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深度學(xué)習(xí)算法的神經(jīng)影像工具在AD源性輕度認(rèn)知障礙腦體積測(cè)量的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2020-04-10 21:49
【摘要】:目的:利用一種基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)影像全腦定量計(jì)算工具,分析阿爾茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)源性輕度認(rèn)知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)患者腦體積的改變,并探討其改變與臨床認(rèn)知功能減低的相關(guān)性。方法:本研究收集2017年09月至2019年03月在大連大學(xué)附屬中山醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科就診的記憶障礙患者90例,經(jīng)排除標(biāo)準(zhǔn)后入組65例,其中男性29例(占44.6%),女性36例(占55.4%),年齡范圍45~80歲,平均年齡69.20±10.25歲;正常對(duì)照(normal control,NC組)60例,其中男性24例(占40.0%),女性36例(占60.0%),年齡范圍53~80歲,平均年齡64.90±6.67歲。首先在安靜狀態(tài)下對(duì)兩組研究對(duì)象進(jìn)行臨床認(rèn)知功能評(píng)價(jià),采用的是蒙特利爾認(rèn)知評(píng)估量表(MoCA);測(cè)試后24小時(shí)內(nèi)對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行3.0T的顱腦MR掃描,收集T1WI矢狀位薄層圖像。圖像處理采用神經(jīng)影像定量計(jì)算工具,對(duì)全腦進(jìn)行快速精確的分割,并得出全腦64個(gè)腦區(qū)的絕對(duì)體積及相對(duì)體積。采用spss20.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析處理,兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)或非參數(shù)檢驗(yàn)得出年齡、MoCA評(píng)分以及各腦區(qū)絕對(duì)體積、相對(duì)體積的差異,性別差異采用c~((17))檢驗(yàn);差異腦區(qū)與MoCA評(píng)分進(jìn)行pearson相關(guān)性分析;P0.05具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)果:1.MCI組與NC組的年齡、性別差異沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;兩組的MoCA評(píng)分差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,MCI組的MoCA分低于NC組。2.MCI組與NC組絕對(duì)體積的差異顯示:左側(cè)海馬、右側(cè)海馬、左側(cè)顳葉、右側(cè)顳葉、左側(cè)扣帶回、右側(cè)扣帶回、左側(cè)島葉、右側(cè)島葉體積減少;腦室系統(tǒng)、左側(cè)側(cè)腦室、右側(cè)側(cè)腦室及第三腦室體積擴(kuò)大。3.MCI組與NC組相對(duì)體積的差異顯示:左側(cè)海馬、右側(cè)海馬、左側(cè)杏仁核、左側(cè)顳葉、右側(cè)顳葉、左側(cè)扣帶回、右側(cè)扣帶回、左側(cè)島葉、右側(cè)島葉以及灰質(zhì)總體積減少;腦室系統(tǒng)、左側(cè)側(cè)腦室、右側(cè)側(cè)腦室及第三腦室體積擴(kuò)大。4.MCI患者絕對(duì)體積的變化與MoCA評(píng)分的相關(guān)性分析顯示:左側(cè)海馬(r=0.258,P=0.038)、右側(cè)海馬(r=0.248,P=0.047)、左側(cè)顳葉(r=0.258,P=0.038)、左側(cè)扣帶回(r=0.262,P=0.035)的絕對(duì)體積與MoCA評(píng)分呈正相關(guān);腦室系統(tǒng)(r=-0.417,P=0.001)、側(cè)腦室(r=-0.445,P0.001)及第三腦室(r=-0.348,P=0.004)絕對(duì)體積與MoCA評(píng)分呈負(fù)相關(guān)。5.MCI患者相對(duì)體積的變化與MoCA評(píng)分的相關(guān)性分析顯示:左側(cè)海馬(r=0.400,P=0.001)、右側(cè)海馬(r=0.353,P=0.004)、左側(cè)顳葉(r=0.311,P=0.012)、左側(cè)杏仁核(r=0.324,P=0.008)、左側(cè)扣帶回(r=0.275,P=0.026)及總灰質(zhì)(r=0.461,P0.001)的相對(duì)體積與MoCA評(píng)分呈正相關(guān);腦室系統(tǒng)(r=-0.479,P0.001)、側(cè)腦室(r=-0.467,P0.001)及第三腦室(r=-0.369,P=0.002)的相對(duì)體積與MoCA評(píng)分呈負(fù)相關(guān)。結(jié)論:1.基于深度學(xué)習(xí)算法的神經(jīng)影像全腦定量計(jì)算工具,能夠有效的檢測(cè)出MCI患者腦結(jié)構(gòu)體積的變化。2.AD早期的MCI患者已出現(xiàn)多個(gè)腦區(qū)體積的變化,并且這種變化與患者出現(xiàn)的認(rèn)知功能障礙具有相關(guān)性。
【圖文】:

