2型糖尿病伴认知障碍患者的豆纹动脉影像学研究

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目的:本研究旨在分析认知障碍及认知障碍合并2型糖尿病(Type2 Diabetes Mellitus,T2DM)患者豆纹动脉(Lenticulostriate artery,LSA)的形态学指标,从而寻找LSA相关认知功能障碍发生发展的影像学标记物,探索患有糖尿病等危险因素患者LSA的特异性变化是否会导致认知能力下降。材料与方法:本研究回顾性分析在2014-2018年期间于南华大学附属第一医院运用高分辨率磁共振(High-resolution magnetic resonance imaging,HRMRI)检查的58例轻度认知障碍被试者(其中T2DM 24例,非T2DM 34例)和44例中重度认知障碍被试者(其中T2DM 23例,非T2DM 21例),同时收集被试者的T1 VISTA等图像数据、认知功能评测量表及血糖等临床资料;使用ITK-SNAP 3.8.0、Image J等图像处理软件勾画、提取LSA主干数、分支数、血管总数、最长血管长度和曲度等多个血管参数;其中部分被试者的影像学数据进行深度学习(Deep Learning,DL)模型训练,用于血管参数的自动获取。结果:与轻度认知障碍组对比,中重度认知障碍组LSA主干数明显下降(p<0.05)。中重度认知障碍被试者中,与非T2DM组对比,T2DM组LSA分支数、血管总数减少(p<0.05)。轻度认知障碍被试者中T2DM组、非T2DM组与中重度认知障碍被试者中T2DM组、非T2DM组相互对比,多组间在血管数上出现统计学明显差异(p<0.05),其中中重度认知障碍T2DM组中LSA总数、分支数及主干数下降最明显。DL模型训练与评估:修正Hausdorff距离(Modified hausdorff distance,MDH):训练集和测试集分别为1.31±0.12和1.62±0.04体素;Dice系数:训练集和测试集分别为0.34±0.07和0.4±0.03,表明高分辨三维残差卷积网络(High-Resolution Residual three-dimensional Networks,High Res3DNet)模型的性能相对较好。结论:认知障碍与LSA血管参数密切相关,T2DM可导致LSA血管主干数、分支数、血管总数的减少,加速认知障碍的进展。LSA血管参数可作为认知功能障碍合并T2DM的影像学生物标记物。利用DL方法分割LSA有助于识别、监测认知障碍。
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