【摘要】：研究背景隨著人口老齡化,年齡相關(guān)的認(rèn)知功能下降成為日益增長的公共健康問題。其發(fā)生機(jī)制有多種假說,越來越多研究提供了腦血管病變機(jī)制的證據(jù),但病理學(xué)研究相對匱乏。已有的腦血管病變與認(rèn)知功能關(guān)系的病理學(xué)研究大多探究梗死與認(rèn)知水平的關(guān)系,而對其他腦血管病變?nèi)狈﹃P(guān)注。同時,腦血管病理學(xué)研究大多停留在有或無的定性描述階段,缺乏定量研究。研究目的本研究旨在探究各種腦血管病(Cerebral vessel disease,CVD)相關(guān)病理改變在中國捐獻(xiàn)人腦組織不同腦區(qū)中的分布情況,及其與生前認(rèn)知功能關(guān)系。采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對血管病理改變進(jìn)行識別,并計算相應(yīng)面積,從而探索腦血管病病理定量評分標(biāo)準(zhǔn)。研究方法本研究共納入中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院人腦組織庫122例具有臨床信息、ECog認(rèn)知評分,保存完整的捐獻(xiàn)人腦組織,對12個腦區(qū)分別進(jìn)行HE染色及GFAP染色,鏡下閱片并根據(jù)改良腦血管病變分期標(biāo)準(zhǔn)對染色結(jié)果進(jìn)行分期打分。利用描述統(tǒng)計及秩和檢驗分析病理改變與臨床認(rèn)知水平的關(guān)系。利用Python構(gòu)建深度卷積網(wǎng)絡(luò),對輸入樣本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和測試,輸出結(jié)果與人工識別所得金標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果比較,優(yōu)化識別模型。研究結(jié)果在中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院人腦組織庫中,診斷血管性癡呆17例,患病率13.94%。腔隙性梗死、小動脈硬化、血管周圍細(xì)胞增多、血管周圍間隙增大出現(xiàn)較多。其中腔隙性梗死、血管周圍細(xì)胞增多、微出血、小動脈硬化、血管周圍間隙在不同認(rèn)知水平組中有顯著差異。血管病理分期可能與臨床認(rèn)知損害存在相關(guān)性,ECog總分及各項評分隨腔隙性梗死、小動脈硬化、血管周圍細(xì)胞增多、血管周圍間隙增大嚴(yán)重程度的增加而上升。腦血管病理改變在合并AD病理改變時加重認(rèn)知損傷。目前利用深度卷積網(wǎng)絡(luò)可識別血管周圍間隙增大,準(zhǔn)確率較高。研究結(jié)論目前臨床診斷血管性癡呆(Vascular dementia,VaD)敏感度低,凸顯病理診斷血管性癡呆重要性。多種腦血管病理改變可能影響臨床認(rèn)知水平。腦血管病理改變合并AD病理改變時可加重認(rèn)知損傷。
【學(xué)位授予單位】：北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R743;R749.1
【圖文】：

在完成全部的腦組織鏡下閱片后，將存在該病理改變的組織切片相互比較，逡逑按照病變的嚴(yán)重程度打分。對于可清晰量化的病理改變（大梗死、腔隙性梗死、逡逑血管周圍間隙增大）采取定量打分（圖１），對于不易量化的病理改變（小動脈逡逑硬化，微出血，血管周圍細(xì)胞增多）采取半定量打分，０＝邋“沒有”，１＝邋“輕”，逡逑２＝邋“中”，３＝邋“重”（圖２）。對于定量打分圖像，在圖像處理軟件中用閉合不逡逑規(guī)則多邊形對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行描繪，一張圖像中通常有２個不規(guī)則多邊形，如梗死逡逑灶面積和血管橫截面積，兩面積像素點比值為輸出值。大梗死和腔隙性梗死嚴(yán)重逡逑程度的量化指標(biāo)為：梗死面積／血管橫截面積；0＝“沒有”，１＝“梗死面積／血管逡逑橫截面積＜１０”，２＝邋“１０〈梗死面積／血管橫截面積＜２０”，３＝邋“梗死面積／血管逡逑橫截面積＞２０”。血管周圍間隙增大嚴(yán)重程度的量化指標(biāo)為：血管周圍間隙面積逡逑／血管橫截面積。０＝邋“沒有”，１＝邋“血管周圍間隙面積／血管橫截面積Ｓ３”，２＝逡逑“邋３＜血管周圍間隙面積／血管橫截面積＜邋７邋”

血管周圍間隙增大）采取定量打分（圖１），對于不易量化的病理改變（小動脈逡逑硬化，微出血，血管周圍細(xì)胞增多）采取半定量打分，０＝邋“沒有”，１＝邋“輕”，逡逑２＝邋“中”，３＝邋“重”（圖２）。對于定量打分圖像，在圖像處理軟件中用閉合不逡逑規(guī)則多邊形對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行描繪，一張圖像中通常有２個不規(guī)則多邊形，如梗死逡逑灶面積和血管橫截面積，兩面積像素點比值為輸出值。大梗死和腔隙性梗死嚴(yán)重逡逑程度的量化指標(biāo)為：梗死面積／血管橫截面積；0＝“沒有”，１＝“梗死面積／血管逡逑橫截面積＜１０”，２＝邋“１０〈梗死面積／血管橫截面積＜２０”，３＝邋“梗死面積／血管逡逑橫截面積＞２０”。血管周圍間隙增大嚴(yán)重程度的量化指標(biāo)為：血管周圍間隙面積逡逑／血管橫截面積。０＝邋“沒有”，１＝邋“血管周圍間隙面積／血管橫截面積Ｓ３”，２＝逡逑“邋３＜血管周圍間隙面積／血管橫截面積＜邋７邋”，３＝邋“血管周圍間隙面積／血管橫截面逡逑積＞７或多個”。逡逑１０逡逑

③邐下采樣模塊：先進(jìn)行池化，然后做兩次卷積，逐步擴(kuò)大感受野，獲取圖像的逡逑總體特征。逡逑④上采樣模塊：首先將輸入進(jìn)行一次轉(zhuǎn)置卷積，然后將它與特征提取過程中對逡逑應(yīng)的輸出拼接，然后共同進(jìn)行兩次卷積。每上采樣一次，就和特征提取部分對應(yīng)逡逑的通道數(shù)相同尺度融合，逐步恢復(fù)空間維度和細(xì)節(jié)信息（圖３）。逡逑

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本文編號：2780914