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APOEε4等位基因携带者脑mri的研究进展

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中华放射学杂志 2015年第2期49卷 155-158页

作者：梁雪张龙江卢光明南京军区南京总医院南京大学医学院附属金陵医院医学影像科 210002

载脂蛋白E（apolipoprotein E，APOE）具有脂质和蛋白结合的功能，在脂质代谢、维持胆固醇平衡中起到关键作用，同时也参与神经系统的正常发育生长过程及损伤后再修复。APOE基因位于人类第19号染色体，有3个主要等位基因亚型（ε2、ε3... 详细信息

载脂蛋白E（apolipoprotein E，APOE）具有脂质和蛋白结合的功能，在脂质代谢、维持胆固醇平衡中起到关键作用，同时也参与神经系统的正常发育生长过程及损伤后再修复。APOE基因位于人类第19号染色体，有3个主要等位基因亚型（ε2、ε3、ε4）。其中ε4具有精氨酸残基，使其构象不稳定，影响APOE的功能，可能对神经系统发生毒害作用。目前，APOEε4等位基因已确认是散发型和迟发型阿尔茨海默病（Alzheimer＇s disease，AD）最显著的风险基因，并且AD患者中APOEε4等位基因携带者占65%~80%[1-2]。因此，在AD的研究中，关于APOEε4等位基因的研究越来越多[3]。mri技术的迅速发展为无创研究大脑的结构、功能和血流量等变化提供了新的视角和手段。研究APOEε4等位基因携带者脑结构、功能以及血流量的改变，将有助于阐明该基因与AD的关系及理解该疾病的病理生理机制，找出其敏感特异的生物影像标记，为AD早期干预和治疗提供重要的辅助手段。

关键词： APOEε4等位基因基因携带者脑mri AD患者 APOE基因病理生理机制脂质代谢神经系统

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帕金森病脑mri研究进展

中华放射学杂志 2010年第3期44卷 332-334页

作者：曹恒毅张敏鸣浙江大学医学院附属第一医院放射科杭州310003

帕金森病（Parkinson disease，PD）是一种常见的神经退仃性疾病，主要累及运动系统，临床上的三大特征性表现为静止性震颤、肌强直及运动迟缓。此外，PD也累及感觉、认知等多个系统，导致感觉减退、抑郁、痴呆等症状。PD的主芟病理表... 详细信息

帕金森病（Parkinson disease，PD）是一种常见的神经退仃性疾病，主要累及运动系统，临床上的三大特征性表现为静止性震颤、肌强直及运动迟缓。此外，PD也累及感觉、认知等多个系统，导致感觉减退、抑郁、痴呆等症状。PD的主芟病理表现为黑质纹状体多巴胺神经元减少、丢失和残存神经元中Lewy小体生成。

关键词：帕金森病黑质纹状体多巴胺神经元脑mri Lewy小体运动系统感觉减退静止性震颤运动迟缓

基于改进跳跃连接和局部正则项的多特征提取SYMNet脑mri配准

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基于改进跳跃连接和局部正则项的多特征提取SYMNet脑MRI配准

作者：李文华河北大学

学位级别：硕士

大脑是人体中的重要器官,核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,mri)对脑部软组织成分显像清晰,三维(Three Dimensions,3D)脑mri图像单模配准算法的研究对临床应用有着重要价值。传统方法精度较高,但普遍存在算法复杂度高、配准时... 详细信息

