深度学习超分辨重建常规厚层MRI用于海马定量影像诊断的可行性分析

来源 :阿尔茨海默病及相关病 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiaoyuzxcv123
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目的:评价深度学习超分辨重建常规厚层MRI应用于海马形态学定量分析的可行性.方法:纳入东部战区总医院同时具有厚层常规临床脑T1WI及三维各向同性高分辨图像的404例被试的影像学资料.其中,230例MRI阴性癫痫数据用于训练集,121例颞叶癫痫伴海马硬化(TLE-HS)患者及53名健康人(NC)数据作为测试集,行基于深度学习SCSR的超分辨重建处理.以各向同性高分辨率图像数据作为真实对照,采用基于体素和基于皮层的形态学分析方法,分别计算测试集重建图像和真实图像的灰质体积、海马体积及皮层厚度指标,采用皮尔逊相关分析比较正常对照组重建图像与真实图像间海马体积的相关性,并采用Dice系数评价重建图像和真实图像间组间比较显著差异区域的重合度.结果:正常对照组重建图像与真实图像海马体积的相关性分别为0.90(左侧,P<0.001)和0.91(右侧,P<0.001).重建图像与真实图像间颞叶癫痫患者组和正常对照组灰质体积的差异区域的Dice系数分别为0.74(左侧TLE-HS vs.正常对照)和0.74(右侧TLE-HS vs.正常对照),皮层厚度的差异区域的Dice系数分别是0.50(左侧TLE-HS vs.正常对照)和0.59(右侧TLE-HS vs.正常对照).结论:本研究证明了基于深度学习的超分辨算法辅助临床诊断数据应用于疾病定量化分析的可靠性.
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目的:探讨帕金森病(PD)患者静息状态下脑功能连接密度(FCD)的改变,并分析异常脑区FCD值对PD的诊断价值以及与严重程度的相关性.方法:回顾性分析45例PD患者和24名正常对照(NC)志愿者静息态功能磁共振(rs-fMRI)数据.基于Matlab2013b平台,使用SPM12、DPABI_V4.3和Restplus软件包对rs-fMRI数据进行预处理并计算FCD图.比较PD和NC两组全脑FCD差异,提取异常脑区的FCD值.采用ROC曲线分析各异常脑区FCD值及联合应用的PD诊断效能.分析异常脑区FCD
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目的:基于典型相关方法(canonical correlation analysis,CCA)提取阿尔茨海默病患者灰质形态学中与脑脊液Aβ和Tau蛋白相关的高维信息,并在独立验证集中使用该形态学特征检验的有效性.方法:从国际阿尔茨海默病(Alzheimer\'s Diseases,AD)影像学数据库ADNI纳入高分辨率3D-T1W图像446例,其中具有脑脊液(CSF)Aβ和Tau检测结果的194例被试作为训练集,剩余252例作为测试集.基于常规皮层分割和基于体素的形态学方法,定量所有被试大脑90个脑区
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