基于体素形态学分析与深度学习方法探究大脑灰质改变识别早期阿尔茨海默病

来源 :汕头大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lincl008
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目的使用基于体素形态学测量(VBM)方法分析轻度认知障碍(MCI)大脑灰质萎缩改变,并通过基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法利用大脑灰质改变对早期阿尔茨海默病(AD)进行识别。方法收集汕头大学医学院第二附属医院17名MCI受试者及13名正常认知受试者,均进行3T结构磁共振成像(MRI)扫描。另外,从阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)数据库选择相同参数结构磁共振扫描的60名正常认知受试者和94名MCI受试者,使用统计参数图(SPM8)软件对得到的结构MRI数据进行VBM方法分析,包括提取大脑灰质并进行统计学差异分析,以及MCI大脑灰质与临床认知量表分数的相关性分析,然后通过基于CNN的深度学习方法,以ADNI数据库选择的受试者作为训练集,本院收集的30名受试者为测试集,对大脑灰质图像进行提取特征和学习。结果通过VBM方法分析,与正常认知受试者相比,MCI受试者的左侧海马旁回、左侧中央后回、左侧顶上回以及双侧额颞叶灰质萎缩(p<0.0001);MCI受试者的大脑区域中左侧海马旁回、左侧额下回、左侧顶下缘角回、右侧壳核以及双侧颞叶灰质表现为与MMSE分数下降呈显著相关性(p<0.01)。通过基于CNN的深度学习方法识别MCI受试者的准确度、灵敏度、特异度分别为80.9%、88.9%、75%,受试者操作特征曲线下面积(AUC)为0.891。结论VBM方法提示早期AD中灰质萎缩主要集中在内嗅皮层区域和额颞叶皮质,可能是记忆和认知障碍的大脑结构基础,并通过基于CNN的深度学习方法利用大脑灰质改变识别早期AD有良好的效果,为临床诊断早期AD提供潜在的辅助工具。
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