【摘 要】
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背景随着对大脑研究的逐渐深入,神经病学结合影像学的方法在研究动物和人类大脑疾病上的探索也逐步发展并趋于热点。磁共振分析技术对大脑灰质、白质结构的研究不仅提供了客观的活体无创性方法,而且提供了从不同角度来认识各类神经系统疾病的机会,以及通过这些技术获得的丰富的影像学数据再结合数学和统计学知识,让研究者进一步了解到大脑结构与疾病相关的信息。因此,充分利用和挖掘神经影像学所产生的信息,对于研究者认识神经
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背景随着对大脑研究的逐渐深入,神经病学结合影像学的方法在研究动物和人类大脑疾病上的探索也逐步发展并趋于热点。磁共振分析技术对大脑灰质、白质结构的研究不仅提供了客观的活体无创性方法,而且提供了从不同角度来认识各类神经系统疾病的机会,以及通过这些技术获得的丰富的影像学数据再结合数学和统计学知识,让研究者进一步了解到大脑结构与疾病相关的信息。因此,充分利用和挖掘神经影像学所产生的信息,对于研究者认识神经系统疾病的病理变化,诊断分级,预测预后等有重要的帮助。本论文分别利用目前常用的小动物结构磁共振序列和人脑扩散张量成像扫描序列进行颅内病理改变下脑结构的研究:目的:基于体素的形态学分析方法研究a-syn异常聚集大鼠颅内病理进展过程中的脑结构改变以及这些改变的脑结构与行为学的相关性方法:1.健康成年雄性SD大鼠32只,随机分为3个月组和6个月组,并将二大组分别再次分为:PBS注入组和a-syn人全长纤维注入组。2.行为学实验研究大鼠的运动能力和非运动能力的变化。3.完成大鼠头部T2加权像的扫描,获得可用于分析的扫描图像。4.对大鼠头部T2加权像进行灰白质分割等处理,然后进行比较分析,并将有差异的脑结构可视化映射。5.将研究发现的差异脑结构提取体素体积与行为学进行相关性分析。6.免疫组化技术检测大鼠内源性p-a-syn(Ser129)、DAT、TH的表达。7.免疫荧光技术检测大鼠MAP2在黑质、皮层、海马CA1区域的表达。结果:1.跨步实验、衣架实验、蔗糖实验的结果发现产生差异,阿扑吗啡试验无旋转以及Morris水迷宫实验结果无差异。2.确定了大鼠脑部T2加权像的层距、扫描范围(是否覆盖大鼠小脑)等关键参数。3.发现术后6个月组的实验组与对照组相比较,T2加权像上出现差异的灰、白质结构是:新皮质、部分初级感觉皮质、丘脑区域白质。术后3个月组无发现。4.上述产生差异的脑结构体素体积提取值与6个月组的实验组大鼠行为学变化具有相关性。5.免疫组化结果提示:内源性p-a-syn(Ser129)表达在实验组均增加;DAT在纹状体内表达在3个月组和6个月组的实验组均减少;TH在黑质部位表达在6个月组的实验组出现减少。6.免疫荧光结果提示:在皮层区域,MAP2的表达在3、6个月组的实验组均减少;在黑质区域仅6个月组的实验组表达减少;在海马CA1区域表达均无减少。结论:1.研究证实了 VBM技术对在活体上研究a-syn异常聚集病理进展的可行性。2.研究发现了术后6个月组产生差异脑结构为:新皮质、部分初级感觉皮质、丘脑区域白质,且这些差异脑结构的体素体积改变与实验组大鼠行为学变化具有相关性。3.差异脑结构可能为这一病理进展的影像学上早期受累区域。目的:基于HARDI技术对头部6种12个白质纤维结构进行重建、追踪、特征值提取,并利用机器学习方法进行并发症癫痫的预测研究方法:1.收集574例儿童脑室出血或/和儿童脑室周围白质软化症及正常组的DTI数据及人口统计学相关信息。2.运用HARDI技术对胼胝体、弓状束、丘脑皮质束、小脑中纤维束、小脑上纤维束、小脑下纤维束进行重建、追踪、特征值提取并观察脑室周围有无神经元迁移现象。3.运用机器学习方法将上述白质纤维结构的特征值构建数学模型(逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林),研究上述模型预测并发症癫痫的区分度表现。4.将逻辑回归等模型进一步进行校准曲线的研究,以此判断构建的模型的实际效能。5.将数据集根据病情程度的不同分级进行模型的构建及校准曲线的分析。结果:1.提取的上述6种纤维束随着疾病分级的加重,形态上有明显改变。2.将上述白质纤维结构的特征值构建逻辑回归模型,模型的分区度在PVL、IVH合并PVL数据集中表现较好。3.在PVL疾病中,胼胝体长度(减少)、右侧弓状束长度(减少)和体积(增加)、右侧丘脑皮质纤维体积(增加)、小脑中纤维体积(减少)和右侧小脑中纤维长度(增加)纳入逻辑回归预测模型可达到较好的区分度效果,准确率达85%。4.在脑室出血合并PVL疾病中,将胼胝体长度(增加)和体积(减少)、右侧弓状束长度(减少)、左侧小脑中纤维束长度(增加)和FA值(减小)、左侧小脑下纤维束长度(减少)、右侧小脑上纤维束体积(减少)纳入逻辑回归预测模型可达到较好的区分度效果,准确率达89%。结论:1.不同白质纤维结构的特征值可以预测并发症癫痫。2.胼胝体、右侧弓状束、右侧丘脑皮质纤维、小脑中纤维和右侧小脑中纤维的上述改变在本论文PVL数据集中可预测癫痫的发生。3.胼胝体、右侧弓状束、左侧小脑中纤维束、左侧小脑下纤维束、右侧小脑上纤维束的上述改变在本论文IVH合并PVL数据集中可预测癫痫的发生。
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