结构性MRI测量对脊髓小脑共济失调3型的诊断价值

【目的】本研究拟探讨结构性MRI测量对脊髓小脑共济失调3型(SCA3)的诊断价值,并进一步评估其与疾病的严重程度及病程的相关性。【方法】前瞻性收集2018年5月至2021年11月于中山大学附属第一医院经基因诊断确诊的SCA3患者81例(症状组sym-SCA3):59,症状前组(pre-SCA3):22,同时收集年龄、性别匹配的正常对照(HCs)35例。受试者均采集MRI结构像(3D T1WI MPRAGE)并收集其相应的临床资料。三位具不同临床经验的观察者分别通过第三方软件测量双侧小脑上、中、下脚宽度、脑桥及不同平面脊髓前后径(平枕骨大孔、颈3-5椎体上缘),其中一位观察者2个月后对上述指标进行重复测量。分别计算观察者内及观察者间可重复性,采用单因素方差分析、秩和检验、ROC曲线及随机森林方法评估上述指标对SCA3的诊断价值,并与临床资料进行相关性分析。【结果】基于形态学MRI脑结构测量指标,无论是观察者内或观察者间,均具有较高的可重复性且不依赖于观察者的临床经验,其中双侧小脑上、中脚具有最高的一致性。HCs、pre-SCA3和sym-SCA3三组的双侧小脑上、中、下脚、脑桥及脊髓前后径(除颈5椎体上缘水平)分别依次减小并具有统计学差异(P<0.017)。ROC示左侧小脑中脚对pre-SCA3的诊断价值最高(AUC=0.911),其敏感度、特异度和cut-off值分别为85.7%,95.5%和10.15 mm,而右侧小脑上脚对sym-SCA3的诊断价值最高(AUC=0.999),其临界值为2.62 mm,敏感度和特异度分别是100%和98.3%。进一步,基于上述指标的随机森林模型区分三组同样有着很高的诊断效能(AUC=0.970,特异度=93.1%),其中左侧小脑中脚对模型的贡献度最大。此外,相关分析表明上述指标同SARA和病程存在中等程度或显著负相关(P<0.05)。【结论】基于形态学MRI的脑结构测量可重复性好、不依赖于临床经验,可以帮助诊断SCA3并预测疾病的严重程度和病程,左侧小脑中脚及右侧小脑上脚分别用于预测pre-SCA3和sym-SCA3价值最优。由此,本研究推荐临床纳入MRI脑结构测量协助评估SCA3。

一种脑结构自动化测量方法应用于阿尔茨海默病诊断的初步探讨

目的初步探讨一种脑结构自动化测量方法用于脑区体积测量和阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)脑结构变化检测,进而评估脑结构自动化测量的可靠性和应用于AD诊断的临床价值。材料与方法为研究脑结构自动化测量方法的可靠性,收集的204例正常人的脑部结构MRI影像数据,分别利用脑结构自动化分析和有经验的医生人工勾画测量两种方法,对左、右侧海马,左、右侧脑室,左、右侧尾状核,左、右侧壳核,左、右侧丘脑共10个脑区的体积进行测量并进行比较。为评估脑结构自动化测量方法应用于AD诊断的临床价值,研究纳入34例AD患者,并依据年龄和性别匹配一组正常人群作为对照组(n=34),采用自动化分析方法测量全脑47个主要脑区(包括额叶、颞叶、顶叶、枕叶、岛叶、扣带回及其他)的体积,比较两组人群脑区体积的差异。结果皮尔逊相关性(Pearson’s correlation)分析结果显示,两种测量方法对选取的10个脑区的体积测量均具有很好的相关性(判定系数r^(2)>0.9)。Bland-Altman一致性分析表明,所有脑区测量差异的均值位于0点附近,变异系数均小于5%。两种方法对脑区的分割差异相对比率的中位数分别为2.94%、3.08%、3.42%、2.90%、2.72%、3.20%、2.91%、2.84%、3.24%、3.39%。在对AD人群47个主要脑区体积的自动化测量中,发现AD组中的脑室结构(侧脑室、第三脑室、第四脑室)绝对体积相比较于对照组显著增加(P<0.05);32个其他脑区的绝对体积相比较于对照组显著降低(P<0.05)。此外,AD组中11个脑区的绝对体积和相对体积相比较于对照组都存在显著减少,分别包括内侧前额叶(P=0.0009)、颞中回(P=0.0003)、颞下回(P=0.0012)、颞极(P=0.0093)、角回(P=0.0030)、楔前叶(P=0.0052)、后扣带回(P=0.0157)、杏仁核(P<0.0001)、海马体(P=0.0016)、基底区域(P=0.0022)、内嗅区(P=0.0003)。结论应用脑结构自动化测量技术可准确评估脑部结构体积变化,与有经验的医生人工勾画测量具有良好的一致性,且能够较为准确地检测出与AD相关的脑结构变化,具有应用到AD诊断的潜在价值。