阿尔茨海默病脑灰质体积异常的MRI研究

目的研究阿尔茨海默病(AD)患者MRI图像脑灰质萎缩的模式。方法对19例AD患者和20例正常老年对照者行MRI扫描,通过优化的基于体素的形态学(optimizedvoxelbasedmophometry,OVBM)分析方法,分析AD患者全脑和局部脑灰质的体积异常。结果AD患者全脑灰质体积相对于正常对照者明显降低(P=0.0048),双侧海马、双侧丘脑、双侧颞上回和左侧颞中回体积明显减少(多重校正后,相当于P<0.05)。结论AD患者的全脑灰质体积明显降低,局部区域明显萎缩。

重庆奉节某块碎岩建筑边坡破坏模式及稳定性研究

依托重庆奉节某块碎岩建筑工程,对该项目建筑边坡稳定性和破坏模式进行了研究。根据工程经验,结合离散元数值计算方法对开挖边坡进行了数值仿真计算,提出了该类边坡的破坏模式。利用赤平投影方法分析了岩体结构对边坡稳定性的影响,利用圆弧滑动法计算了边坡的安全系数。基于边坡破坏模式及稳定性,提出了边坡的防治措施建议。

基于MRI海马形状特征的阿尔茨海默病的自动判别

目的通过海马的MRI影像学分析,研究阿尔茨海默病(AD)患者海马形状的局部异常模式,并构建最优的分类器函数辅助诊断AD。方法对19例AD患者和20名正常老年对照者行MRI扫描,建立海马表面模型,测量海马表面的局部萎缩,构建分类器函数自动判别AD病。结果自动判别的正确率,用留一法交叉验证实验的平均正确率分别为右海马82.1%,左海马92.3%;100次3重交叉验证实验的平均正确率为右海马82.5%,左海马87.2%。结论利用MRI海马的形状特征自动判别AD是可行的。

颈内动脉虹吸部血流的数值计算和模型实验

目的研究不同几何构型颈内动脉中的血流动力学因素,分析其构型和动脉狭窄的关系,为颈内动脉狭窄的风险预测和早期诊断提供一定的血流动力学基础。方法对两种常见形状的颈内动脉——U形和V形在定常流条件下的流场分别进行数值模拟和粒子成像测速的实验研究。结果在其中较上游的弯曲处,血流动力学因素与弯曲曲率存在单调的相关关系,V形在此处的狭窄风险小于U形。但是在下游的弯曲处,由于两个弯曲的叠加效应,其血流动力学因素与此处的曲率不存在单调的相关关系。结论弯曲动脉的曲率和动脉狭窄的风险成正相关关系。但是在连续多个弯曲的动脉中,则需考虑弯曲的叠加效应。对此叠加效应的研究有助于解释多弯血管内狭窄多发的原因。

日常运动时足底压力实时检测方法研究

目的基于进行足底压力日常运动负荷监测的需求,研究一种通过少量传感器对日常运动时总足底压力进行实时检测的有效方法。方法通过Pedar-X足底压力测试系统采集10名受试者完成5种典型日常运动(原地跳跃、行走、慢跑、上楼和下楼)时的足底压力数据。随后,使用逐步线性回归对Pedar-X的99个传感器的压强数据进行分析,根据偏F检验的显著性,由高到低逐个引入关键位置的压强值,直到再引入1个后,各位置的压强值间出现严重多重共线性,以此分别得到5个在5种运动中基于少量测试点数据实时计算总足底压力的模型。然后,以Pedar-X系统测量得到的另外4名受试者完成5种单项运动和由5种运动组合的连续运动时的足底压力数据为实测值,对5个回归模型进行验证和比较。结果无论是单项还是连续日常运动,采用5种运动回归模型估测的自身运动时的总足底压力均与Pedar-X系统的实测值相近,采用行走运动回归模型估测的各种运动时的总足底压力也均与Pedar-X系统的实测值相近,而且两种估测方法的结果之间也无显著差异。结论利用5个分别置于拇趾、第2跖骨、第3跖骨、足跟内侧、足跟外侧的压力传感器和行走运动的足底压力回归模型就可对日常运动下的总足底压力进行有效检测。

