基于多模态神经影像特征学习的AD多重诊断研究.docx

【基于多模态神经影像特征学习的AD多重诊断研究】 阿尔茨海默病(Alzheimer's Disease, AD)，是一种常见的神经退行性疾病，主要表现为记忆力减退和其他认知功能障碍。多模态神经影像特征学习是近年来研究AD诊断的重要手段，通过结合不同类型的神经影像数据，如MRI、PET等，来捕捉疾病的不同方面，从而提高诊断的准确性和稳定性。 在AD的诊断过程中，临床诊断标准起到了关键作用。NINCDS—ADRDA（National Institute of Neurological and Communicative Disorders and Stroke—Alzheimer's Disease and Related Disorders Association）标准是1984年制定的AD诊断金标准，包括了很可能（probable）和可能（possible）两个级别。很可能诊断标准要求临床痴呆、多种认知领域的缺陷、记忆衰退、无意识障碍等特征，而可能诊断标准则加入了内颞叶萎缩、脑脊液生物标志物异常等支持性特征。随着时间推移，这些标准不断被修订和完善，例如2007年的修订版增加了更多生物学指标。 多模态神经影像技术在AD诊断中的应用，例如PET成像，可以揭示大脑葡萄糖代谢的改变，如在PPT15所示，AD患者左侧顶枕交界的颞叶和额叶葡萄糖代谢下降。MRI可以观察到内颞叶，特别是海马结构的萎缩，这些变化在AD患者中常见。此外，脑脊液生物标志物（如Aβ1-42、t-tau和p-tau）的变化也是AD诊断的重要辅助工具。PET扫描还可以显示双侧颞叶糖代谢减低，这与AD的病理变化密切相关。 针对AD的诊治，2010年欧盟提出了一系列建议，包括依赖知情者提供病史，进行神经系统和躯体检查，以及对认知功能、行为和精神状态的全面评估。特别是认知评估，应包括主要认知领域，如延迟回忆，以及使用量表如加州言语学习测验(CVLT)和Rey听觉言语学习测验等来早期识别AD。 多模态神经影像特征学习方法的发展，使得科研人员能够更深入地理解AD的病理过程，通过机器学习和深度学习算法，提取并分析影像数据中的复杂模式，有助于发现AD早期的生物标志物，从而提前干预和治疗，减缓病情进展。这一领域的研究不仅对临床诊断有重大意义，也为药物研发和治疗策略的制定提供了新的视角和可能。