两性脑部差异在白质，千张 MRI 透玄机

众所周知，多数的脑部疾病具有性别差异，因此深入探讨性别间的大脑差异，将有助于改进诊断与治疗的技术。最近，纽约大学朗格尼健康中心（NYU Langone Health）的研究人员发现，利用深度学习方法分析脑部磁振造影（Magnetic Resonance Imaging，MRI）扫描结果，可以鉴别男性和女性大脑组织在微观层面的差异，为诊断两性脑部疾病提供新的解方。

深度学习见微知著，脑白质差异测性别

本研究借由深度学习技术，分析来自人类连接体学计划（Human Connectome Project）年龄范围介于 22 至 37 岁的 471 名男性与 560 名女性数千张扩散磁振造影（diffusion MRI） 脑部扫描影像，开发出多个端到端的分类模型，使用非等向性指标（Fractional anisotropy，FA）、平均扩散率（mean diffusivity，MD）和平均峰度（mean kurtosis，MK）等参数来捕捉大脑组织微观结构的特征。

参数方面，FA 反映流体的扩散方向（极性），数值介于 0 至 1 间，研究发现有许多疾病具有较低的 FA 值；MD 则反映出流体的扩散率，能衡量组织含水量和细胞结构的差异；而 MK 则用于量化高斯扩散的偏差程度，数值越高表示对扩散的阻碍越大，显示组织微观结构复杂且不均匀。

本研究采用 3 种主要的模型架构：二维卷积神经网络（2D convolutional neural network，CNN）、三维卷积神经网络（3D CNN）与视觉转换器（3D vision transformer，ViT）并配合自监督的预训练。研究结果显示，所有 3 种模型在所有扩散指标上均达到良好的分类效果（测试 AUC 为 0.92 至 0.98），也发现性别差异主要出现在大脑白质中，白质是大脑内层的主要组织，作为不同脑区之间沟通的桥梁。显示此测量方法能识别人眼无法察觉的结构与复杂隐微的模式差异，准确地区分生理性别。

助多种神经疾病诊断分析，提供性别平衡研究结果

过去研究显示，两性在多发性硬化症、自闭症谱系障碍、偏头痛等脑部疾病的发病率和症状表现上存在差异。本研究的作者、神经放射学家 Yvonne Lui 博士指出，透过深入了解生物性别如何影响大脑，可以改进诊断工具和治疗方法。过去的研究虽然探讨过大脑的大小、形状和重量等因子具有何种影响，但对于大脑在细胞微观层面结构仅有些许的了解。

Lui 博士也强调，此研究避免过去研究中依赖动物模型和人类组织样本的限制。此外，因为人为圈选的主观判定有可能会影响研究结果，因此本研究不依赖“手绘”特定脑区来进行统计分析，而是使用混合区域与跨脑区共同衡量的方法来避免人为的偏差。

研究团队下一步计划探索性别相关的大脑结构差异，如何随着时间发展而改变，同时也希望理解环境、荷尔蒙和社会因素可能在这些变化中扮演的角色。

参考资料：
https://www.nature.com/articles/s41598-024-60340-y

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