腦部結(jié)構(gòu)磁共振分割算法的研究及其在AD中的應用.pdf

1、阿爾茨海默癥(Alzheimer's disease，AD)是一種伴隨各種認知功能障礙的慢性神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病，也是導致老年癡呆癥的最主要原因。目前，關(guān)于AD的病因并不明確，其一旦發(fā)病，病情不可逆轉(zhuǎn)，也沒有有效的治療方法。因此，對抗AD的關(guān)鍵在于對其的及早診斷和干預。大腦的7對皮質(zhì)下核團:伏核、杏仁核、尾狀核、海馬、蒼白球、殼核和丘腦，與記憶、語言表達、空間導航、學習等功能息息相關(guān)，因此在AD的病變過程中發(fā)揮著非常重要的作用。研究AD和

2、輕度認知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)中皮質(zhì)下核團的萎縮模式，可在某種程度上為AD的早期診斷提供輔助信息?；谶@個目的，本文提出了結(jié)合ITK配準框架和圖像融合算法的多圖譜配準分割算法，實現(xiàn)7對皮質(zhì)下核團的分割，并應用于AD的研究中。具體工作如下:
　　(1)結(jié)合直方圖分析和三維形態(tài)學處理方法提取大腦的組織，簡稱為SSA(Skull Stripping Algorithm)。使用SSA、Brain

3、 Extraction Tool(BET)和ITK-SkullStripping算法對40例大腦MR圖像進行腦組織提取，并由醫(yī)生對分割結(jié)果進行5分制打分。其中，分割結(jié)果為4分及以上的有:SSA有40例，BET有21例，ITK-SkullStripping有40例。結(jié)果表明，SSA與ITK-SkullStripping算法的分割結(jié)果較為一致，并且優(yōu)于BET算法。
　　(2)采用ITK的圖像配準框架實現(xiàn)仿射配準和B-spline變形配

4、準，將圖譜圖像配準到待分割圖像空間。隨后，使用MV（Majority voting）、STAPLE(Simultaneousn Truth and Performance Level Estimation)和SBA(Shape-Based Averaging)圖像融合算法實現(xiàn)多個標記圖像的融合，得到最終的分割結(jié)果。使用以上三種融合算法分別對10例3DT1W圖像進行分割，并計算7對皮質(zhì)下核團的體積，將結(jié)果與作為分割金標準的FMRIB's

5、Integrated Registration and Segmentation Tool(FIRST)所測量的核團體積作t統(tǒng)計檢驗。結(jié)果表明，與FIRST算法相比，MV算法分割的雙側(cè)伏核和丘腦均出現(xiàn)顯著差異(p＜0.05);STAPLE算法分割的雙側(cè)丘腦出現(xiàn)顯著差異;SBA算法分割的7對皮質(zhì)下核團均沒有發(fā)現(xiàn)顯著差異(p＞0.05)。
　　(3)結(jié)合ITK配準和SBA算法對90例圖像進行7對皮質(zhì)下核團的分割及體積測量，其中AD、M

6、CI和正常老年人(Normal Control，NC)各30例。采用SPSS軟件分析三組間的體積差異及其與臨床量表評分(MMSE和MOCA)的相關(guān)性。結(jié)果表明，與NC相比，MCI中右側(cè)伏核和左側(cè)海馬的體積出現(xiàn)顯著萎縮，而在AD組中，這些核團的萎縮程度更加惡化，即雙側(cè)伏核和海馬的體積均明顯減少。這種萎縮與大腦認知功能受損強烈相關(guān)，體現(xiàn)在雙側(cè)伏核和海馬的體積與MMSE、MOCA評分均呈現(xiàn)顯著相關(guān)。此外，基于FIRST的頂點分析顯示，AD中左