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基于大脑结构网络特征的遗忘型轻度认知障碍诊断模型
选取与认知表现分数相关性高的结构网络拓扑特征,利用这些特征建立分类模型,实现对正常老化者及遗忘型轻度认知障碍(aMCI)患者的分类.本研究包含两组扩散张量影像(DTI)数据,一组为52例正常老化受试者,一组为39例aMCI患者.分别对两组数据进行结构网络构建,采用图论分析法提取结构网络的特征,将所有特征与简单智能状态检查量表(MMSE)分数进行相关性分析,选取与认知表现分数高度相关的特征,基于这些特征建立5种分类模型,并对模型的分类效果进行评估.对于正常老化数据,选出18个与认知能力显著相关的结构网络特征,集中于解剖自动贴标(AAL)图谱中的9个脑区;对于aMCI数据,也选出18个与认知能力显著相关的结构网络特征,集中于AAL图谱中的9个脑区;二者选出的特征及分布的脑区是不同的.通过对分类模型的评估,得出支持向量机序列小优化算法建立的模型分类效果佳,特异性达到88.46％,敏感性达到83.05％,准确性达到85.71％.所提取的与认知表现相关性高的结构网络特征,可以作为生物标记指针,来建立分类模型,对正常老化者及aMCI患者进行分类,也可提供相应脑区间连接变化的信息.
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静息态脑功能成像在阿尔茨海默病早期诊断的研究进展
阿尔茨海默病（AD）是一种以进行性认知功能障碍和行为损害为特征的中枢神经系统退行性疾病，起病隐匿，早期诊断较为困难。目前国内外研究者利用各种成像技术对AD的早期诊断进行了大量相关研究。近年来，静息态脑功能成像作为一种崭新的成像技术出现并得到迅速发展。其因分析方法多样、实用性强、被试依从性高等优点而广泛应用于AD的研究中。就静息态脑功能成像特别是其不同的分析方法在AD早期诊断中的应用进行综述。
关键词： 阿尔茨海默病 静息态功能磁共振成像 血氧水平依赖 功能连接 图论分析 -
阿尔茨海默病和轻度认知障碍中基于图论分析的脑结构和脑功能网络研究进展
阿尔茨海默病是以记忆及其他认知功能进行性减退为特征的神经退行性疾病。近年来，结合结构、功能磁共振成像技术与图论分析的研究，发现阿尔茨海默病和轻度认知障碍患者大脑网络存在局部和全局拓扑属性异常改变，这不仅为了解其病理生理学机制提供了新的视角，也为疾病的诊断寻找到新的影像学标志。作者主要回顾近年来人脑网络在轻度认知障碍和阿尔茨海默病中的研究进展，尤其是基于图论分析的脑结构和脑功能网络拓扑结构的研究，并提出现存的问题和未来研究方向。
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轻度认知障碍的全脑网络研究进展:来自图论的证据
轻度认知障碍是介于年龄相关的认知功能减退和痴呆间的一种临床状态.随着神经影像和神经生理学技术的发展,研究者可以无创地获取人脑的结构和功能信息,并利用复杂网络理论构建脑网络.基于图论的研究表明,轻度认知障碍患者在大尺度上具有小世界属性,但网络拓扑结构失调,而这种失调与认知功能显著相关,且网络属性介于阿尔茨海默病和正常被试之间.本文从多模态数据角度回顾了基于复杂网络的轻度认知障碍脑连接的新进展,着重其全脑结构、功能网络失调及联合协变失调的图论证据,并提出目前发展的限制和未来研究方向.
