
5月19日,我校公共衛(wèi)生學(xué)院余紅梅教授團(tuán)隊(duì)在Alzheimer's & Dementia(中國科學(xué)院一區(qū)TOP期刊,IF=13)發(fā)表研究成果《Characterizing bidirectional transitions in mild cognitive impairment and post-reversion based on longitudinal neuroimaging and cognitive assessments》,公共衛(wèi)生學(xué)院衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室青年教師秦瑤為第一作者,余紅梅教授為通訊作者。
阿爾茨海默。ˋD)診斷技術(shù)的不斷革新使三維神經(jīng)影像(如MRI)產(chǎn)生的腦結(jié)構(gòu)信息呈指數(shù)級增長。AD病理進(jìn)程的長期性特質(zhì)使得時(shí)間維度特征成為不可或缺的信息源,而腦區(qū)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的空間定位特性與生理機(jī)制,賦予神經(jīng)影像數(shù)據(jù)時(shí)空雙重維度屬性。當(dāng)前研究普遍缺乏能夠系統(tǒng)整合時(shí)空信息的分析方法。然而,輕度認(rèn)知障礙(MCI)向正常認(rèn)知(NC)逆轉(zhuǎn)的評價(jià)主要采用多認(rèn)知域量表,這種方法局限于基線測量未考慮多維度縱向標(biāo)志物的協(xié)同效應(yīng);且縱向數(shù)據(jù)通常以非等距、有限觀察時(shí)點(diǎn)的離散形式采集(圖1)。

圖1 MCI的多維演變模式及認(rèn)知狀態(tài)間轉(zhuǎn)歸路徑數(shù)量(A)和兩名受試者縱向觀測與認(rèn)知結(jié)局(B)
該研究引入雙重研究目標(biāo)(降維與動態(tài)建模),采用多變量函數(shù)型主成分分析(MVFPCA)捕捉多維度縱向認(rèn)知的異質(zhì)性模式(圖2),采用多層函數(shù)型主成分分析(MLFPCA)提取灰質(zhì)體積比的時(shí)空信息(圖3和圖4);開發(fā)函數(shù)型多狀態(tài)模型,整合上述函數(shù)型縱向標(biāo)志物,以刻畫MCI初診后不同認(rèn)知狀態(tài)間的動態(tài)轉(zhuǎn)歸路徑(圖5)。

圖2 基于MVFPCA提取的時(shí)間維度認(rèn)知信息

圖3 基于FPCA提取的腦空間域信息

圖4 基于MVFPCA提取的腦時(shí)空二維域信息

圖5 MCI雙向轉(zhuǎn)歸的定量建模
余紅梅教授團(tuán)隊(duì)先后在5項(xiàng)國家自然科學(xué)基金的資助下開展了阿爾茨海默病的自然史、計(jì)算機(jī)輔助診斷、疾病負(fù):透鎏寤沾舳縵趙げ獾認(rèn)盜醒芯,研究成果可為群體化和個(gè)體化癡呆精準(zhǔn)預(yù)防提供統(tǒng)計(jì)決策參考,為復(fù)雜縱向數(shù)據(jù)的處理提供一種新的數(shù)據(jù)分析范式,為后續(xù)建立復(fù)雜隊(duì)列的預(yù)測模型提供新思路。
(圖文/秦瑤)
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