亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Unveiling the future: Advancements in MRI imaging for neurodegenerative disorders

磁共振弥散成像 神经科学 神经影像学 肌萎缩侧索硬化 磁共振成像 正电子发射断层摄影术 疾病 帕金森病 医学 心理学 病理 放射科
作者
Lixin Du,Shubham Roy,Pan Wang,Zhigang Li,Xiaoting Qiu,Yinghe Zhang,Jianpeng Yuan,Bing Guo
出处
期刊:Ageing Research Reviews [Elsevier]
卷期号:95: 102230-102230 被引量:61
标识
DOI:10.1016/j.arr.2024.102230
摘要

Neurodegenerative disorders represent a significant and growing global health challenge, necessitating continuous advancements in diagnostic tools for accurate and early detection. This work explores the recent progress in Magnetic Resonance Imaging (MRI) techniques and their application in the realm of neurodegenerative disorders. The introductory section provides a comprehensive overview of the study's background, significance, and objectives. Recognizing the current challenges associated with conventional MRI, the manuscript delves into advanced imaging techniques such as high-resolution structural imaging (HR-MRI), functional MRI (fMRI), diffusion tensor imaging (DTI), and positron emission tomography-MRI (PET-MRI) fusion. Each technique is critically examined regarding its potential to address theranostic limitations and contribute to a more nuanced understanding of the underlying pathology. A substantial portion of the work is dedicated to exploring the applications of advanced MRI in specific neurodegenerative disorders, including Parkinson's disease, Alzheimer's disease, Huntington's disease, and Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS). In addressing the future landscape, the manuscript examines technological advances, including the integration of machine learning and artificial intelligence in neuroimaging. The conclusion summarizes key findings, outlines implications for future research, and underscores the importance of these advancements in reshaping our understanding and approach to neurodegenerative disorders.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
美美发布了新的文献求助30
2秒前
3秒前
bond发布了新的文献求助10
10秒前
打打应助bond采纳,获得10
18秒前
领导范儿应助美美采纳,获得10
27秒前
So完成签到 ,获得积分10
33秒前
slowslow完成签到 ,获得积分10
44秒前
54秒前
56秒前
onecloudhere发布了新的文献求助10
59秒前
bond发布了新的文献求助10
1分钟前
tutu完成签到,获得积分0
1分钟前
我是老大应助啊鸭采纳,获得10
1分钟前
Accept在手完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
科研通AI6.2应助万古采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
2分钟前
体贴的皮卡丘完成签到,获得积分20
2分钟前
万古发布了新的文献求助10
2分钟前
啊鸭发布了新的文献求助10
2分钟前
科研通AI6.1应助万古采纳,获得30
2分钟前
超级机器猫完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Orange应助义气的含烟采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
Vicky0503发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
大模型应助Vicky0503采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
义气的含烟完成签到,获得积分10
3分钟前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
跳跃太清完成签到 ,获得积分10
3分钟前
4分钟前
美美发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
科研通AI6.1应助美美采纳,获得10
4分钟前
科研通AI6.1应助黄志伟采纳,获得10
5分钟前
汉堡包应助专注之槐采纳,获得10
5分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 2000
Research for Social Workers 1000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 600
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Psychology and Work Today 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5893692
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6686584
关于积分的说明 15724923
捐赠科研通 5015406
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2701267
邀请新用户注册赠送积分活动 1647243
关于科研通互助平台的介绍 1597613