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阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是一种多发于老年人的神经退行性病变,轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)具转化为AD的高风险性,它包括稳定型MCI(stable MCI,s MCI)和转化型MCI(converted MCI,c MCI)。分析s MCI、c MCI患者的脑结构异同,以及它们和正常老年人、AD患者的区别,对揭示MCI的转化规律与过程,控制和干预疾病进程,具有十分重要的意义。本研究选取225人的脑结构MR影像,其中包括72例正常老年人作为对照组(normal control,NC)、46例s MCI、40例c MCI和67例AD。每一组人群均在基线期(初次检查)、基线期后12个月和24个月,共采集三次MR影像。首先,对数据进行预处理并计算其脑皮层特征(皮层厚度、灰质体积、表面积和平均曲率),随后,应用双样本T检验法,比较NC、s MCI、c MCI和AD组间脑皮层特征差异。为了更有效地区分不同人群,根据不同脑皮层特征、脑皮层的基线和纵向变化特征,分别采用递归特征消除法(RFE)和稀疏约束降维法(SCDR)两种方法进行降维,再利用支持向量机(SVM)进行自动分类。将SVM分别与RFE、SCDR结合,得到SVM-RFE模型和SVM-SCDR模型。最后,对不同皮层特征、两个模型的分类性能进行比较和分析。结果发现,从NC发展为AD的过程中,患者的脑皮层、表面积和脑沟(平均曲率表征脑沟)是一个渐进性变化的过程。AD脑结构变化的关键脑叶是颞叶,颞叶脑区的皮层厚度和平均曲率在s MCI时期已发生显著变化,其灰质体积显著减小是在c MCI时期,表面积变化在AD阶段逐渐明显,而颞叶的脑结构变化随着病程进展而逐步加重。从s MCI开始,患者的脑结构变化逐渐扩散到额叶、顶叶、枕叶等脑叶的大部分脑区和扣带回,至AD阶段,脑结构萎缩扩展到各脑叶的重要脑区。在组间分类性能方面,对分类最有效的皮层特征是皮层厚度和灰质体积,表面积和平均曲率次之;尤其多皮层特征,以及基线与纵向变化特征融合,显著提高分类性能。其中,SVM-RFE模型的分类性能优于SVM-SCDR。研究结果说明,NC、s MCI、c MCI和AD的脑皮层特征及其变化,存在显著差异,其结构萎缩是一个渐进的过程,脑皮层特征可作为区分AD不同阶段、评估MCI转化风险的重要指标。