценках PAD головного мозга у пациентов с когнитивными нарушениями и деменцией.

Игры для тренировки мозга получают D на тестах по тренировке мозга

Вам не нужно далеко ходить, чтобы найти многомиллионную индустрию, поддерживаемую скудными научными данными. Возьмем, к примеру, «тренировку мозга». Этот зарождающийся рынок предназначен для улучшения способностей мозга с помощью задач с числами, судоку, анаграмм и тому подобного.Идея кажется правдоподобной, и она, безусловно, сделала бестселлерами такие игры, как Dr Kawashima’s Brain Training и Big Brain Academy. Но новое исследование Адриана Оуэна из Кембриджского университета ставит под сомнение утверждения о том, что эти игры могут повысить общие умственные способности. Оуэн набрал 11 430 добровольцев в рамках научно-популярной программы на BBC под названием «Bang Goes the Theory». Он попросил их сыграть в несколько онлайн-игр, предназначенных для улучшения индивидуальных навыков, будь то мышление, память, планирование, внимание или пространственное восприятие.Через шесть недель, когда каждый игрок тренировал свой мозг в играх несколько раз в неделю, Оуэн обнаружил, что игры улучшили производительность в конкретной задаче, но не в других. Это может показаться победой, но это очень поверхностная победа. Вы, естественно, ожидаете, что люди, которые неоднократно практикуют одни и те же типы тестов, в конечном итоге станут их знатоками. Действительно, предыдущие исследования показали, что такие улучшения действительно случаются. Но становление Йодой в судоку не обязательно приводит к улучшению всесторонней умственной гибкости, и это именно тот импульс, который стремится обеспечить индустрия тренировки мозга.Согласно исследованиям Оуэна, это не удается. Перед началом эксперимента все его новобранцы прошли четыре «сравнительных» теста, чтобы оценить их общие умственные способности. Затем новобранцев разделили на три группы, которые в течение следующих шести недель проводили различные тесты на тренировку мозга на веб-сайте BBC Lab UK, по крайней мере, по 10 минут в день, три раза в неделю. Для всех британских читателей результаты этого исследования будут показаны на BBC One завтра вечером (21 апреля) в программе «Сможете ли вы тренировать свой мозг?». Первая группа столкнулась с задачами, требовавшими их способности рассуждать, планировать и решать проблемы.Задания второй группы были сосредоточены на кратковременной памяти, внимании, зрительных и пространственных способностях и математике (набор, который был наиболее близок по объему к тем, которые встречаются в обычных играх для тренировки мозга). Наконец, у третьей группы не было конкретных задач; вместо этого их работа заключалась в том, чтобы искать в Интернете ответы на ряд неясных вопросов, привычка, которая должна быть хорошо знакома читателям этого блога. В каждом случае задачи усложнялись по мере того, как добровольцы совершенствовались, так что они представляли собой постоянно меняющуюся задачу.После испытаний все добровольцы повторили четыре контрольных теста. Если шесть недель тренировок улучшили их общие умственные способности, их результаты в этих тестах должны были вырасти. Они это сделали, но подъемы были, мягко говоря, не впечатляющими. Эффект был незначительным, и третья группа, которая просто просматривала онлайн-информацию, «улучшилась» так же, как и те, кто выполнял упражнения для тренировки мозга (щелкните здесь, чтобы просмотреть необработанные данные).

Напротив, все новобранцы продемонстрировали гораздо больший прогресс в задачах, которым они фактически обучались.Они могли просто стать лучше за счет повторения или выработать новые стратегии. В любом случае, их улучшения не переносились на бенчмаркинговые тесты, даже если они были очень похожи на обучающие задачи. Например, первая группа хорошо справлялась с задачами на рассуждение, но не лучше справилась с контрольным тестом, включающим навыки рассуждения. Вместо этого вторая группа, чей тренировочный режим явно не предусматривал какой-либо практики рассуждений, в конечном итоге показала лучшие результаты в этой области.Оуэн выбрал четыре сравнительных теста, потому что они широко использовались в предыдущих исследованиях и очень чувствительны. Люди достигают заметно разных результатов даже после незначительного повреждения головного мозга или после приема низких доз стимулирующих мозг препаратов. Если тесты на тренировку мозга улучшали способности добровольцев, тесты должны были отражать эти улучшения. Можно возразить, что новобранцы не были достаточно подготовлены, чтобы добиться значительного прогресса, но Оуэн не обнаружил, что количество учебных занятий влияет на результаты сравнительных тестов (хотя это коррелирует с их оценками по тренировочным заданиям).Учтите, что одно из заданий на запоминание было разработано для обучения добровольцев запоминанию больших последовательностей чисел. При такой скорости им потребовалось бы четыре года обучения, чтобы запомнить хотя бы одну лишнюю цифру! Вы также можете утверждать, что третья группа, которая «тренировалась» с помощью поиска в Интернете, также использовала широкий спектр навыков. Сравнение других с этой группой может скрыть эффект тренировки мозга. Однако первая и вторая группы продемонстрировали улучшение определенных навыков, которым они обучались; они просто не стали в целом острее.И Оуэн говорит, что эффекты во всех трех группах были настолько малы, что даже если бы контрольная группа ничего не делала, эффекты тренировки мозга все равно выглядели бы слабыми по сравнению с ними. Эти результаты весьма устрашающи для индустрии тренировки мозга. Как точно заметил Оуэн: «Шесть недель регулярных компьютерных тренировок мозга не приносят большей пользы, чем просто ответы на вопросы общего характера с помощью Интернета». Это похоронный звон для тренировки мозга? Не совсем. В прошлом году Сюзанна Джегги из Мичиганского университета обнаружила, что программа обучения может улучшить общий подвижный интеллект, если она направлена ​​на улучшение рабочей памяти — нашей способности хранить информацию и обрабатывать ее в мысленном блокноте, например, добавлять цены на счет.Люди, которые практиковали это задание, лучше справлялись с тестами, которые не имели ничего общего с самим тренировочным заданием. Таким образом, некоторые исследования, безусловно, дали всесторонние улучшения, которые Оуэн не смог найти. Следующим очевидным шагом было бы попытаться определить различия между задачами, использованными в двух исследованиях, и понять, почему одна из них удалась, а другая потерпела неудачу.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.