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subthalamic nucleus
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研究发现帕金森病会损害打字错误后的运动恢复
研究人员开发了一种方法，通过分析按键动力学来区分帕金森病患者的错误监测和运动恢复。通过分析来自 neuroQWERTY MIT-CSXPD 数据集的打字数据中的退格事件，他们发现，尽管错误前的不稳定性与疾病严重程度无关，但错误后的恢复时间却显著受损。这种可以通过日常打字检测到的分离现象，与表明帕金森病中涉及不同神经回路的错误检测和运动调整的证据一致。
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原生空间AI模型在皮层下脑分割中优于基于模板的模型
研究人员开发了两个基于U-Net的管线，用于分割皮层下脑区域，特别是丘脑下核（STN）、红核（RN）和黑质（SN），这些区域对于帕金森病等疾病的神经外科规划至关重要。研究发现，在原生空间中运行的管线在分割STN方面持续优于使用模板空间配准的管线，取得了更高的Dice分数和更低的Hausdorff距离。然而，当将在高场7T MRI数据上训练的模型应用于低场3T临床图像时，性能显著下降，而合成数据仅能略微缩小这种领域差距。