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申请/专利权人：中日友好医院(中日友好临床医学研究所)
申请日：2024-02-04
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN117690537B
主分类号：G16H10/20
分类号：G16H10/20;A61B5/00;A61B5/055;G16H30/20;G16H70/60
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开
摘要：本发明公开QSM与脑萎缩、脑连接组关联的跨模态方法及装置，能够揭示AD患者网络拓扑、皮质厚度和QSM信号之间复杂的关系。其包括：（1）获取受试者的T1加权解剖图像；（2）获取QSM图像；（3）获取dMRI数据；（4）获取rs‑fMRI数据；（5）构建结构脑网络、功能脑网络；（6）脑网络分析：对节点全局效率、节点局部效率、模块参与系数进行计算；（7）统计分析：进行双侧t检验，以比较HC和AD组在所有BNA图谱区域的皮层厚度、亚皮层体积和QSM值。
主权项：1.QSM与脑萎缩、脑连接组关联的跨模态方法，其特征在于：其包括以下步骤：（1）获取受试者的T1加权解剖图像：使用FreeSurfer版本6.0进行处理，以测量皮层厚度，使用BNA-246图谱提取210个皮层区域的皮层厚度和36个亚皮层区域的体积；（2）获取QSM图像：通过使用STISuite软件从3D多回波-GRE数据的相位和幅值图像进行重建，相位图像使用基于拉普拉斯相位展开法进行解缠绕，从中间回波的幅度图像生成脑掩膜，使用变核高级谐波相位数据去除伪影法计算局部场图，然后使用条纹伪影减少方法生成QSM图像，提取246个皮层区域的平均QSM值；（3）获取dMRI数据：扩散MRI数据经过预处理，并使用扩散连接组学流程构建结构网络，预处理步骤包括涡流电流和头动校正，估计扩散张量，以及在个体扩散空间中计算分数各向异性图；（4）获取rs-fMRI数据：删除前十个时间点，时间校正，头动校正，进行空间标准化，使用3毫米高斯核进行平滑，回归干扰协变量，并在0.01-0.08赫兹频率范围内进行带通滤波；（5）构建结构脑网络、功能脑网络；（6）脑网络分析：对节点全局效率、节点局部效率、模块参与系数进行计算，模块参与系数PC量化节点在不同模块之间连接的分布；（7）统计分析：进行双侧t检验，以比较HC和AD组在所有BNA图谱区域的皮层厚度、亚皮层体积和QSM值，AD是阿尔茨海默病。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中日友好医院(中日友好临床医学研究所) QSM与脑萎缩、脑连接组关联的跨模态方法及装置
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