大脑是人体中的重要器官,核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,mri)对脑部软组织成分显像清晰,三维(Three Dimensions,3D)脑mri图像单模配准算法的研究对临床应用有着重要价值。传统方法精度较高,但普遍存在算法复杂度高、配准时间长和普适性差的问题。深度学习方法精度高、实时性强,但大多忽略了配准的微分同胚性。基于对称微分同胚网络(Symmetric Diffeomorphic Neural Network,SYMNet)的配准算法,从两方面保证微分同胚性,同时无监督学习方式可避免数据标签标注的难点,但该算法仍存在以下三点不足:编码方式不能关注图像重要特征且提取特征较少导致配准精度低;局部正则项忽略零奇点导致微分同胚性差;跳跃连接将差异大的特征图直接结合降低配准精度。针对编码方式不能关注图像重要特征且提取特征较少导致配准精度低的问题,本文提出了基于多特征提取的SYMNet(Multi-Feature Extraction SYMNet,M-SYMNet)配准算法,在原编码通道中引入最大池化,同时增加一条由最大池化和空洞卷积构成的编码通道。针对局部正则项忽略零奇点导致微分同胚性差的问题,本文提出了基于改进局部正则项的多特征提取SYMNet(Improved Local regular term for Multi Feature Extraction SYMNet,LM-SYMNet)配准算法,在原局部正则项的基础上,将形变场中为零的点加入惩罚。针对跳跃连接将差异大的特征图直接结合降低配准精度的问题,本文提出了基于改进跳跃连接和局部正则项的多特征提取SYMNet(Improved Skip connections and Local regular term for Multi Feature Extraction,SLM-SYMNet)配准算法,使用间隔填充模块CCLN插入跳跃连接,将深层特征图和浅层特征图进行结合。实验证明,M-SYMNet中的多特征提取编码通道在提高配准效率的同时提升了配准精度,LM-SYMNet中的改进局部正则项使配准的精度和微分同胚性有所提升,SLM-SYMNet中的改进跳跃连接不仅能提升配准精度和微分同胚性,还能提升配准效率。

关键词：脑mri 图像配准多特征提取微分同胚性雅可比行列式跳跃连接

脑梗死患者急性期-康复期认知变化与脑mri分析

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中国临床心理学杂志 2002年第1期10卷 29-30页

作者：徐晓云高伟明朱雯霞沈伟文上海市东方医院神经内科上海200120

Objective: To examine correlations between mri and cognitive changes associated with cerebral infarction. Methods: Using HDS-R and Senior Cognitive Scale, we assessed 101 patients with cerebral infarction during acute to rehabilitation phase. The results were compared with their mri. Results: At 3 weeks after onset, cognitive impairment was found in 70.3% of the patients. At 6 months after onset, 10% recovered to normal, 35.6% improved, 22.8% worsened, and 42.5% met the criteria of dementia. During acute phase, infarction focus and leukoaraiosis (LA) were related to cognitive impairment ( P <0.05). During rehabilitation phase, cognitive impairment was related to ***:Cerebral infarction results in significant cognitive impairment. LA is the major cause of cognitive impairment associated with cerebral infarction in rehabilitation.

关键词：脑梗死急性期康复期脑mri 认知变化

基于注意力机制的脑mri影像数据增强与分割网络研究

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基于注意力机制的脑MRI影像数据增强与分割网络研究

作者：朱江长春工业大学

学位级别：硕士

脑部疾病,包括脑卒中、脑肿瘤等,是一类严重威胁人类健康的疾病。随着深度学习技术在医学领域的广泛应用,自动分割技术已经逐渐应用到脑部疾病的辅助中,帮助医生更精确地分割出影像中的病灶区域。深度学习模型的训练需要依赖于大规模的... 详细信息

