小罗碎碎念
今天推文和大家分享医学AI领域中，图像分割以及细胞分割方面的三个工作。
首先看一下图像分割以及细胞分割方面，近五年的一个论文发表情况，我们可以看到，这个领域在前几年的热度基本持平，到了24年迎来了一个较大幅度的增长。
我个人认为不是这个方向变得热门了，而是投身于医学AI研究的人群基数变大了，而恰好图像/细胞分割又是一个基本任务，所以才会有一个数量的较大提升。
三篇文章都讲了什么？
第一篇文章介绍了一种便携式低场强磁共振成像技术，结合机器学习管道，用于准确评估阿尔茨海默病患者的大脑结构和白质高信号。
第二篇提出了一种名为MoMA的新型知识蒸馏方法，通过动量对比学习和多头注意力机制在组织病理学图像分析中实现有效的知识转移。
第三篇介绍了一种结合深度学习和空间分析的非侵入性工具，用于检测表皮角质层纳米纹理特征，以评估特应性皮炎的严重程度。
背景知识补充
（1）阿尔兹海默症的发病机制以及治疗手段
（2）何为知识蒸馏？
（3）皮肤屏障功能
一、低场强MRI与机器学习结合：阿尔茨海默病的新评估方法
一作&通讯
| 作者类型 | 姓名 | 单位翻译 |
|---|---|---|
| 第一作者 | Annabel J. Sorby-Adams | 1. 麻省总医院神经科和哈佛医学院，波士顿，马萨诸塞州，美国 2. 麻省总医院基因组医学中心，波士顿，马萨诸塞州，美国 |
| 通讯作者 | W. Taylor Kimberly | 1. 麻省总医院神经科和哈佛医学院，波士顿，马萨诸塞州，美国 2. 麻省总医院基因组医学中心，波士顿，马萨诸塞州，美国 |
文献概述
这篇文章介绍了一种便携式低场强磁共振成像（LF-MRI）技术，用于评估阿尔茨海默病（AD）。
研究团队优化了LF-MRI的采集方法，并开发了一个免费的机器学习管道，用于量化大脑形态测量和白质高信号（WMH）。
研究表明，LF-MRI扫描的海马体积与常规MRI一致，并且比各向异性对应物更准确。
此外，研究还显示手动分割和自动化管道之间的WMH体积具有一致性。LF-MRI的可用性增加和成本降低，结合机器学习管道，有可能增加对痴呆症神经影像学的访问。
文章还详细描述了LF-MRI技术的背景、方法、结果和讨论。
背景部分指出，AD的特征是大脑中淀粉样β蛋白（Aβ）的病理性沉积和神经纤维缠结的形成。随着人口老龄化和风险因素的积累，预计到2050年全球痴呆症的患病率将达到1.39亿。
目前的AD诊断涉及认知测试、通过正电子发射断层扫描（PET）或液体生物标志物评估Aβ和磷酸化tau负担，以及磁共振成像（MRI）。多参数MRI有助于评估大脑结构和完整性的变化，包括普遍和海马萎缩以及伴随的白质疾病。
方法部分描述了LF-MRI的优化采集参数和机器学习工具的开发，以自动量化大脑形态测量和白质病变。结果部分显示，LF-MRI图像在经过超分辨率处理后，可以成功进行自动分割。研究还验证了这些工具，并将其应用于轻度认知障碍（MCI）或AD的门诊患者。讨论部分强调了LF-MRI在AD诊断、监测和管理中的潜力，尤其是在常规MRI可用性有限的环境中。
阿尔兹海默症的发病机制以及治疗手段
发病机制
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β-淀粉样蛋白（Aβ）沉积：阿尔兹海默症的一个主要特征是大脑中β-淀粉样蛋白的异常沉积，形成细胞外的斑块。这些斑块是由于淀粉样前体蛋白（APP）被β-和γ-分泌酶异常加工产生的Aβ40和Aβ42单体进一步寡聚化和聚集形成的。
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Tau蛋白聚集：Tau蛋白的异常磷酸化导致神经元内神经纤维缠结的形成。Tau蛋白的过度磷酸化会导致微管的不稳定，最终形成不溶性的神经纤维缠结。
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神经炎症和突触功能障碍：阿尔兹海默症患者的大脑中还表现出神经炎症、突触功能障碍、线粒体和生物能量紊乱以及血管异常等病理过程，这些过程可能导致神经元的死亡。
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氧化应激：氧化应激在阿尔兹海默症的发病机制中也扮演了重要角色，研究表明氧化损伤在Aβ斑块形成和Tau磷酸化之前就已发生。
治疗手段
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药物治疗：
