基于Freesurfer自动分割技术评估不同类型颞叶癫痫患者大脑皮层厚度的改变

目的探讨Freesurfer自动分割技术评估成人颞叶癫痫(TLE)大脑皮层厚度的变化。资料与方法回顾性收集2021年1月—2023年9月宁夏医科大学总医院经临床表现和脑电图共同确诊的84例TLE,包括MRI阴性TLE 32例、左侧海马硬化30例、右侧海马硬化22例,招募50例健康志愿者作为对照组,均行轴位T1WI三维磁化强度预备梯度回波序列扫描。使用Freesurfer软件对T1WI图像行大脑皮层分割,比较不同类型TLE患者各皮层厚度的差异。结果MRI阴性TLE组与对照组比较有14个区域皮层厚度均减小,主要集中在双侧额叶和右侧顶叶,差异有统计学意义(P均<0.05);左侧海马硬化组与对照组比较有34个区域皮层厚度均减小,主要集中在双侧额叶、颞叶及顶叶,差异有统计学意义(P均<0.05);右侧海马硬化组与对照组比较有27个区域皮层厚度均减小,主要集中在双侧额叶、顶叶及右侧颞叶,差异有统计学意义(P均<0.05)。结论自动分割技术可评价不同类型TLE患者大脑不同皮层区域厚度的变化,有助于临床进一步了解TLE的发展,为完善治疗方法或术前评估提供参考。

基于磁共振图像的脑皮层厚度测量方法

基于磁共振图像的脑皮层厚度测量方法,是在图像处理的基础上对脑灰质组织结构进行活体定量估计的一种新的技术。本文介绍了脑皮层厚度测量与分析方法的基本流程,并将现有几种流行的测量方法进行总结和归纳,最后比较分析了这些算法的测量精度和运行速度。

脑皮层厚度分析方法及其应用

本文系统描述了脑皮层厚度测量的后处理步骤以及相应的统计分析方法,并就该方法在脑发育和相关疾病中的具体应用进行了深入的讨论。最后,指出脑皮层厚度测量与分析方法的研究意义与潜在局限性。

基于Laplace方程的脑皮层厚度测量方法

在基于体数据的脑皮层厚度测量方法的基础上,文章对预处理的分割步骤作出改进,提出了一种改进的脑皮层厚度测量方法.该方法使得提取出的脑皮层形态保持原来的状态不变,为后续开展厚度测量提供了一个有力的保障.实验对早期盲人和视力正常人的脑皮层厚度进行测量,并统计分析盲人和正常人之间脑皮层厚度的差异.实验结果显示,与基于网格的计算方法相比,该方法有效地提高了脑皮层测量精度,并统计发现早期盲人视觉区的脑皮层厚度与正常人之间存在明显的差异.

面向阿尔茨海默症的脑皮层厚度的特征选择方法研究

在本文中,以阿尔茨海默症患者的脑皮层厚度作为数据集,利用mRMR特征选择方法对SVM-RFE特征选择方法进行改进,以提高轻度认知障碍人群和正常人群分类的准确率.SVM-RFE特征选择方法是根据SVM在训练时生成的权向量来构造排序系数,并在每次迭代时去掉排序系数最小的特征.该方法只考虑到特征与类标的相关性未能考虑到特征间的冗余性,鉴于此,在生成权向量后,引入mRMR里计算相关的算法来重新构造排序系数,并在每次迭代时去掉排序系数小的特征.实验使用留一交叉验证进行评估,结果表明本文方法要优于SVM-RFE特征选择方法、mRMR特征选择方法和F-score特征选择方法.

阿尔茨海默病在脑皮层厚度中的集成分类方法研究

本文使用Adaboost集成学习方法基于大脑皮层厚度的结构磁共振图像数据(SMRI)来区分轻度认知障碍患者以及正常健康人.本文分别选取100名健康人和104名轻度认知障碍患者作为正常对照组和实验组,主要针对两组人群的结构磁共振图像数据进行分析.首先利用基于两独立样本T检验的特征选择方法对噪声特征进行筛选,再通过离群点检测方法对异常数据进行分析并加以排除.最后使用Adaboost集成学习方法进行分类,并且通过留一交叉验证评估分类的准确率高达89.37%.通过实验证明,上述方法对区分轻度认知障碍患者和正常健康人具有显著的效果,这将有助于实现对阿尔茨海默疾病早期的自动诊断.

