利用准共形映射揭示围产期大脑形态指纹：发生机制与神经发育意义

《Brain Imaging and Behavior》：Revealing morphological fingerprints in perinatal brains using quasi-conformal mapping: occurrence and neurodevelopmental implications

为探究围产期大脑是否存在形态指纹及哪些形态属性或皮质区域能更好表征新生儿个体差异，研究人员开展了相关研究。他们通过准共形映射将三种形态特征（皮质厚度、平均曲率、脑沟深度）三维球面网格投影到二维平面，用 ResNet18 和对比学习进行个体识别，结果表明该模型识别准确率高，还能预测认知和行为发展，对理解个体独特性形成及预测神经发育风险有重要意义。

　　大脑的形态指纹能够识别个体的独特性。然而，围产期大脑中是否存在这样的个体模式，以及哪些形态属性或皮质区域能更好地描述新生儿的个体差异，目前仍不清楚。在这项研究中，研究人员提出了一个深度学习框架，通过准共形映射（quasi-conformal mapping）将三种形态特征（即皮质厚度（cortical thickness）、平均曲率（mean curvature）和脑沟深度（sulcal depth））的三维球面网格投影到二维平面上，并采用 ResNet18 和对比学习（contrastive learning）进行个体识别。研究人员使用了 461 名婴儿的横断面结构磁共振成像（MRI）数据，并结合数据增强技术训练模型，同时基于 41 名进行纵向扫描的婴儿数据对参数进行微调。该模型在 20 名纵向扫描婴儿数据的一个折叠样本上进行了验证，Top1 和 Top5 准确率分别达到了 85.90% 和 92.20%，十分显著。感觉运动皮层和视觉皮层被认为是个体识别中贡献最大的区域。此外，形态指纹成功预测了认知和行为的长期发展。而且，折叠形态比皮质厚度具有更强的判别能力。这些发现为孕晚期开始大脑中形态指纹的出现提供了证据，这可能对理解个体独特性的形成，以及预测早期发育过程中大脑的长期神经发育风险具有重要意义。