- 胆碱酯酶抑制剂：如多奈哌齐（donepezil），用于增加大脑中的乙酰胆碱浓度，以改善认知功能。
- N-甲基-D-天冬氨酸（NMDA）受体拮抗剂：如美金刚（memantine），用于调节谷氨酸的活动，减少神经元损伤。
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疾病修饰治疗（DMT）：研究正在探索针对Aβ和Tau蛋白积累的疾病修饰治疗，以期减缓或停止疾病的进展。
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非药物治疗：
- 针灸和干细胞疗法：这些方法正在探索作为阿尔兹海默症的非药物治疗手段，针灸通过调节神经系统，有望缓解患者的焦虑和抑郁等症状。
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纳米技术：纳米技术被认为是提高中枢神经系统药物生物利用度的有效治疗策略。
综上所述，阿尔兹海默症的发病机制复杂，涉及多种病理过程，而治疗手段则包括药物治疗和非药物治疗，旨在缓解症状和减缓疾病进展。
二、MoMA：一种新型的组织病理学图像分析知识蒸馏方法
一作&通讯
| 作者类型 | 姓名 | 单位（中文） |
|---|---|---|
| 第一作者 | Trinh Thi Le Vuong | 韩国大学电气工程学院 |
| 通讯作者 | Jin Tae Kwak | 韩国大学电气工程学院 |
文献概述
这篇文章介绍了一种名为MoMA（Momentum contrastive learning with Multi-head Attention-based knowledge distillation）的新方法，用于在组织病理学图像分析中进行知识蒸馏。
MoMA方法旨在解决计算病理学工具开发中高质量数据不足的问题。该方法利用学生-教师框架，通过动量对比学习和多头注意力机制从预训练的教师模型中学习目标模型，而无需直接访问源数据。MoMA通过这种方式传递知识，使目标模型能够适应目标数据的独特特征。
文章的主要贡献包括：
- 提出了一种有效且高效的学习框架MoMA，该框架可以利用现有模型，在有限的数据集上训练出准确且稳健的计算病理学工具。
- 利用基于注意力的动量对比学习进行知识蒸馏，以一致且可靠的方式从现有模型中传递知识到目标模型。
- 在多组织病理学数据集上评估MoMA，并在特定任务中学习目标模型方面超越其他相关工作。
- 在不同设置下研究和分析MoMA及其他相关工作，为有限数据集可用时的计算病理学工具开发提供指导。
实验结果表明，MoMA在不同领域和任务中传递知识的准确性和稳健性优于其他相关方法。此外，结果还为计算病理学中不同类型的任务和场景提供了学习策略的指导。
何为知识蒸馏？
定义
知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在通过从大型的复杂模型（教师模型）中提取知识，并将其传递给较小的模型（学生模型）来提高后者的表现。
具体来说，知识蒸馏通过使用一个较大的模型（教师模型）的输出作为辅助目标来训练一个较小的模型（学生模型），从而在减小模型尺寸的同时保持性能。
应用
知识蒸馏技术广泛应用于机器学习特别是自然语言处理（NLP）领域。它不仅可以用于模型压缩，还能通过互学习和自学习等优化策略来提高一个复杂模型的性能。
此外，知识蒸馏可以利用无标签和跨模态等数据的特征，对模型增强也具有显著的提升效果。
研究进展
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新型知识蒸馏方法：腾讯优图实验室与中国科学技术大学共同开发了一种创新的知识蒸馏方法，名为SinKD，基于Sinkhorn距离的全新设计，提供了一种告别传统散度蒸馏的新思路。
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知识形式和关键方法：知识蒸馏的不同知识形式被总结为基于响应、特征、关系和结构知识。各种关键方法在知识蒸馏中的知识转移方式被详细分析和比较，包括知识合并、多教师学习、教师助理、跨模态蒸馏、相互蒸馏、终身蒸馏和自蒸馏。
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技术融合：知识蒸馏与其他技术的融合包括生成对抗网络、神经架构搜索、强化学习、图卷积、其他压缩技术、自编码器、集成学习和联邦学习。
