MRI研究轻度认知障碍大脑连接改变及其机制进展

阿尔茨海默病(AD)是进行性发展的神经退行性疾病;轻度认知障碍(MCI)是正常衰老与痴呆之间的过渡状态,为预防性治疗AD的关键阶段。弥散张量成像(DTI)和血氧水平依赖功能MRI(BOLD-fMRI)常用于评估大脑结构及功能连接及解释其相关机制。本文就MRI研究MCI大脑连接改变及其机制进展进行综述。     

有氧运动对轻度认知障碍的改善作用及脑神经重塑机制研究进展

<正>轻度认知障碍(mild cognitive impairment, MCI)作为阿尔兹海默症(alzheimer disease, AD)的前驱表征近年来始终受到临床的广泛关注。目前临床上针对不同记忆丧失程度的MCI 患者分为遗忘型轻度认知障碍(amnestic mild cognitive impairment, aMCI)和非遗忘型轻度认知障碍(non-amnestic mild cognitive impairment, naMCI)两种较为广泛的亚型。且在单个或多个认知领域存在障碍时进而将其各分为单领域(amnestic/non-amnesti mild cognitive Impairment - single domain, aMCI-SD/naMCI-SD)或多领域(amnestic/non-amnesti mild cognitive impairment - multiple domain, aMCI-MD/naMCI-MD)共四种类型^[1]。     

基于静息态功能成像的遗忘型轻度认知障碍患者核心脑网络变化研究

目的探索遗忘型轻度认知障碍(amnestic mild cognitive impairment,a MCI)患者的神经影像学指标。材料与方法采用镜像同伦功能连接(voxelmirrored homotopic connectivity,VMHC)和格兰杰因果分析(Granger causality analysis,GCA)技术对30例阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)患者、14例aMCI患者和18例健康对照(healthy controls,HC)的静息态f MRI数据进行处理。结果使用VMHC和GCA技术,发现三组中默认网络(default-mode network,DMN)、突显网络(salience network,SN)和执行控制网络(executive control network,ECN)三个核心脑网络的连接差异。在三个核心脑网络内,VMHC显示AD组中的连接性较HC和aMCI组显著降低,但是在aMCI和HC组之间没有显著差异。从GCA获得的有向功能连接可以区分AD、aMCI和HC组。结论在三个核心脑网络中观察到的变化可以作为aMCI患者的神经影像学指标,用于区分AD、aMCI患者及HC。     

阿尔茨海默病DTI早期诊断的研究进展

阿尔茨海默病(Alzheimer disease,AD)是一种慢性中枢神经系统退行性疾病,其发病率高,确诊较晚,预后差,给家庭及整个社会带来沉重负担。MR扩散张量成像(diffusion tensor iamging,DTI)是目前惟一无创性显示活体脑白质纤维的手段。研究显示DTI对遗忘型轻度认知障碍(amnesia-mild cognitive impairment,aMCI)及AD诊断有一定价值,发现aMCI及AD患者脑内胼胝体、穹窿等部位FA减低,或许对AD的早期诊断及病变发展的检测提供一定帮助。     

磁共振扩散成像技术在轻度认知障碍的研究进展

轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)被认为是正常老龄化和阿尔茨海默病(Alzheimer'disease,AD)以及其他类型痴呆的中间状态。给予MCI患者积极的干预治疗,有助于改善认知功能并减缓MCI向AD的转变。因此,寻找MCI诊断和进展监测的敏感影像标记物是非常必要的。磁共振扩散成像技术能够通过描述脑组织中水分子的扩散运动来检测微观结构的变化,可以为MCI的病理机制研究和认知障碍严重程度的评估提供重要的信息。近年来,新型磁共振扩散成像技术的不断发展为MCI的研究提供了额外的价值。作者对扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)、扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)、自由水扩散磁共振成像(free-water diffusion magnetic resonance imaging,FW diffusion MRI)、神经突方向离散度和密度成像(neurite orientation dispersion and density imaging,NODDI)技术在MCI中的研究进行综述。     

