Because the pathogenesis of Alzheimer's disease is inconclusive, the clinical and laboratory tests lack sufficient specificity, making clinical diagnostic accuracy not high at its early stage. However, conventional MRI widely used in clinical mostly adopts single imaging sequence, which cannot satisfy demand on the high diagnostic accuracy and sensitivity at the same time, and therefore patients with Alzheimer's disease or mild cognitive impairment are unable to get early diagnosis and miss the optimal timing for treatment. To solve this thorny problem, our study is to realize the hippocampal automatic identification and three-dimensional segmentation based on active appearance model in individual brain magnetic resonance images through establishing a new mathematical model, and then to analyze the morphological changes of the local area in both hippocampi in order to provide quantitative indicators for the early diagnosis of AD, and thereby to establish individualized brain MR imaging library. Furthermore, combined with functional MR imaging to further explore the relationship between AD pathophysiology and molecular imaging through multi-modality imaging, and finally to achieve in vivo visualization of its pathophysiological state.
由于阿尔茨海默病发病机制尚无定论,其临床和实验室检查均缺乏足够的特异性,使得其早期阶段的临床诊断准确率不高,而较广泛应用于临床的传统模式下的磁共振成像技术多为单一成像序列研究,诊断准确率及敏感度不能同时满足,因此阿尔茨海默病或轻度认知障碍患者无法得到早期诊断,延误了最佳治疗时机。针对这一棘手问题,本研究欲通过建立新型的数学模型实现基于三维主动表观模型的个体病患脑部磁共振图像上的海马自动识别和三维分割,分析其局部区域形态变化,为临床上阿尔茨海默病的早期诊断提供定量指标,建立个体化脑部磁共振图像库,同时结合功能成像多模式进一步探索其病理生理机制与分子影像学的关联性,实现活体状态下对其病理生理现象进行可视化。
随着世界人口的普遍老龄化,阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)正逐年增加,成为导致老年痴呆的主要原因。由于AD的病因复杂,而且临床和实验室检查均缺乏足够的特异性,使其早期阶段临床诊断准确率不高。为有效解决这一难题,本项目基于主动表观模型的磁共振脑图像上海马的自动识别和三维分割的理论和方法,包括海马骨架的自动抽取算法、基于骨架的海马特征点自动提取算法、海马三维主动表观模型的构建方法,以及基于此模型对患者个体脑部磁共振图像上的海马进行自动识别和三维分割方法,通过自动分割患者个体的海马,克服了使用人工勾画感兴趣区方法所带来的不足,用同一个标准来探索海马是否具有因为灰质缺失所带来的特定部位的萎缩,这对于老年痴呆疾病的早期诊断具有重要意义。同时结合磁共振波谱(MRS)及脑铁含量测定(R2)等功能磁共振成像技术为AD的影像学诊断提供一条新的途径,实现了MRI形态学和功能学成像的联合应用,为AD的早期诊断和脑内代谢的改变提供准确的影像学、生化和功能信息。该研究采用的功能磁共振多模态成像方式进一步探索AD病理生理机制与分子影像学的关联性,实现活体状态下对其病理生理现象进行可视化。
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数据更新时间:2023-05-31
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