深度学习算法的神经影像工具在AD源性轻度认知障碍脑体积测量的应用

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目的:利用一种基于深度学习的神经影像全脑定量计算工具,分析阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)源性轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)患者脑体积的改变,并探讨其改变与临床认知功能减低的相关性。方法:本研究收集2017年09月至2019年03月在大连大学附属中山医院神经内科就诊的记忆障碍患者90例,经排除标准后入组65例,其中男性29例(占44.6%),女性36例(占55.4%),年龄范围4580岁,平均年龄69.20±10.25岁;正常对照(normal control,NC组)60例,其中男性24例(占40.0%),女性36例(占60.0%),年龄范围5380岁,平均年龄64.90±6.67岁。首先在安静状态下对两组研究对象进行临床认知功能评价,采用的是蒙特利尔认知评估量表(MoCA);测试后24小时内对研究对象进行3.0T的颅脑MR扫描,收集T1WI矢状位薄层图像。图像处理采用神经影像定量计算工具,对全脑进行快速精确的分割,并得出全脑64个脑区的绝对体积及相对体积。采用spss20.0统计学软件进行统计分析处理,两独立样本T检验或非参数检验得出年龄、MoCA评分以及各脑区绝对体积、相对体积的差异,性别差异采用c(17)检验;差异脑区与MoCA评分进行pearson相关性分析;P<0.05具有统计学意义。结果:1.MCI组与NC组的年龄、性别差异没有统计学意义;两组的MoCA评分差异具有统计学意义,MCI组的MoCA分低于NC组。2.MCI组与NC组绝对体积的差异显示:左侧海马、右侧海马、左侧颞叶、右侧颞叶、左侧扣带回、右侧扣带回、左侧岛叶、右侧岛叶体积减少;脑室系统、左侧侧脑室、右侧侧脑室及第三脑室体积扩大。3.MCI组与NC组相对体积的差异显示:左侧海马、右侧海马、左侧杏仁核、左侧颞叶、右侧颞叶、左侧扣带回、右侧扣带回、左侧岛叶、右侧岛叶以及灰质总体积减少;脑室系统、左侧侧脑室、右侧侧脑室及第三脑室体积扩大。4.MCI患者绝对体积的变化与MoCA评分的相关性分析显示:左侧海马(r=0.258,P=0.038)、右侧海马(r=0.248,P=0.047)、左侧颞叶(r=0.258,P=0.038)、左侧扣带回(r=0.262,P=0.035)的绝对体积与MoCA评分呈正相关;脑室系统(r=-0.417,P=0.001)、侧脑室(r=-0.445,P<0.001)及第三脑室(r=-0.348,P=0.004)绝对体积与MoCA评分呈负相关。5.MCI患者相对体积的变化与MoCA评分的相关性分析显示:左侧海马(r=0.400,P=0.001)、右侧海马(r=0.353,P=0.004)、左侧颞叶(r=0.311,P=0.012)、左侧杏仁核(r=0.324,P=0.008)、左侧扣带回(r=0.275,P=0.026)及总灰质(r=0.461,P<0.001)的相对体积与MoCA评分呈正相关;脑室系统(r=-0.479,P<0.001)、侧脑室(r=-0.467,P<0.001)及第三脑室(r=-0.369,P=0.002)的相对体积与MoCA评分呈负相关。结论:1.基于深度学习算法的神经影像全脑定量计算工具,能够有效的检测出MCI患者脑结构体积的变化。2.AD早期的MCI患者已出现多个脑区体积的变化,并且这种变化与患者出现的认知功能障碍具有相关性。
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