NeuroImage：清华大学 BIRTH 实验室发表人脑白质短联络神经纤维研究成果

本研究由清华大学BIRTH实验室与哈佛大学、纽约大学、牛津大学合作，发表在《神经影像》期刊上。背景方面，短联络神经纤维（SAF）是大脑浅表白质中的关键结构，对人类高级认知功能至关重要，但由于成像技术的限制，其微观形态学研究一直难以开展。研究目的是利用高分辨率三维多束电子显微镜成像技术结合深度学习算法，实现人类大脑皮层浅表白质中髓鞘化神经纤维的高精度自动分割与定量分析。研究结果表明，采用的深度学习卷积神经网络（CNN）实现了高精度的自动分割，Dice系数达0.95以上，并发现SAF具有更小的纤维直径、更低的髓鞘化程度及更大的微结构指标变异性，填补了SAF结构解剖学知识的空白。