【摘要】：目的:利用一種基于深度學習的神經(jīng)影像全腦定量計算工具,分析阿爾茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)源性輕度認知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)患者腦體積的改變,并探討其改變與臨床認知功能減低的相關性。方法:本研究收集2017年09月至2019年03月在大連大學附屬中山醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科就診的記憶障礙患者90例,經(jīng)排除標準后入組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)下對兩組研究對象進行臨床認知功能評價,采用的是蒙特利爾認知評估量表(MoCA);測試后24小時內(nèi)對研究對象進行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)影像定量計算工具,對全腦進行快速精確的分割,并得出全腦64個腦區(qū)的絕對體積及相對體積。采用spss20.0統(tǒng)計學軟件進行統(tǒng)計分析處理,兩獨立樣本T檢驗或非參數(shù)檢驗得出年齡、MoCA評分以及各腦區(qū)絕對體積、相對體積的差異,性別差異采用c~((17))檢驗;差異腦區(qū)與MoCA評分進行pearson相關性分析;P0.05具有統(tǒng)計學意義。結果:1.MCI組與NC組的年齡、性別差異沒有統(tǒng)計學意義;兩組的MoCA評分差異具有統(tǒng)計學意義,MCI組的MoCA分低于NC組。2.MCI組與NC組絕對體積的差異顯示:左側海馬、右側海馬、左側顳葉、右側顳葉、左側扣帶回、右側扣帶回、左側島葉、右側島葉體積減少;腦室系統(tǒng)、左側側腦室、右側側腦室及第三腦室體積擴大。3.MCI組與NC組相對體積的差異顯示:左側海馬、右側海馬、左側杏仁核、左側顳葉、右側顳葉、左側扣帶回、右側扣帶回、左側島葉、右側島葉以及灰質(zhì)總體積減少;腦室系統(tǒng)、左側側腦室、右側側腦室及第三腦室體積擴大。4.MCI患者絕對體積的變化與MoCA評分的相關性分析顯示:左側海馬(r=0.258,P=0.038)、右側海馬(r=0.248,P=0.047)、左側顳葉(r=0.258,P=0.038)、左側扣帶回(r=0.262,P=0.035)的絕對體積與MoCA評分呈正相關;腦室系統(tǒng)(r=-0.417,P=0.001)、側腦室(r=-0.445,P0.001)及第三腦室(r=-0.348,P=0.004)絕對體積與MoCA評分呈負相關。5.MCI患者相對體積的變化與MoCA評分的相關性分析顯示:左側海馬(r=0.400,P=0.001)、右側海馬(r=0.353,P=0.004)、左側顳葉(r=0.311,P=0.012)、左側杏仁核(r=0.324,P=0.008)、左側扣帶回(r=0.275,P=0.026)及總灰質(zhì)(r=0.461,P0.001)的相對體積與MoCA評分呈正相關;腦室系統(tǒng)(r=-0.479,P0.001)、側腦室(r=-0.467,P0.001)及第三腦室(r=-0.369,P=0.002)的相對體積與MoCA評分呈負相關。結論:1.基于深度學習算法的神經(jīng)影像全腦定量計算工具,能夠有效的檢測出MCI患者腦結構體積的變化。2.AD早期的MCI患者已出現(xiàn)多個腦區(qū)體積的變化,并且這種變化與患者出現(xiàn)的認知功能障礙具有相關性。
【圖文】：

的 12 通道標準頭線圈，掃描被試者之前，檢查頭線圈，確�？梢哉９ぷ�。操作者向受試者介紹實驗流程及注意事項，較少其緊張情緒。采取仰臥位，戴上耳塞，減少掃描噪音帶來的影響，固定頭部。掃描范圍包含從顱頂至枕骨大孔，共 176 層圖像。運用 3D 快速磁化強度預備梯度回撥序列（3D-T1 MPRAGE）獲得高分辨率 3D-T1WI 薄層矢狀位結構像。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，采集時間 5min28s。1.2.4 圖像處理對于符合本研究納入標準的對象，，在進行 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、性別、年齡、受教育年限、臨床診斷、MOCA評分等。將原始信息進行脫敏處理后再進行分析、處理。

圖譜庫包括 300 個大腦核磁共振成像和它們的分割標簽，以前是從不同的個體使用不同的掃描儀獲得的，具有高度可變的外觀。每個圖譜庫都包含 40 多個大腦結構(如海馬、側腦室、杏仁核等)和 3 個主要腦組織(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。在處理過程中，AccuBrain 根據(jù)與受試者圖像的相似性，從圖譜庫中選擇大量的腦圖像。然后對選定的圖像和目標圖像進行非硬性配準匹配。配準后，將圖譜庫的預定義標簽轉換為主題空間融合生成主題圖像的分割標簽。此外，AccuBrain 從其包含的數(shù)百個大腦核磁共振成像的大型圖譜庫中，選擇與目標圖像最相似的圖譜庫來分割每個受試者。實現(xiàn)了一種基于圖形處理器（Graphics Processing Units，GPUs）的非硬性配準算法，保證了配準的時間效率。記錄全腦各腦區(qū)的量化體積，并計算占顱內(nèi)容積的百分比，進行分析。本研究中每個被試者的 T1WI 圖像數(shù)據(jù)集的執(zhí)行時間大約 25 分鐘。
【學位授予單位】：遵義醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R749.1;R445.2

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