三代人攻坚中国人专属脑图谱，破解阿尔茨海默病密码
阿尔茨海默病，是一个令许多家庭陷入困境的疾病。夜以继日的照料，无法控制的大小便，走失的老人，这些都是不少阿尔茨海默病患者家庭的真实写照。这个疾病，不仅仅是对患者本身造成了困扰，更是让整个家庭陷入无序的状态。更为严重的是，个别患者的子女因无法承受这样的压力，而走上绝路，给家庭和社会带来了无法弥补的伤害。
在首都医科大学宣武医院，有一位名为李坤成的专家，是恢复高考后的首届大学生。自1995年开始，他便致力于阿尔茨海默病的影像诊断研究。他与国际同行一同寻找早期诊断该疾病的磁共振成像指标，并深刻认识到种族差异在脑科学研究中的重要性。构建“中国成人脑图谱”成为了他的重要使命。
李坤成教授深知，阿尔茨海默病的研究需要深入了解大脑的生理和病理变化。脑成像技术为我们提供了观测人脑结构随年龄增长变化的手段。基于结构磁共振等在内的多模态MRI数据，可以显示“大脑年龄”，为疾病的早期发现、早期干预提供了可能。
国际上已有许多学者开展了人类脑图谱的研究，但现有的西方人脑图谱并不完全适用于中国人群。中国人的头颅形状偏圆形，与欧美白人的狭长形状有显著不同。在中国人群的MRI研究中，应用西方脑模板进行分割和配准常常会产生偏差。这一现状更加坚定了李坤成教授构建“中国成人脑图谱”的决心。
经过十余年的艰苦努力，李坤成教授带领团队成功构建了“中国人脑图谱Chinese2020”。这是一整套包括模板文件、灰白质及脑脊液概率图、坐标系统及脑区标记的“解决方案”。与国外脑图谱不同的是，该项目还构建了“动态”脑图谱，适用于更广泛的场景，尤其是脑老化研究。实验结果表明，对中国人群的脑成像数据，应用中国人脑图谱可以取得更好的图像配准和分割效果。
李坤成教授及其团队的创新性研究为阿尔茨海默病的早期诊断和治疗带来了新的希望。他们的成果不仅对中国医学界有着重要的意义，也对全球的脑科学研究产生了深远的影响。他们的努力，让我们看到了希望，也让我们更加期待未来的医学奇迹。首个面向全球的中国人脑图谱“Chinese2020”的诞生
在人类智能的广袤领域中，脑图谱的构建无疑是一项重大突破。这一重大成就的背后，隐藏着一段跨越多个学科领域的传奇故事，其中包括工科、医学和心理学等多个学科的融合。
脑图谱的构建是一项多学科交叉的任务，其核心步骤是图像配准。这一过程需要将大量的脑MRI图像配准为一个标准的脑图像，反映某一年龄段健康人群的大脑特征。这是一个充满挑战的过程，涉及巨大的计算量，耗时且复杂。传统的医学领域难以独立完成这一任务，需要工科背景的专业人员加入。
在这个重要的时刻，梁佩鹏教授以其独特的跨学科背景，成为了这一任务的关键人物。他的学术历程跨越了电气信息技术、自动化、计算机应用技术（人工智能方向），并在博士后阶段专注于临床医学神经影像学。他的导师李坤成教授，同样是一位视野开阔的领军人物，他们的合作奠定了这一研究领域的坚实基础。
梁佩鹏教授回忆道，他的博士生导师钟宁教授早在十几年前就倡导计算机人工智能与脑科学、认知神经科学的交叉研究。而李坤成教授针对患者的研究，为认知研究提供了宝贵的模型。两位导师的共同特点在于他们始终站在脑信息学领域的前沿，开展交叉学科合作研究，为梁佩鹏教授进一步深入研究铺平了道路。
基于1.5T的磁共振数据，“Chinese2020”脑图谱的建立是一个划时代的里程碑。在此基础上，李坤成教授和梁佩鹏教授正致力于“Chinese1000”项目，利用最先进的3T磁共振设备，对入组志愿者进行多种认知量表评测，以排除认知减退的志愿者，进一步提高图像质量和大脑解剖结构的显示精度。
随着研究的深入，他们意识到虽然研究起步早于西方国家，但在交叉学科的发展上仍受到一定限制。为了继续深入研究，他们计划在阿尔茨海默病防治协会下成立人工智能专委会，搭建一个理、工、医、用的学术平台。李坤成教授坚信，运用人工智能、大数据、云计算等前沿技术辅助临床前期AD早期诊断的前景十分光明。
王军凯作为梁佩鹏教授的博士后，也参与了这一研究。他负责进行影像数据质控工作，这是确保AI算法结果可靠的关键环节。面对海量的数据和复杂的工作，他展现出坚定的决心和毅力。他希望通过自己的努力，应用AI技术实现更准确的脑龄预测，为AD类疾病的诊断寻找新的解决方案。
这一研究的未来充满希望。从李坤成教授的第一代开始，经过数代人的不懈努力和持续创新，中国人脑图谱已经取得了重大进展。作为“第一代”发起人，李坤成教授表示希望有更多医工交叉的人才加入这一研究领域，共同推动这一领域的持续发展。这一研究不仅有助于深入了解人类大脑的结构和功能，还将为未来的医学研究和临床治疗提供重要的参考依据。回望过去，在医学科研领域，医生通常主导着研究的主线，然而涉及复杂技术的部分常常需要依赖外部团队的支持，这无疑增加了成本并影响了研究的效率。但现在，这一状况正逐渐改变。像腾讯觅影这样的开放实验平台，已经成功整合了AI技术，极大地降低了研发的难度和门槛。
在不久前结束的2021年“觅影”医学人工智能算法大赛中，“健康成人大脑年龄预测”赛道吸引了众多顶尖团队。其中，哈尔滨工业大学（深圳）信息与通信工程的研究生团队“Brainkiler”勇夺冠军，而来自上海科技大学的“bsbii”战队则荣获亚军。这些充满活力的年轻队伍，来自国内顶级实验室，他们针对明确的临床场景，设计出了富有创意的算法，展现了令人瞩目的实力。
“bsbii”团队的队长郭良湖表示，与其他医学AI竞赛相比，这次比赛的数据集丰富得令人惊喜。只需打开电脑、连接网络，就能轻松接入腾讯觅影开放实验平台，进行AI算法的设计，仿佛是在进行一场“搭积木”般的智慧比拼。
各研究团队间的竞争与切磋，不仅推动了医学影像与人工智能的融合创新，也极大地助力了脑龄预测及相关领域的研究进展。通过“以赛促学”的形式，越来越多背景各异的年轻研究人员，如王军凯和郭良湖等，得以加入到临床医学的研究中。他们无需具备深厚的专业编程能力，便可以利用AI、大数据等创新科技，快速提升自己的问题解决能力，为脑龄预测等研究课题的进展做出贡献。
十多年前，李坤成教授开始致力于脑图谱的研究，之后梁佩鹏教授在这一基础上不断前行。如今，王军凯等年轻学子通过AI竞赛的形式，继续推进这一研究。为了更深入地研究脑、认识脑、保护脑和开发脑，破解阿尔茨海默病（AD）的密码，“构建中国人的脑图谱”这一跨越三代的医学梦想故事，仍在持续书写。在这个故事的推动下，我们期待着更多的突破和创新。