脑部疾病,包括脑卒中、脑肿瘤等,是一类严重威胁人类健康的疾病。随着深度学习技术在医学领域的广泛应用,自动分割技术已经逐渐应用到脑部疾病的辅助中,帮助医生更精确地分割出影像中的病灶区域。深度学习模型的训练需要依赖于大规模的数据集,如何扩充数据集成为医学影像分割领域亟待解决的重要问题。本文以脑mri影像为研究对象,围绕数据增强与影像分割这两个方面展开研究。构建数据增强网络,既可用于脑mri影像的跨序列生成,解决序列缺失问题,也可用于病灶生成,解决正负类样本不均衡问题,提高下游分割任务的效果;构建医学影像分割网络,实现病灶区域的精准分割。本文主要研究内容如下:(1)针对CycleGAN在生成图像时无法有效捕捉全局关系,导致生成图像缺少细节信息,无法准确地保留原始图像中的重要细节,提出了一种融合注意力机制和图像配准技术的循环一致生成式对抗网络(Registration and Attention CycleGAN,RAGAN)。该网络在CycleGAN的基础上引入自注意力机制(Self Attention,SA),帮助网络更好地理解输入数据中不同部分之间的关系,从而更有效地捕捉数据中的远程依赖关系和局部特征,从而生成更逼真的样本。在网络生成器中间加入了残差块,有助于减轻深层网络中常见的梯度消失问题,从而提高模型的生成质量和训练稳定性。此外,还引入了配准网络,通过学习图像序列之间的变换关系,实现生成图像与原始图像之间的精确配准。在mri影像跨序列生成实验和病灶生成实验中,RAGAN生成的图像展现了更丰富的细节信息,整体结构和特征更加接近真实图像,验证了该方法的有效性。(2)针对UNet3+网络在多轮下采样和上采样过程中可能导致细节信息丢失,影响分割精度的问题,提出了一种基于混合注意力机制的UNet3+网络。该网络在编码器部分引入了卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),能够在通道和空间两个维度上自适应地学习特征的重要性,聚焦于图像中的关键区域,从而增强了网络的感知能力;在解码器部分,通过引入多尺度注意力(Multi Scale Attention,MSA)模块聚合不同尺度的特征信息,进一步增强了模型对多尺度信息的处理能力,从而提升了对病灶区域的分割性能。在AIS数据集和ISLES2022数据集上进行消融实验和对比实验,实验结果显示,加入CBAM和MSA模块后,网络在PRE、SEN、DSC和IoU指标均有所改进,证明了所提网络在分割性能上的有效性。

关键词：脑mri 跨序列生成病灶生成病灶分割注意力机制

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基于模糊聚类算法的脑mri图像分割

基于模糊聚类算法的脑MRI图像分割

作者：王新宁大连理工大学

学位级别：硕士

磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, mri)是人体影像学中一种重要的无损检测手段,对软组织具有很好的成像效果,广泛应用在脑部组织结构的成像中。脑部组织结构的正确分割对脑发育与人体衰老、脑部疾病的诊断、病灶的定位、手术方... 详细信息

磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, mri)是人体影像学中一种重要的无损检测手段,对软组织具有很好的成像效果,广泛应用在脑部组织结构的成像中。脑部组织结构的正确分割对脑发育与人体衰老、脑部疾病的诊断、病灶的定位、手术方案规划等具有重要的指导意义。由于受设备自身以及成像过程中对象移动等因素的影响,脑mri图像会受到噪声、偏移场和部分容积效应的干扰,使得成像质量下降,给基于计算机的自动分割算法带来了挑战。本文主要是针对脑mri图像自动分割算法的研究,目标是在噪声和偏移场存在的情况下,通过自动分割算法将脑mri图像准确地分为白质、灰质、脑脊液。模糊聚类算法建立了样本类属不确定性的表达,能够描述部分容积效应给脑mri图像带来的模糊性,因此很适合脑mri图像的分割。模糊聚类算法中,模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering, FCM)算法得到了最为广泛研究和应用。经典的FCM算法没有利用邻域信息,对噪声和偏移场都极为敏感,直接应用到脑mri图像的分割中,并不能得到理想的分割结果。为了提高FCM算法对噪声的鲁棒性,通常是在目标函数中加入邻域信息的约束。本文首先对各类FCM的改进算法进行了理论分析和实验结果的比较,总结了不同方法的改进思想。然后在此基础上提出了一种新算法,即边缘感知模糊C-均值聚类图像分割算法。新算法合理利用了邻域内灰度和空间信息以及邻域的平滑程度对代价函数的约束,对不同类型的噪声具有较强的鲁棒性。合成图像和脑mri图像的分割结果表明,本文提出的新算法较其他几种方法分割结果更为准确。脑mri图像中的噪声和偏移场是同时存在的,因此能够同时去除噪声和偏移场的算法有利于脑组织的准确分割。本文最后提出了一种边缘感知模糊C-均值聚类与一致局部信息相结合的方法。该方法利用一致局部信息保证了估计的偏移场平滑且缓慢变化的特性。算法在去除噪声的同时修正了偏移场,大量仿真脑图像及真实脑mri图像的分割结果表明该算法具有较好的分割性能,能够准确地分割脑组织。