基于X线影像的骨发育成熟度自动评价系统:研究进展和挑战

本文综述近十年以来 ,骨发育成熟度 (骨龄 )自动评价系统的国内外发展进程和现状 ,分析了该系统在实现过程中所面临的挑战 ,并提出一些可能的对策。

主观认知下降多模态脑影像研究进展

伴随着人口老化,与老龄化相关的各种神经退行性疾病会严重影响老年期生活质量。其中,主观认知下降（subjective cognitive decline,SCD）是影响老年期生活质量的重要问题之一,并可能由此而发展成阿尔茨海默病（Alzheimer＇s disease,AD）痴呆.AD是老年痴呆最常见病因，是一种渐进性的神经系统退行性疾病，从AD临床前期SCD，到轻度认知障碍（mild cognitive impairment，MCI），再到AD痴呆（图1），皆伴随着脑结构与功能异常改变[1]。AD临床前期SCD指的是个体主诉记忆下降，和自己过去正常的记忆比较自我感觉持续下降，但是在传统的神经心理测试上表现正常，此时检查可以发现AD相关的阳性生物标志物[1,2]。

小波神经网络及其应用

小波神经网络是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络,它避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题,大大简化了训练,具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。首先阐明了小波变换和多分辨分析理论,然后介绍小波神经网络数学模型和应用概况。

音乐到语言转移效应机制的脑功能成像研究进展

音乐到语言的转移效应指接受过音乐训练的人语言能力也较强,音乐训练可从记忆力、听力、语法语义处理等方面增强语言能力。近年来,音乐到语言的转移效应的脑功能成像研究主要采用脑电描记术和fMRI两种手段,取得了探索性进展,本文对这些研究进展做一综述。

用MATLAB定量视网膜神经节细胞

视网膜神经节细胞的定量计数在眼科研究方面具有重要价值。用MATLAB软件对标记的SD大鼠视网膜神经节细胞图像进行定量计数 ,所编写的程序不仅操作简单 ,适合非计算机专业人员使用 ;而且可避免眼睛计数所造成的人为误差 ,提高计数效率 ,提高可靠性、稳定性。

倒视条件下定位和定向训练对视觉-运动协调能力的影响

目的比较上下倒视条件下定位和定向训练对受试者视觉-运动协调能力提高的影响,为空间运动病的防护和感觉冲突适应训练方法的设计提供参考。方法选取16名受试者在上下倒视条件下进行迷宫测试,并分别进行30min的定位和定向训练后再次接受迷宫测试,分析和比较完成迷宫测试的时间和出错概率。结果两种训练后完成时间和错误率都显著下降,并且不同训练方式的结果也有显著性差异,定向训练的效果明显优于定位训练。结论在由视觉改变引发的感觉冲突环境下,经过相应的任务训练后对于未训练任务的适应性提高也同样有效,从而使得人视觉-运动协调能力提高进而适应感觉冲突的环境,并且不同的训练方式对于适应性的提高也有显著的差异性。

基于Android的老年认知功能评价与训练系统

本论文基于Android系统,以经典认知功能测试量表和CHC认知理论为依据,开发了一套适合老年人的认知功能评价与训练的系统。该系统根据认知理论和临床量表自主设计评价,还提供可扩展的训练任务库,根据用户需求,自主设计认知功能训练项目,进行康复训练。系统通过对115名实验对象进行实验验证有效性和可靠性。此外,本系统完全基于移动平台设计,可方便地应用到家庭和社区家庭,并且能及时检测老年人认知能力衰退,预防认知障碍的发生。

基于MRI图像的主动脉分割与三维建模

目的基于MRI图像序列建立主动脉的三维几何模型并进行计算网格的划分,以用于主动脉血流动力学特性的模拟。方法采用心电R波触发和呼吸控制的方式在体扫描得到心动周期20个时相760幅MRI图像,利用Mimics软件对所获取的图像序列进行图像预处理、分割和三维重建,然后将所建立的三维模型导入到ADINA软件中进行计算网格的划分。结果建立了20个主动脉三维模型,分别代表主动脉在心动周期不同时相的状态,同时,还实现了计算网格的划分。结论该方法可得到进行主动脉血流动力学仿真所需的三维几何模型和计算网格;同时,该方法也可用于人体其他组织的三维建模和网格划分。

仿猛禽视顶盖信息中转整合的加油目标跟踪

无人机自主空中加油是当前作战模式下非常重要的军事能力之一。空中加油对接阶段的视觉辅助导引是对接阶段导航的研究重点,而加油目标跟踪则是其中的重要一环。本文通过对猛禽优异的视觉系统与视觉导航能力的研究,发现其视觉通路中视顶盖的信息中转整合能力对于解决跟踪问题具有一定指导作用。通过对这一信息处理模式的模拟,研究了一种仿猛禽交叉通路的神经网络,并针对空中加油视觉任务中可能出现的目标丢失与再入问题,引入猛禽双中央凹扩大搜索策略,设计了一种完整的模拟猛禽视顶盖信息中转整合的目标跟踪网络。仿真实验验证了所提方法的可行性和有效性。