职业性噪声聋患者55例大脑皮层厚度研究

目的研究噪声聋患者大脑皮层厚度的差异性,探索其与噪声暴露时间、汉密尔顿焦虑量表(hamilton anxiety scale,HAMA)评分的相关关系,揭示职业噪声对大脑的损伤机制。方法噪声聋确诊患者55例,与之相匹配的健康对照组38名,均接受常规颅脑、内耳、全脑3D T1结构像扫描,利用FreeSurfer分析软件预处理并提取差异脑区的大脑皮层厚度值,并进行统计学分析。结果噪声聋组皮层厚度左脑楔前叶(2.41±0.15)mm、右脑楔前叶(2.39±0.13)mm、右脑顶下缘角回(2.48±0.12)mm与健康对照组[(2.30±0.12)mm、(2.34±0.12)mm、(2.48±0.10)mm]相比均增厚,差异有统计学意义(P<0.05)。HAMA评分与右脑楔前叶皮层厚度呈正相关(r=0.310,P=0.042)。噪声暴露时间与右脑楔前叶皮层厚度呈负相关(r=-0.361,P=0.007)。结论噪声聋患者长期接触噪声导致大脑皮层厚度代偿性增生、增厚,从影像学角度揭示了噪声对脑结构存在影响。

首发抑郁障碍患者治疗前后大脑皮层表面变化研究

目的采用脑结构磁共振成像技术,探究抑郁障碍患者治疗前后大脑皮层的变化。方法选取28例首发抑郁障碍患者(研究组)及28名来自社区的健康对照者(对照组)。评定研究组在经草酸艾司西酞普兰片治疗前后及对照组在基线时的汉密尔顿抑郁量表(HAMD-24)、汉密尔顿焦虑量表(HAMA),并计算研究组量表的减分率。采集研究组药物治疗前后及对照组基线时的T1像磁共振成像数据,使用基于表面的形态学测量分析方法(SBM)比较研究组治疗前后的大脑皮层变化的差异及研究组与对照组在基线期的大脑皮层变化的差异。结果治疗前研究组HAMD-24、HAMA总分均高于对照组(P<0.05)。研究组治疗后HAMD-24、HAMA均较治疗前降低(P<0.05)。治疗前研究组右侧大脑的喙侧额中回的皮层厚度较对照组降低(经顶点水平的FWE校正后P<0.05)。研究组治疗后左侧大脑的梭状回区、枕外侧区、舌回区、内侧眶额皮层、后扣带回、颞上回、缘上回、额上回的局部皮层折叠系数较治疗前降低(经顶点水平的FWE校正后P<0.05);左侧大脑的旁中央区、中央前区、顶上区、颞上沟两侧的局部皮层折叠系数较治疗前增加(经顶点水平的FWE校正后P<0.05)。结论首发抑郁障碍患者在未经药物治疗下有部分脑区出现大脑皮层厚度的降低,经过草酸艾司西酞普兰治疗8周后存在多个脑区局部皮层折叠系数的改变。

长得太胖,大脑早老10年

大脑会随着年龄增长逐渐衰老,身体肥胖则会加速这一进程。根据美国一项新研究,65岁前的中年人腰围越粗,体重指数越高,大脑衰老的迹象就越明显。美国迈阿密大学研究团队对1289名年龄在64岁左右的志愿者进行追踪研究。试验初始时,研究人员测量了参试者的体重指数(BMI)以及腰围。其中,346人体重正常(BMI<25),571人超重(BMI为25~30),372人肥胖(BMI>30)。6年后,参试者接受脑部核磁共振扫描,以测量大脑皮层厚度、脑体积以及其他指标。结果发现,在排除高血压、吸烟和酗酒等可能的影响因素后,体重指数过高仍与大脑皮层较薄相关联。具体来说,在超重者中,BMI每增加1个单位,大脑皮层就变薄0.098毫米。肥胖者的大脑皮层最终平均变薄了0.207毫米,这意味着大脑加速老化至少10年。研究报告发表于《神经病学》杂志上。