PET/MRI海马纹理特征诊断阿尔茨海默病与遗忘型轻度认知障碍

目的 观察PET/MRI海马纹理特征诊断阿尔茨海默病(AD)及遗忘型轻度认知障碍(aMCI)的价值。方法 回顾性分析55例AD(AD组)、60例aMCI患者(aMCI组)及55名健康受试者(HC组),按7 ∶ 3比例随机分为训练集与测试集,行一体化PET/MRI,获取3D T1WI和¹⁸F-FDG PET图;对训练集提取双侧海马ROI纹理特征,分别以逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)及随机森林(RF)算法建立3D T1WI模型、¹⁸F-FDG PET模型及联合模型,以受试者工作特征曲线评估各模型诊断AD与aMCI的效能。结果 小波特征在可用于诊断AD与aMCI的最优海马纹理特征中占比最高。基于各算法的联合模型诊断测试集AD的曲线下面积(AUC)均最高(0.996、0.993、0.991),¹⁸F-FDG PET模型次之(0.941、0.941、0.967)而3D T1WI模型最低(0.801、0.801、0.750)。基于LR、RF算法的联合模型诊断测试集aMCI的AUC最高(0.967、0.992),¹⁸F-FDG PET模型次之(0.951、0.971),3D T1WI模型最低(0.833、0.824)。基于SVM算法的联合模型与¹⁸F-FDG PET模型诊断测试集aMCI的AUC相同(0.951)并均高于3D T1WI模型(0.833)。结论 PET/MRI海马纹理分析有助于诊断AD及aMCI;多模态联合诊断优于单模态,且具有良好稳定性。     

NODDI技术对阿尔兹海默病和轻度认知障碍扣带回微观结构的研究

目的 利用神经突方向离散度和密度成像(NODDI)探究阿尔兹海默病(AD)和遗忘型轻度认知障碍(aMCI)患者双侧前后扣带回微观结构改变,分析NODDI技术对AD和aMCI的临床价值.方法 选取2020年10月～2021年11月认知障碍患者39例,其中aMCI患者17例、AD患者22例,并招募同期体检的正常人21例作为...     

扩散张量成像观察遗忘型轻度认知障碍患者联合纤维束

目的 通过磁共振扩散张量成像(DTI)探讨遗忘型轻度认知障碍(aMCI)患者联合纤维束FA值和ADC值的变化特点,评价DTI对aMCI的诊断及aMCI与AD鉴别诊断的应用价值.方法 对20例aMCI患者(aMCI组)、20例AD患者(AD组)及20名正常对照者(对照组)行DTI扫描,以额枕下束、胼胝体膝部及压部、上纵束Ⅱ、扣带束作为感兴趣区(ROI)测FA值和ADC值.结果 aMCI组与NC组比较额枕下束和扣带束FA值差异有统计学意义(P<0.05);aMCI组与AD组比较扣带束FA值差异有统计学意义(P<0.05).结论 aMCI患者额枕下束、扣带束FA值的异常改变,提示DTI检查可作为aMCI的一个诊断指标.aMCI患者与AD患者扣带束FA值有差异,有助于aMCI与AD的鉴别诊断.     

基于Adaboost的轻度认知障碍和阿尔茨海默病分类

目的 采用Adaboost集成分类方法区分轻度认知障碍(MCI)、阿尔茨海默病(AD)患者与正常对照(NC)的功能与结构磁共振成像数据.方法 对26例MCI患者(MCI组)、26例AD患者(AD组)及30名健康老年人(NC组)的MRI图像进行分析,选择双侧海马体积及3组间存在显著差异脑区的低频振幅值(ALFF)作为分类特征,采用Adaboost集成分类器对3组被试进行两两分类,利用留一交叉验证估算分类准确率.结果 增加性别、年龄和MMSE特征后,Adaboost集成分类方法对AD与MCI、MCI与NC、AD与NC分类准确率分别达98.08%、80.36%和100%.结论 Adaboost集成分类方法可较好地区分MCI、AD与NC.     

轻度认知障碍进展为阿尔茨海默病过程中脑灰质体积特征改变的MRI研究

目的 探讨轻度认知障碍(MCI)患者进展为阿尔茨海默病(AD)过程中,脑灰质(包括皮层和灰质核团)萎缩发生的部位及其进展趋势。方法 自ADNI数据网站下载15例2年内进展为AD的MCI患者和14名健康老年人的MR结构图像和MMSE评分结果。15例进展为AD的MCI患者基线时间(随访开始时间)为MCI组,进展为AD时作为AD组。14名健康老年人为对照组(基线时间为NC0组,2年后为NC1组)。利用SPM 8对MCI组、AD组和对照组的全脑灰质体积进行基于体素的统计学比较。结果 与NC0组比较,MCI组和AD组双侧内侧颞叶灰质体积萎缩,且AD组左侧尾状核头部、左侧丘脑前部体积萎缩;NC1组左侧海马头部、左侧中央后回灰质体积萎缩。结论 MCI进展为AD过程中,脑灰质萎缩主要发生在与记忆相关的内侧颞叶,全脑灰质萎缩存在左侧半球严重于右侧半球的发展趋势,在边缘系统内部呈现自海马向杏仁核、丘脑的蔓延趋势。