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目的:探讨脑小血管病(CSVD)伴认知障碍患者灰质体积(GMV)的变化特点及其结构协变网络(SCN)的改变模式。方法:该研究为横断面研究。前瞻性纳入2021年10月至2022年12月于南京医科大学附属无锡人民医院就诊的CSVD患者98例。采用认知状态评估量表对患者进行评估,根据有无认知障碍将患者分为CSVD伴认知障碍组57例和CSVD不伴认知障碍组41例。所有患者均接受MRI检查,采集三维T 1WI结构像数据,通过SPM12工具箱及CAT12工具包比较2组受试者GMV的差异,同时对2组差异的GMV与认知状态评估量表评分进行Pearson相关性分析。基于MATLAB平台的BCT软件包构建GMV相关的结构协变网络(SCN),利用图论分析法进行SCN分析,在设定的稀疏度范围内计算全局参数及局部参数的曲线下面积(AUC),采用置换检验比较2组AUC的差异。 结果:CSVD伴认知障碍组患者在双侧海马、海马旁回、梭状回及左侧杏仁核GMV明显低于CSVD不伴认知障碍组(FWE校正 P<0.05),并且这些区域的GMV与认知状态评估量表有相关性( P<0.05)。在SCN的全局网络水平,CSVD伴认知障碍组最短路径长度的AUC显著高于CSVD不伴认知障碍组( P=0.023),而全局效率的AUC显著低于CSVD不伴认知障碍组( P=0.005)。在局部网络

作者:马琳;曾思元;毛海霞;师亚晨;王枫;方向明

来源:中华放射学杂志 2024 年 58卷 5期

知识库介绍

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作者:
马琳;曾思元;毛海霞;师亚晨;王枫;方向明
来源:
中华放射学杂志 2024 年 58卷 5期
标签:
认知障碍 磁共振成像 脑小血管病 灰质体积 图论分析 Cognition disorders Magnetic resonance imaging Cerebral small vessel disease Gray matter volume Graph theoretical analysis
目的:探讨脑小血管病(CSVD)伴认知障碍患者灰质体积(GMV)的变化特点及其结构协变网络(SCN)的改变模式。方法:该研究为横断面研究。前瞻性纳入2021年10月至2022年12月于南京医科大学附属无锡人民医院就诊的CSVD患者98例。采用认知状态评估量表对患者进行评估,根据有无认知障碍将患者分为CSVD伴认知障碍组57例和CSVD不伴认知障碍组41例。所有患者均接受MRI检查,采集三维T 1WI结构像数据,通过SPM12工具箱及CAT12工具包比较2组受试者GMV的差异,同时对2组差异的GMV与认知状态评估量表评分进行Pearson相关性分析。基于MATLAB平台的BCT软件包构建GMV相关的结构协变网络(SCN),利用图论分析法进行SCN分析,在设定的稀疏度范围内计算全局参数及局部参数的曲线下面积(AUC),采用置换检验比较2组AUC的差异。 结果:CSVD伴认知障碍组患者在双侧海马、海马旁回、梭状回及左侧杏仁核GMV明显低于CSVD不伴认知障碍组(FWE校正 P<0.05),并且这些区域的GMV与认知状态评估量表有相关性( P<0.05)。在SCN的全局网络水平,CSVD伴认知障碍组最短路径长度的AUC显著高于CSVD不伴认知障碍组( P=0.023),而全局效率的AUC显著低于CSVD不伴认知障碍组( P=0.005)。在局部网络

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