大腦皮層上那些大大小小的褶皺――溝回是高級神經活動的基礎，這些對人類智力至關重要的結構是怎么發育的？科學家新近開發出一套分析工具，可以精確測量大腦溝回的發育時間和速度。 科學家認為，這將加深人們對大腦發育過程的理解，幫助實現對精神分裂癥、孤獨癥等神經疾病的早期診斷。 有溝回的腦是一部分大型哺乳動物的獨有特征，復雜的褶皺使得體積不大的腦可以擁有很大的表面積，產生較高智能。在大腦發育過程中，主要的溝回在妊娠中迅速發展并在嬰兒出生時完全形成。隨著大腦在嬰幼兒期間的進一步發育，大腦溝回的形狀和深度繼續發生相對變化直至成年。各種各樣的腦部和神經疾病都可能會影響溝回的正常形成，造成不同程度的智能障礙。 近年來蓬勃發展的核磁共振成像技術使人們可以無損傷地深入觀察大腦。美國麻省理工學院和哈佛醫學院等機構的科學家獲取了11名不同年齡嬰幼兒的核磁共振頭部圖像，利用先進的圖像處理和人工智能技術對其進行分析，建立了大腦皮層溝回發育的定量模型。 分析研究的第一步是將這些不同嬰幼兒的大腦表層模型進行匹配，以找到不同大腦皮層上的相應標記點。然后利用數學工具提取出不同尺度的大腦溝回，并在最后建立的發育模型中對它們進行分別分析。這個模型符合大腦在生命初期迅速發展然后逐漸穩定的現象，并第一次定量地模擬了大腦皮層溝回的正常發展。有關論文發表在４月號的醫學成像權威學術雜志《IEEE醫學成像匯刊》（IEEE Transactions on Medical Imaging）上。 論文第一作者、麻省理工學院的中國博士研究生余鵬向新華社記者介紹說：“利用這些模型，我們可以精確地測量不同尺度的大腦溝回的發育時間和速度。總體來講，我們發現大尺度的溝回比小尺度的溝回發育得早，也更慢。”論文的合作者、麻省理工學院的漆遠博士介紹說，借助先進的圖像處理和人工智能技術，可以從較少的動態數據中建立可靠的皮層溝回發展的數學模型。 在下一步研究中，科學家希望獲取一些非正常大腦的圖像，例如患有孤獨癥、精神分裂癥等疾病的嬰幼兒的大腦圖像，與正常圖像對比，尋找溝回發育的異常之處。/**/