基于BOLD-fMRI的脑胶质瘤分级及代偿机制的研究

来源 :南京航空航天大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhongshengxiao
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神经胶质瘤是大脑中最为常见且危害最为严重的肿瘤病症,临床缺乏有效的根治方法。神经胶质瘤具有弥漫性生长的特性,对认知功能的影响往往随着占位位置的改变而存在差异性,给临床医生制定有效的手术计划,同时最大程度地保护认知功能带来挑战。基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging,BOLD-f MRI)技术具有无创、高时空分辨率等多重优势,已成为脑功能研究的重要工具。而静息态BOLD-f MRI(resting state blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging,RS-f MRI)不需要复杂精细的实验设计,也不需要患者进行任务配合,更易被医生和患者接受,也更适合临床上的研究与应用。本文通过BODL-f MRI对胶质瘤的分级和功能代偿进行系统研究,为胶质瘤诊断和治疗提供更多参考信息,便于制定更为合理的临床手术计划。论文研究内容及主要创新点如下:1.基于支持向量机(support vector machine,SVM)的胶质瘤分级研究。首先基于RS-f MRI构建胶质瘤特征参数,包括信号强度差异比(signal intensity difference ratio,SIDR)、信号强度相关性(signal intensity correlation,SIC)、低频振幅分数(fractional amplitude of low-frequency fluctuation,f ALFF)和局域一致性(regional homogeneity,Re Ho),然后利用Mann-Whitney U检验对各参数与高低级别胶质瘤之间的差异性进行检验,最后通过SVM对各个参数的分级准确性、敏感性和特异性进行分析。研究结果表明,SIC和f ALFF参数在高低级别之间具有显著性差异,SIC具有最优的SVM分类效果,分类准确率为89%,其他各个参数的分类准确性、敏感性和特异性都超过了50%。2.基于静息态脑功能网络(resting state network,RSN)的额叶胶质瘤病人代偿机制研究。首先基于左额叶胶质瘤病人、右额叶胶质瘤病人和健康对照组的RS-f MRI数据,分别构建出大脑功能网络,并计算出各个网络的全脑、左脑和右脑的节点度(K)和介数中心度(BC)参数;其次对各个网络的核心节点进行比较,分析各个网络的核心节点差异;最后将病人的网络参数与MMSE评分进行相关性分析。研究结果表明,额叶肿瘤患者病灶侧的K值和BC值始终低于对侧正常区域,同时大脑的核心节点也呈现出向对侧正常区域转移的趋势;从MMSE评分与大脑网络参数的相关性分析发现,认知功能与脑网络参数存在显著相关性。
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