【摘要】：阿爾茨海默癥(Alzheimer’s disease,AD)是一種多發(fā)于老年人的神經(jīng)退行性病變,臨床表現(xiàn)為記憶及其他認(rèn)知功能的衰退。阿爾茨海默癥患者大多是在出現(xiàn)明顯癡呆癥狀后才進(jìn)行治療,難以起到遏制認(rèn)知下降的作用,因此需要將治療階段前移。目前臨床上對(duì)阿爾茨海默癥的診斷主要是依靠認(rèn)知評(píng)分量表,而結(jié)構(gòu)磁共振成像揭示的灰質(zhì)萎縮有助于我們對(duì)阿爾茨海默癥進(jìn)行早期診斷。本文基于結(jié)構(gòu)磁共振圖像,分析了阿爾茨海默癥不同階段的腦灰質(zhì)體積差異及灰質(zhì)萎縮模式,并根據(jù)腦灰質(zhì)體積建立了阿爾茨海默癥的分類及認(rèn)知評(píng)分預(yù)測模型。應(yīng)用基于體素的形態(tài)學(xué)分析,我們比較了正常對(duì)照(normal control,NC)、非轉(zhuǎn)化型輕度認(rèn)知障礙(stable mild cognitive impairment,s MCI)、轉(zhuǎn)化型輕度認(rèn)知障礙(converted MCI,c MCI)、阿爾茨海默癥之間的灰質(zhì)體積,同時(shí)通過不同時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)揭示灰質(zhì)萎縮模式。然后將組間的群體差異體素作為原始特征,利用結(jié)合特征選擇的支持向量機(jī)對(duì)體素進(jìn)一步篩選,建立NC/MCI、NC/AD、MCI/AD、s MCI/c MCI分類模型。除此之外,我們還根據(jù)縱向變化中涉及的體素點(diǎn)建立簡易精神狀態(tài)量表(MMSE)評(píng)分的預(yù)測模型。通過組間雙樣本T檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)阿爾茨海默癥的灰質(zhì)萎縮是一個(gè)漸進(jìn)的過程,萎縮范圍從顳葉、島葉、基底核開始,然后增加頂葉、枕葉、扣帶回,最后再增加額葉。通過組內(nèi)單因素方差分析發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化型輕度認(rèn)知障礙與阿爾茨海默癥具有類似的灰質(zhì)萎縮模式,萎縮速率快萎縮范圍大。非轉(zhuǎn)化型輕度認(rèn)知障礙與正常對(duì)照具有類似的灰質(zhì)萎縮模式,萎縮速率慢萎縮范圍小。結(jié)合基線灰質(zhì)體積和萎縮速率發(fā)現(xiàn)非轉(zhuǎn)化型輕度認(rèn)知障礙與轉(zhuǎn)化型輕度認(rèn)知障礙的差異最開始并不明顯,隨著時(shí)間推移差異逐漸加大。分類模型對(duì)NC/MCI、NC/AD、MCI/AD、s MCI/c MCI的分類準(zhǔn)確率分別達(dá)到84.9%、100%、81.4%、73.9%。內(nèi)外側(cè)顳葉在四組分類中都是特征體素的重要部位。感興趣區(qū)分析和特征體素分析說明扣帶回后部、緣上回、楔前葉可能是早期區(qū)分非轉(zhuǎn)化型輕度認(rèn)知障礙與轉(zhuǎn)化型輕度認(rèn)知障礙的關(guān)鍵腦區(qū)。MMSE評(píng)分預(yù)測模型在交叉驗(yàn)證下的均方誤差為2.5460,預(yù)測值與實(shí)際值的相關(guān)系數(shù)為0.8191。
[Abstract]:Alzheimer's disease (Alzheimer's disease,AD) is a neurodegenerative disorder that occurs in the elderly and is characterized by a decline in memory and other cognitive functions. Most patients with Alzheimer's disease are treated only after obvious dementia symptoms, which is difficult to curb cognitive decline, so the treatment phase needs to be moved forward. At present, the clinical diagnosis of Alzheimer's disease mainly depends on cognitive scale, and the gray matter atrophy revealed by structural magnetic resonance imaging is helpful for the early diagnosis of Alzheimer's disease. Based on the structural magnetic resonance images, the difference of gray matter volume and the pattern of gray matter atrophy in different stages of Alzheimer's disease were analyzed, and the prediction model of classification and cognitive score of Alzheimer's disease was established according to the volume of gray matter. Using morphologic analysis based on voxel, we compared the gray matter volume between normal control (normal control,NC) and non-transforming mild cognitive impairment (stable mild cognitive impairment,s MCI),) with mild cognitive impairment (converted MCI,c MCI),). At the same time, the pattern of gray matter atrophy was revealed by data at different time points. Then the group differential voxels among groups are taken as the original features and the support vector machine (SVM) combined with feature selection is used to further screen voxels and establish a NC/MCI,NC/AD,MCI/AD,s MCI/c MCI classification model. In addition, we also established a predictive model of the (MMSE) score of the mini-mental state scale according to the voxel points involved in the longitudinal changes. A double-sample T test showed that the gray matter atrophy of Alzheimer's disease was a gradual process, beginning with temporal lobe, insular lobe, basal nucleus, then increasing parietal lobe, occipital lobe, cingulate gyrus, and finally increasing frontal lobe. Univariate analysis of variance within the group showed that the transforming mild cognitive impairment had a similar gray matter atrophy pattern with Alzheimer's disease, and the rapid atrophy rate had a wide range of atrophy. Non-transforming mild cognitive impairment had a similar pattern of gray matter atrophy, and the atrophy rate was small. Combined with baseline gray matter volume and atrophy rate, it was found that the difference between non-transforming mild cognitive impairment and transforming mild cognitive impairment was not obvious at the beginning, and the difference gradually increased with the passage of time. The classification accuracy of classification model for NC/MCI,NC/AD,MCI/AD,s MCI/c MCI was 84.9 and 81.4, respectively. The internal and external temporal lobes are important parts of the characteristic voxel in the four groups. The analysis of region of interest and characteristic voxel analysis showed that the posterior cingulate gyrus, superior marginal gyrus, The mean square error of MMSE prediction model is 2.5460 and the correlation coefficient between the predicted value and the actual value is 0.8191, which may be the key area to distinguish the non-transforming mild cognitive impairment from the transforming mild cognitive impairment in the early stage. The mean square error of the prediction model under cross-validation is 2.5460, and the correlation coefficient between the predicted value and the actual value is 0.8191.
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R749.16