磁共振弥散成像在中枢神经损伤与再生中的应用

中枢神经系统损伤后可造成广泛的感觉与运动功能缺陷。弥散成像技术是近几年发展起来的新技术,可以通过神经组织中水分子的弥散特性,定量反映白质纤维束的完整性及各种病变。本文主要对弥散成像技术在中枢神经损伤与再生中的应用作简要概述。

脂质体、乳剂图像自动定量分析方法

目的 研究脂质体、乳剂图像的形态参数的自动测量与定量分析。方法 在研究脂质体、乳剂形态特征的基础上应用数学形态学的多种逻辑算法、灰度 梯度共生矩阵法和灰度图像增强法建立了脂质体图像的参数抽取方法和算法及相应的自动分析软件。结果 此法可抑制图像中的噪声和干扰 ,提高图像清晰度 ,建立了脂质体图像的参数抽取自动测量与定量分析方法 ,并应用于多糖多相脂质体 (bipolysaccharideliposome)等样品的分析。 结论 此方法能显著提高脂质体图像形态定量分析的速度和精度。

精神分裂症海马前后亚区结构改变的磁共振成像研究

目的通过人脑结构磁共振成像探讨精神分裂症患者前、后海马结构的改变,以及认知障碍病理生理机制。材料与方法选取符合纳入标准的精神分裂症患者72例和健康人群74名。比较海马、前海马和后海马体积的组间差异(将年龄和性别作为协变量),进一步将存在差异的脑区的体积值与认知得分进行相关分析。结果 (1)患病组两侧海马、前海马、后海马体积均显著小于对照组(P<0.05);(2)患病组后海马体积与言语学习能力正相关,右侧前海马体积与推理/问题解决能力正相关。结论精神分裂症患者前后海马体积萎缩模式为理解精神分裂症患者认知障碍病理生理机制提供新的依据。

基于个体特异性功能连接的阿尔茨海默病早期识别研究

目的基于静息态功能磁共振成像(resting state functional magnetic resonance imaging,rs-f MRI)探索个体特异性功能连接对阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)及轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者、稳定型轻度认知障碍(stable mild cognitive impairment,sMCI)及进展型轻度认知障碍(progress mild cognitive impairment,pMCI)患者分类的影响,提取有助于AD及MCI诊断的潜在神经影像学标志物。材料与方法使用阿尔茨海默病神经影像学计划(Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)数据集,包含47名正常对照组(normal controls,NC),66名s MCI,24名p MCI和29名AD患者。本文使用基于多任务学习的稀疏凸松弛交互结构优化(multi-task learning-based sparse convex alternating structure optimization,MTL-s CASO)方法提取个体特异性功能连接,并通过最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)进行特征选择,最后利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器完成AD/MCI/NC的三分类及s MCI/p MCI的二分类任务。此外,采用双样本t检验来计算分类过程中最具辨识力的功能连接的组间差异(P<0.05)。结果相比于通过传统皮尔森相关构建的功能连接的分类结果(73.49%),基于个体特异性功能连接对AD/MCI/NC的三分类准确度达到了85.54%。此外,使用个体特异性功能连接对sMCI/pMC的分类性能(86.67%)要优于使用皮尔森相关得到的功能连接的分类性能(75.56%)。在分类过程中最具辨识力的功能连接,其连接强度在组间的差异有统计学意义。结论采用蕴含更多个体特性的个体特异性连接可提高对AD及MCI识别准确度,个体特异性功能连接有望作为AD及MCI诊断的潜在神经影像学标志物。

基于Python语言的海马结构分析软件的设计及验证

本研究基于Python语言开发了一款针对海马形态学分析的软件,该软件具有结构磁共振图像可视化、预处理、海马自动分割、构建海马结构共变网络、统计分析等功能,实现对海马形态学的系列分析。基于该软件,采用ADNI数据库中AD和NC组数据进行了海马分割及分析,均得到显著性差异结果,并与Freesurfer和FSL-FIRST进行分割结果对比实验,证明该软件具有分割准确性高,速度快的优势。本研究成果为海马的形态学分析提供了集成化、自动化的工具。