关键词：脑mri 模糊聚类图像分割噪声偏移场

脑mri在婴幼儿神经系统遗传代谢病中的价值分析

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首都食品与医药 2019年第22期26卷 90-91页

作者：张培华河南省开封市儿童医院

目的探讨神经系统遗传代谢病患儿脑mri价值及特征。方法选择我院24例神经系统遗传代谢病患儿,纳入时间为2016年7月~2017年7月,另选取同期健康婴幼儿20例,总结神经系统遗传代谢病患儿脑mri影像学特征,对比神经系统遗传代谢病患儿与婴幼... 详细信息

目的探讨神经系统遗传代谢病患儿脑mri价值及特征。方法选择我院24例神经系统遗传代谢病患儿,纳入时间为2016年7月~2017年7月,另选取同期健康婴幼儿20例,总结神经系统遗传代谢病患儿脑mri影像学特征,对比神经系统遗传代谢病患儿与婴幼儿气相色谱-质谱法相关数据。结果甲基丙二酸血症患儿丙酰肉碱、丙酰肉碱与乙酰肉碱比值、甲基枸橼酸、甲基丙二酸等数据明显高于参照组,枫糖尿病患儿亮氨酸、缬氨酸明显高于健康婴幼儿,尿素循环障碍患儿血浆瓜氨酸、尿乳清酸水平高于健康婴幼儿,其临床差异性显著(P脑mri检查具有极大差异性,不同病变患儿表现各异,一般以基底节受累为主要表现。

关键词：神经系统遗传代谢病婴幼儿脑mri 气相色谱-质谱法

脑mri影像学在维持性血液透析连同认知障碍患者中的应用分析

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影像研究与医学应用 2019年第21期3卷 53-54页

作者：薛培培东南大学附属中大医院江北院区血液净化中心

目的:探讨通过脑mri影像来分析维持性血液透析连同认知障碍患者的具体应用。方法:选取我院2017年以来收治的40例维持性血液透析连同认知障碍患者作为具体的分析对象,并随机选取40例体检对象,这80例研究者都实施脑mri颅弥散张量成像,通... 详细信息

目的:探讨通过脑mri影像来分析维持性血液透析连同认知障碍患者的具体应用。方法:选取我院2017年以来收治的40例维持性血液透析连同认知障碍患者作为具体的分析对象,并随机选取40例体检对象,这80例研究者都实施脑mri颅弥散张量成像,通过对比影像分析,来分析40例患者的实际病情。结果:对两组研究者进行对比,研究者的双侧FA值、左侧FA值、右侧FA值均低于常规组。结论:通过实际的数值分析,可以得出,对比DTI主要参数FA能够非常有效的对MHD认知障碍者进行筛选,临床上可以进一步推广。

关键词：脑mri 血液透析认知障碍筛选

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Wilson病与脑mri(综述)

伤残医学杂志 2001年第1期9卷 62-63页

作者：张凤芝刘吉良罗玉顺李义召山东聊城地区东昌医院 252000 山东医科大学附属医院

Wilson病(肝豆状核变性)为一种常染色体隐性遗传性疾病，Wilson于1912年首先报道[1].本病是由于铜转运和代谢异常，使铜在肝脏、豆状核、角膜和肾脏等组织和器言异常沉积所致.铜在体内特定部位异常沉积的机理迄今尚不十分清楚，肝胆排... 详细信息

Wilson病(肝豆状核变性)为一种常染色体隐性遗传性疾病，Wilson于1912年首先报道[1].本病是由于铜转运和代谢异常，使铜在肝脏、豆状核、角膜和肾脏等组织和器言异常沉积所致.铜在体内特定部位异常沉积的机理迄今尚不十分清楚，肝胆排铜量减少，肠道吸收铜过多，以及铜氧化酶这一异常蛋白对铜的吸收力等诸多因素均可与之有关[1]。主要病理改变为肝硬化和豆状核变性.临床上主要表现为肝肿大和黄疸、震颤、肌张力增高和精神症状.治疗以上驱铜疗法为主.预后较差.近年来国内外开展了对Wilson病的脑mri(磁共振)检查，研究了脑mri所见与临床表现、病情进展、治疗效果等的关系，探讨了脑mri的所见及其在T1加权及T2加权不同信号的机理。本文对这方面的研究作一综述。

关键词： Wilson病脑mri 治疗鉴别诊断