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3 ;美曲膦酯治療阿爾茨海默癥的認(rèn)知缺陷[J];國外醫(yī)藥(合成藥 生化藥 制劑分冊(cè));1999年03期

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8 王振幅;;阿爾茨海默癥的表現(xiàn)[J];人人健康;2013年12期

9 廣全;阿爾茨海默癥診斷有新法[J];科學(xué)中國人;1996年05期

10 劉建軍,陳芳;阿爾茨海默癥的藥物治療[J];安徽醫(yī)藥;2000年02期

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2 熊曉云;鄒永;吳玉梅;朱杰;梅其炳;;三種阿爾茨海默癥治療藥物促體外培養(yǎng)小鼠皮層神經(jīng)元活性的比較[A];中國藥理學(xué)會(huì)第八次全國代表大會(huì)論文摘要集（第二部分）[C];2002年

3 段迪;凌迎春;周月琴;;血管性癡呆及阿爾茨海默癥患者血清甘油三酯和總膽固醇變化的臨床研究[A];2009年浙江省醫(yī)學(xué)會(huì)精神病學(xué)分會(huì)老年精神障礙學(xué)組學(xué)術(shù)會(huì)議論文匯編[C];2009年

4 韓鐵鋼;張競;韓軼星;茹炳根;;應(yīng)用比較蛋白質(zhì)組學(xué)研究神經(jīng)生長抑制因子與阿爾茨海默癥的關(guān)系[A];中國蛋白質(zhì)組學(xué)第三屆學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要[C];2005年

5 段迪;凌迎春;周月琴;;血管性癡呆及阿爾茨海默癥患者血清甘油三酯和總膽固醇變化的臨床研究[A];2007年浙江省精神病學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文匯編[C];2007年

