基于mri的ad早期患者脑网络拓扑特性研究

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1、基于MRI的AD早期患者脑网络拓扑特性研究张朦2015年06月中图分类号：TQ028.1UDC分类号：540基于MRI的AD早期患者脑结构网络拓扑特性研究作者姓名张朦学院名称生命学院指导教师唐晓英教授答辩委员会主席邓玉林教授申请学位工程硕士学科专业生物医学工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年6月thestudyofpatientswithearlyADaboutbrainstructurenetworktopologypropertybasedonMRICandidateName：MengZhangSchoolorDepartment:Bi

2、omedicalEngineeringFacultyMentor:Prof.XiaoyingTangChair,ThesisCommittee：Prof.YulinDengDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：BiomedicalEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：June，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位

3、论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要阿尔兹海默症（alzheimer’sdisease,AD）是一种以记忆和其他认知功能进行性下降为特征的神经系统退行性疾病，是引起痴呆最常见的病因。轻度认知障碍（mildcognitiveimpairment,MCI）是正常老化和痴呆之间的过渡状态，分为遗忘型MCI（amnesticMCI,aMCI）和非遗

4、忘型MCI，前者以记忆损伤为主诉，被认为是AD的前期，约80%aMCI患者六年内将发展成AD，年转化率达10%~15%，因此，对AD的早期状态aMCI的诊断进而预防其转化为AD就尤为重要，而弥散张量成像（diffusiontensorimaging,DTI）因无创性和易操作性已被广泛用于AD以及其他脑疾病的研究中，但是目前关于aMCI患者脑白质网络研究较少，因此本研究从此处入手，以期为AD早期诊断及生理病理研究机制提供参考。本文通过采集正常被试与疾病患者的大脑核磁DTI数据，为更准确描述脑白质纤维受损程度，以各向异性矩阵和纤维根数矩阵构建DTI脑网络矩阵

5、，并对构建的脑网络矩阵进行拓扑特性分析，期望找出区分正常人与疾病患者的特征参数作为AD早期诊断的特征指标。最后利用统计学检验方法对筛选的特征参数进行检验分析，以判断筛选的特征参数在大样本中是否仍能作为AD早期诊断的特征指标。另外，本研究运用SPM、PANDA、GRETNA等核磁数据处理软件帮助分析处理核磁DTI数据，并利用核磁扩散张量原理、网络构建方法、网络拓扑特性分析方法等理论知识完成整个研究内容。最终，本研究分别构建了正常被试与aMCI患者的DTI脑结构网络，并通过分析该网络的网络拓扑特性，验证了其满足小世界性与无标度性的特点，并找出了aMCI疾病患

6、者与正常被试在脑网络拓扑特性分析中差异较大的参数指标，并利用置换检验验证了这些参数值具有统计学意义，可以作为AD早期诊断的评判指标，从影像学方面为AD的早期诊断以及生理病理研究机制提供了帮助与支持。关键词：AD；DTI；脑结构网络；图论；核磁I北京理工大学硕士学位论文AbstractAlzheimer’sdisease(AD)isakindofnervoussystemdegenerativediseasewhichischaracterizedbyaprogressivedeclineinmemoryandothercognitivefunctions

7、,itisthemostcommoncauseofdementia.Mildcognitiveimpairment(MCI)isatransitionstatebetweennormalageinganddementia,anditcontainstwotype:amnesticMCIandnon-amnesticMCI,theformerchiefcomplaintwithmemoryimpairment,itisconsideredtobeearlyAD,about80%aMCIpatientswilldevelopintoADwithinsixye

8、ars,theconversionrateisabout10%~15%every