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应用前景：知识蒸馏在模型压缩和增强的应用进展被详细描述，包括其在多模态数据和金融证券的应用进展。
综上所述，知识蒸馏作为一种有效的模型压缩和性能提升技术，在机器学习领域取得了广泛关注和应用。其核心思想是通过将大型预训练模型（教师模型）的知识传递给小型模型（学生模型），以实现模型的压缩和性能提升。
三、深度学习与空间分析结合的皮肤屏障评估新工具
一作&通讯
| 作者类型 | 姓名 | 单位翻译 |
|---|---|---|
| 第一作者 | Jen-Hung Wang | 丹麦技术大学健康技术系 |
| 通讯作者 | Chia-Yu Chu | 国立台湾大学医学院皮肤科 |
| 通讯作者 | Edwin En-Te Hwu | 丹麦技术大学健康技术系 |
文献概述
这篇文章介绍了一种基于深度学习和空间分析的非侵入性工具，用于检测表皮角质层的纳米纹理特征，以评估皮肤屏障功能。
研究的重点是开发一种新的方法来检测角质细胞表面的圆形纳米尺寸对象（CNOs），这些对象被认为是炎症性皮肤病（如特应性皮炎（AD））的潜在生物标志物。
研究招募了45名AD患者和15名健康对照者，使用高速皮肤原子力显微镜收集了超过1000张角质细胞纳米纹理图像。这些图像用于训练最先进的深度学习对象检测器以识别CNOs。研究还实现了核密度估计器（KDE）来分析CNOs的空间分布，排除了如脊线和遮挡等无效区域，从而提高了密度计算的准确性。经过微调，检测模型在检测CNOs方面达到了91.4%的整体准确率。
通过将深度学习对象检测器与空间分析算法相结合，研究开发了一种精确计算CNO密度的方法，称为有效角质细胞地形指数（ECTI）。ECTI显示出对纳米成像伪影的显著鲁棒性，并具有通过有效区分不同AD严重程度和健康对照的SC样本，从而推进AD诊断的潜力。
文章还讨论了研究的局限性，包括样本量可能不足以捕捉更广泛人群的变异性，以及样本收集的变异性可能导致不一致的结果。未来的工作将集中在扩展角质细胞纳米纹理数据库，并探索ECTI在更广泛的皮肤病学应用中的潜力。
皮肤屏障功能
皮肤屏障的结构基础
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角质层（Stratum Corneum）：
- 角质层是表皮的最外层，由多层死亡的角质形成细胞（角质细胞）组成。这些细胞失去了细胞核和其他细胞器，充满了角蛋白，形成了一种坚硬的保护层。
- 角质层的厚度和细胞间的紧密排列为皮肤提供了物理屏障，防止外界物质的侵入。
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角质细胞间的脂类：
- 角质细胞之间充满了脂类物质，这些脂类包括神经酰胺、胆固醇和游离脂肪酸等。这些脂类物质形成了一个疏水的屏障，有助于防止水分和电解质的流失。
- 这些脂类物质的排列类似于“砖墙结构”，角质细胞是“砖块”，而脂类物质则是“砂浆”，共同构成了一个坚固的屏障。
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天然保护因子：
- 皮肤表面还存在天然保护因子，如皮脂、汗液和抗菌肽等。这些因子不仅有助于维持皮肤的酸碱平衡，还能抑制微生物的生长，防止感染。
皮肤屏障的主要功能
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防止体内水分和电解质的流失：
- 皮肤屏障通过其疏水性质有效地减少水分的蒸发，防止体内水分和电解质的流失。这对于维持机体的水盐平衡至关重要。
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阻止外界环境的侵害：
- 皮肤屏障能够抵御外界物理、化学和生物因素的侵害。例如，它可以防止紫外线的直接损伤、减少污染物和微生物的侵入。
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有助于机体内稳态的维持：
- 通过维持皮肤屏障的完整性，皮肤能够帮助机体维持内稳态，即体内环境的稳定状态。这包括体温调节、免疫功能的维持以及对病原体的防御。
综上所述，皮肤屏障不仅在结构上具有复杂的组成，而且在功能上发挥着至关重要的作用，保护机体免受外界环境的侵害，同时维持体内环境的稳定。