6 謝盈瑞;;阿爾茨海默癥所引發(fā)的抑郁癥及護(hù)理[A];2007河南省精神衛(wèi)生學(xué)術(shù)研討會(huì)資料匯編[C];2007年

7 朱靜靜;竇非;;熱休克蛋白90抑制劑降低阿爾茨海默癥β淀粉樣肽的作用機(jī)制初步研究[A];中國遺傳學(xué)會(huì)“發(fā)育、遺傳和疾病”研討會(huì)論文匯編集[C];2007年

8 熊曉云;鄒永;吳玉梅;朱杰;梅其炳;;三種阿爾茨海默癥治療藥物促體外培養(yǎng)小鼠皮層神經(jīng)元活性的比較[A];中國藥理學(xué)會(huì)第八次全國代表大會(huì)暨全國藥理學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要匯編[C];2002年

9 賈衛(wèi)平;焦勇;楊頻;;金屬離子與Aβ肽競爭取代理作用的論研究[A];第五屆全國化學(xué)生物學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2007年

10 焦勇;賈衛(wèi)平;韓大雄;楊頻;;分子模擬研究銅離子對(duì)Aβ肽聚集行為的調(diào)控機(jī)理[A];第五屆全國化學(xué)生物學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2007年

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3 劉海英;瑞典發(fā)現(xiàn)阿爾茨海默癥生物新標(biāo)志[N];科技日?qǐng)?bào);2009年

4 重慶萬州 王祖遠(yuǎn);多吃魚蔬少吃紅肉可預(yù)防阿爾茨海默癥[N];上海中醫(yī)藥報(bào);2012年

5 記者 鄧暉;施一公研究組揭示阿爾茨海默癥致病蛋白結(jié)構(gòu)[N];光明日?qǐng)?bào);2014年

6 趙婀娜 章正;阿爾茨海默癥研究獲突破[N];人民日?qǐng)?bào);2014年

7 ;阿爾茨海默癥：防勝于治[N];文匯報(bào);2011年

8 本報(bào)記者 王瀟;被擦去的記憶[N];解放日?qǐng)?bào);2013年

9 ;學(xué)外語有助延緩智衰[N];新華每日電訊;2011年

10 ;新型醫(yī)用染料可用于阿爾茨海默癥診斷[N];中國紡織報(bào);2005年

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2 陸沈吉;LRRK2基因多態(tài)性與中國漢族人群阿爾茨海默癥相關(guān)性研究[D];復(fù)旦大學(xué);2012年

3 黃文海;不同類型雙（多）靶點(diǎn)抗阿爾茨海默癥化合物的設(shè)計(jì)、合成及活性研究[D];浙江大學(xué);2011年

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1 李正君;阿爾茨海默癥相關(guān)基因的克隆和細(xì)胞模型的建立[D];北京交通大學(xué);2008年

2 黃音;阿爾茨海默癥治療藥的市場信息研究[D];中南大學(xué);2007年

3 孫顏顏;基于Aβ調(diào)控機(jī)制的抗阿爾茨海默癥藥物先導(dǎo)結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)研究[D];華東理工大學(xué);2014年

4 池敏越;阿爾茨海默癥的腦灰質(zhì)萎縮研究[D];華南理工大學(xué);2015年

5 蘇賽賽;阿爾茨海默癥醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理與分析[D];上海交通大學(xué);2014年

6 趙暢;阿爾茨海默癥模型細(xì)胞的鈣信號(hào)研究[D];山東師范大學(xué);2005年

7 韓笑;Exendin-4對(duì)阿爾茨海默癥的影響[D];吉林大學(xué);2015年

8 溫靜;Bin1在阿爾茨海默癥中的作用[D];廈門大學(xué);2014年

9 王沖;Al離子對(duì)tau蛋白R(shí)3多肽異常聚集的影響及其機(jī)理[D];同濟(jì)大學(xué);2007年

10 李金鞠;早老素-2對(duì)炎癥的調(diào)控及其在阿爾茨海默癥發(fā)生中的作用[D];華東師范大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：2235141