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基于擴散峰度成像的阿爾茨海默病患者大腦結構網絡的研究

發(fā)布時間:2020-05-20 03:40
【摘要】:目的:阿爾茨海默病是導致老年人認知障礙、殘疾以及死亡的最常見的神經退行性疾病。大腦由復雜的細胞結構組成。既往基于高斯模型的擴散張量成像不能很好地解釋大腦結構的復雜性。擴散峰度成像是一種基于大腦非高斯擴散特性的新型成像方式。此次研究通過構建擴散峰度網絡來探討阿爾茨海默病潛在的病理機制。方法:研究對象來自.于蘇北人民醫(yī)院診斷為很可能的阿爾茨海默病的21位患者及作為對照組的19位健康受試者,所有被試都進行磁共振檢查以及認知量表評估包括簡易精神狀態(tài)檢查和蒙特利爾認知評估。利用擴散峰度指標構建基于群體的腦灰質協(xié)變網絡以及基于個人的腦白質結構網絡,并使用圖論方法進行分析。結果:(1)擴散峰度網絡在健康受試者和阿爾茨海默病患者的大腦中均呈現出小世界特性。(2)與對照組相比,以擴散峰度指標平均峰度值構建的阿爾茨海默病患者腦灰質網絡表現為特征路徑長度增加,集群系數降低,腦網絡的優(yōu)化程度降低。(3)以擴散峰度指標(平均峰度值、徑向擴散峰度值、軸向擴散峰度值、峰度分數各向異性、部分各向異性、平均擴散系數、徑向擴散系數和軸向擴散系數)為加權的阿爾茨海默病患者的腦白質網絡呈現出特征路徑長度降低以及全局效率增加,而以纖維數量為加權的腦白質網絡則呈現出相反的結果。(4)更多的擴散峰度指標相比于彌散指標顯現出兩組間小世界屬性的差異。阿爾茨海默病患者的擴散峰度指標比同類彌散張量指標顯示了與認知評分更高的相關性。(5)阿爾茨海默病患者在默認網絡中的核心腦區(qū)減少。結論:在基于擴散峰度成像構建的腦灰質以及白質網絡中,我們觀察到阿爾茨海默病組和正常對照組之間小世界屬性的差異以及阿爾茨海默病患者默認網絡腦區(qū)連接性的降低。我們的研究結果表明,通過非高斯參數的測量,擴散峰度成像可能提供比彌散張量成像更多有關微觀結構改變的信息。擴散峰度指標可以通過描述灰質和白質的微觀結構,成為阿爾茨海默病的早期檢測和進展監(jiān)測的神經影像標志物。
【圖文】:

空間分布,橢球模型,峰度,特征向量


I是利用水分子在生物組織的擴散過程來評估組織結構改變的一種非侵入性的],其原理與部分生物組織(如中樞yL經系統(tǒng)的白質)使水分子擴散呈現各向即假設擴散呈正態(tài)分布。DT1模型是一個橢球形面的三維二階張量模型[61](其主特征方向與大腦神經纖維走行方向-致,次特征方向與大腦yL經纖維走行相應的特征值代表沿軸的擴散系數。但是大腦組織的復雜結構使得水分子擴散分布,,因此DTI模型對于各向同性的組織如灰質以及交叉的白質纖維并不適62]等人首次引入了基于四階張量模型的DKI技術。在DTI的模型中,彌散的通過二階3X3對稱張量D來表示。而在DKI的模型中,峰度的方向性用四階對稱張量W來表示,代表更復雜的空間分布。為了同時估算D和W,它至少零b值。b值越高,組織結構呈現的敏感度、特異度越高,同T 可以避免T2透響。在腦組織中,b值越需2000s/mm2。另外,DKI擴散敏感梯度場的施加方15個。如果施加的方向達到30個則更能得到準確可靠的數據,更加清晰地展走行的神經纖維。逡逑

空間噪聲,間腦,網絡構建,協(xié)變


圖3-1:構建腦灰質網絡的簡要流程:以AAL模板中的每一個腦區(qū)定為節(jié)點,提取所有被試單個腦區(qū)逡逑的參數值(包括MK、AK、RK及KFA)進行皮爾遜相關作為邊,得到相關矩陣,再進行圖論分折
【學位授予單位】:揚州大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:R749.16

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本文編號:2671985

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