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目的通过MR定量扫描,采用脑结构智能分析系统和扩散峰度成像技术对颞叶癫痫（temporal lobe epilepsy,TLE）患者进行海马体积的宏观测量和颞叶白质的微观结构定量分析,为该疾病提供早期诊断和针对性治疗的影像学依据。本研究分为两部分:第一部分:应用MR脑结构智能分析系统和扩散峰度成像对TLE进行定量分析,探讨两种方法单独和联合的诊断效能,筛选合适的影像学生物标志物,为患者的早期诊断提供依据,促进联合诊断技术在TLE术前定位中的应用。第二部分:关注TLE患者合并的睡眠问题,比较睡眠障碍患者和健康对照组之间的睡眠评分差异,采用扩散峰度成像评估TLE合并睡眠障碍的白质微观结构异常,为促进患者的个性化治疗提供影像依据。第一部分1.资料与方法招募单侧TLE患者58例（L-TLE 33例、R-TLE 25例）,健康对照组30例,应用Siemens 3.0T MR扫描仪采集3D-T1WI及DKI图像。根据癫痫定侧和是否合并海马硬化（hippocampal sclerosis,HS）将所有受试者分为L-HS（+）、R-HS（+）、HS（-）及对照组4个亚组,应用MR脑结构智能分析系统测量双侧海马体积和体积不对称指数（Asymmetry Index,AI）,以手动测量为金标准分析脑分割技术的测量误差,对海马体积、AI值进行组内比较（患侧与对侧）和多个样本组间比较（4个亚组之间）;在DKI图像的双侧颞叶白质分别勾画1个圆形ROI,面积不小于25mm~2,连续三个层面同一位置进行测量并取平均数,测定平均扩散峰度（mean kurtosis,MK）、平均扩散系数（mean diffusivity,MD）、各向异性分数（fractional anisotropy,FA）,根据癫痫定侧对DKI参数进行组内（患侧与健侧）和组间差异比较（患侧与对照组）。采用t检验、单因素方差分析比较DKI参数、海马体积的差异,用Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩和检验、Kruskal-Wallis H检验比较年龄、AI值、癫痫发作时长的差异。智能分析系统的质量控制采用相关性（Pearson法）和一致性分析（Bland-Altman图和组内相关系数）。采用ROC曲线评估海马体积、AI值、DKI诸参数的独立和联合的诊断效能。2.结果脑结构智能分析系统与手动测量所得左侧、右侧海马体积的组内相关系数分别为0.884、0.900（P＜0.05）;相关系数分别为0.893、0.906（P＜0.05）,分析系统的测量误差为3.4%（＜5%）。TLE合并HS患侧海马体积在组内及组间比较中均减小（P＜0.05）,尚未发现HS（-）和对照组双侧海马体积的组内差异（P＞0.05）。4个亚组之间AI值、海马体积的总体差异具有统计学意义（P＜0.05）,两两比较发现L-HS（+）组的AI值比R-HS（+）及对照组小（P＜0.05）并且有小于HS（-）组的趋势（P＞0.05）,R-HS（+）组的AI值比HS（-）、L-HS（+）及对照组大（P＜0.05）。TLE患侧MK减低、MD增高,在组内和组间比较中均有显著差异,FA减低,在组间比较中有显著差异（P＜0.05）,尚未发现L-TLE患者的FA及对照组MK、MD、FA的组内差异（P＞0.05）。诊断效能分析显示,诊断L-TLE时MK联合AI的ROC曲线下面积最大（AUC=0.933,临界值0.50,敏感度85.19%,特异性86.67%）;诊断R-TLE时AI的ROC曲线下面积最大（AUC=0.937,临界值为0.06,敏感度75.00%,特异性90.00%）。3.小结MR脑结构智能分析系统的测量误差在可接受范围内,可以用于TLE合并HS的体积测量。DKI可以敏感的检测出TLE的白质微观结构改变,MK的敏感度优于FA和MD。在L-TLE的诊断中MK联合AI值的诊断意义最大（AUC=0.933）,R-TLE的诊断中AI值的诊断意义最大（AUC=0.937）。MK和AI值在可以作为新的影像学生物标志物为视觉评估提供的重要补充信息。第二部分1.资料与方法纳入TLE患者45例,健康对照组21例（排除第一部分年龄＞50岁的人）,向受试者发放睡眠调查问卷评估其主观睡眠状况,根据睡眠障碍的诊断标准和量表评分将患者分成合并睡眠障碍及未合并睡眠障碍2个亚组,分析2个亚组间DKI参数的差异,探讨TLE合并睡眠障碍患者的微观结构异常。采用t检验、单因素方差分析比较睡眠质量评分、DKI参数的组间差异,计数资料的比较采用Fisher确切概率检验。2.结果TLE合并睡眠障碍较常见（66.67%）,所有入组患者除4人未服用药物外其余均使用单一抗癫痫药物治疗,左乙拉西坦片在三种抗癫痫药物中的使用率最高（51.22%）。合并睡眠障碍的患者和对照组的ESS、PSQI、AIS评分总体差异具有统计学意义（P＜0.05）,两两比较发现L/R-TLE的AIS、ESS评分及L-TLE的PSQI评分均高于对照组（P＜0.05）,R-TLE组的PSQI评分有大于对照组的趋势（P＞0.05）。尚未发现三种量表评分异常患者间的统计学差异。L/R-TLE合并睡眠障碍患者的MK值低于未合并的患者（P＜0.05）,L-TLE合并睡眠障碍的患者中FA值亦减低（P＜0.05）,但未发现MD值及R-TLE中FA值的差异（P＞0.05）。3.小结本研究通过MR定量分析发现TLE合并睡眠障碍患者的DKI参数差异,推测该群体存在白质纤维结构异常,可以为TLE合并睡眠障碍患者的个性化治疗提供一定的影像学数据支撑,仍需要在后续的研究中进一步验证。全文结论（1）联合脑结构智能分析系统和扩散峰度成像可以敏感、准确的测量颞叶癫痫的宏观和微观结构异常。AI值在评估海马体积的不对称性方面比单纯的体积测量更敏感,峰度参数（MK）比张量参数（FA、MD）更易发现颞叶微观结构的差异。（2）在L-TLE的诊断中MK联合AI值的诊断意义最大（AUC=0.933）,R-TLE的诊断中AI值的诊断意义最大（AUC=0.937）。建议将MK和AI值作为新的影像学生物标志物为TLE的视觉评估提供重要的补充信息。（3）TLE合并睡眠障碍的患者存在DKI参数差异,推测该群体的微观结构异常是由癫痫的异常放电和睡眠障碍共同引起的,仍需要在未来的研究中进一步验证。