序列,DICOM格式,薄層,圖像


的 12 通道標(biāo)準(zhǔn)頭線圈,掃描被試者之前,檢查頭線圈,確?梢哉9ぷ鳌2僮髡呦蚴茉囌呓榻B實(shí)驗(yàn)流程及注意事項(xiàng),較少其緊張情緒。采取仰臥位,戴上耳塞,減少掃描噪音帶來(lái)的影響,固定頭部。掃描范圍包含從顱頂至枕骨大孔,共 176 層圖像。運(yùn)用 3D 快速磁化強(qiáng)度預(yù)備梯度回?fù)苄蛄校?D-T1 MPRAGE)獲得高分辨率 3D-T1WI 薄層矢狀位結(jié)構(gòu)像。具體參數(shù)為:TE 2.22ms,TR2530ms,slice 176,ST 1mm,F(xiàn)A7°,MS 224×224,F(xiàn)OV 224 mm×224 mm,VS1 mm×1 mm×1 mm,采集時(shí)間 5min28s。1.2.4 圖像處理對(duì)于符合本研究納入標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)象,,在進(jìn)行 T1WI 薄層矢狀位掃描后,收集和整理 DICOM 格式的圖像如圖 1,并記錄相關(guān)臨床信息,將被試者的信息記錄在EXCEL 表格中,主要包括:檢查編號(hào)、性別、年齡、受教育年限、臨床診斷、MOCA評(píng)分等。將原始信息進(jìn)行脫敏處理后再進(jìn)行分析、處理。

工作流程圖,定量計(jì)算,工作流程,圖譜庫(kù)


圖譜庫(kù)包括 300 個(gè)大腦核磁共振成像和它們的分割標(biāo)簽,以前是從不同的個(gè)體使用不同的掃描儀獲得的,具有高度可變的外觀。每個(gè)圖譜庫(kù)都包含 40 多個(gè)大腦結(jié)構(gòu)(如海馬、側(cè)腦室、杏仁核等)和 3 個(gè)主要腦組織(即白質(zhì)、灰質(zhì)和腦脊液)的 MRI 和先前編碼的放射科醫(yī)生指定解剖信息。在處理過(guò)程中,AccuBrain 根據(jù)與受試者圖像的相似性,從圖譜庫(kù)中選擇大量的腦圖像。然后對(duì)選定的圖像和目標(biāo)圖像進(jìn)行非硬性配準(zhǔn)匹配。配準(zhǔn)后,將圖譜庫(kù)的預(yù)定義標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為主題空間融合生成主題圖像的分割標(biāo)簽。此外,AccuBrain 從其包含的數(shù)百個(gè)大腦核磁共振成像的大型圖譜庫(kù)中,選擇與目標(biāo)圖像最相似的圖譜庫(kù)來(lái)分割每個(gè)受試者。實(shí)現(xiàn)了一種基于圖形處理器(Graphics Processing Units,GPUs)的非硬性配準(zhǔn)算法,保證了配準(zhǔn)的時(shí)間效率。記錄全腦各腦區(qū)的量化體積,并計(jì)算占顱內(nèi)容積的百分比,進(jìn)行分析。本研究中每個(gè)被試者的 T1WI 圖像數(shù)據(jù)集的執(zhí)行時(shí)間大約 25 分鐘。
【學(xué)位授予單位】:遵義醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:R749.1;R445.2

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