目的:(1)旨在识别海马影像组学生物标志物,为遗忘型轻度认知障碍(Amnestic mild cognitive impairment,a MCI)的诊断建立分类模型。(2)探讨阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)患者海马功能连接(Functional connectivity,FC)与MRI影像组学特征的相关性。对象与方法:(1)招募了42例a MCI受试者和44例正常对照组(normal control,NC)。首先,采用一种高效的学习方法,对每个受试者的左右海马分别进行分割。然后,应用A.K(Artificial Intelligence Kit)软件计算和选择影像组学特征。最后,根据左右海马体所选取的特征,建立相应的logistic回归模型。(2)研究共纳入AD患者67例和NC组44例。采用静息态功能磁共振成像(Resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-f MRI)对双侧海马为种子点的全脑FC进行研究,分别从双侧海马提取FC值。应用A.K软件计算和选择双侧海马的影像组学特征。将双侧海马影像组学特征与海马FC值进行Pearson相关分析。结果:(1)aMCI影像组学计算得到的特征共有385个,每组数据特征选择后保留了4个特征。右侧海马模型的曲线下平均面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUC)、特异性、敏感性和准确性分别为0.76、0.71、0.69和0.69,左侧海马模型的预测指标分别为0.79、0.71、0.54和0.64。(2)笔者观察到在左侧海马功能网络中,AD患者部分脑区的FC被破坏,这些区域包括右侧直回、右侧前扣带回和旁扣带回、额中回右眶部、右尾状核、左楔前叶和右楔前叶、左中扣带回和旁扣带回、左右角回和左右枕中回等。还观察到右侧海马功能网络中FC减少的部分脑区,包括左侧和右侧前扣带回和旁扣带回、右侧中扣带回和旁扣带回、右背外侧额上回和右侧中央前回等。Pearson相关分析显示,左侧海马中有两个游程长矩阵(run-length matrix,RLM)和一个灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)影像组学特征与FC值有弱相关性。然而,右侧海马的影像组学特征与FC值之间没有显著相关性。结论:结果表明,海马影像组学生物标志物对a MCI的诊断具有潜在的价值,随着进一步的改进和验证,基于MRI的影像组学模型可用于鉴别a MCI患者和指导个体化治疗。另外,研究揭示了AD患者MRI影像组学特征与rs-f MRI的相关性,几个左侧海马影像组学特征与功能连接存在弱相关性。