MRI纹理分析评价注意缺陷多动障碍

作者：林椿森; 路伟钊; 李文勤; 李晶磊; 闵刚; 石丽婷^*

来源：中国医学影像技术, 2022, 38(02): 167-171.

DOI：10.13929/j.issn.1003-3289.2022.02.003

• 注意缺陷障碍伴多动
• 纹理分析
• 磁共振成像

目的观察MRI纹理分析诊断注意缺陷多动障碍(ADHD)及分型的效果。方法基于纽约大学医学中心公开MRI数据选取88例ADHD患者(ADHD组)及67名健康受试者(对照组),将ADHD组分为注意力缺陷为主型(ADHD-I)亚组(n=32)和混合型(ADHD-C)亚组(n=56),提取并比较受试者脑白质和脑灰质的纹理特征差异。比较ADHD组与对照组、ADHD-I亚组与ADHD-C亚组间纹理特征差异,以Spearman相关分析剔除相关性较高的冗余特征。基于具有显著差异的纹理特征构建支持向量机(SVM)模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评价SVM模型诊断ADHD及分型的效能。结果 ADHD-I亚组、ADHD-C亚组及对照组间共12个脑灰质纹理特征及14个脑白质纹理特征差异具有统计学意义(P均<0.05)。基于24个脑灰质特征的SVM模型鉴别ADHD组与对照组的AUC为0.85,准确率为72.00%,敏感度为80.00%,特异度为60.00%;联合1个脑灰质和18个脑白质特征的SVM模型区分ADHD分型的AUC为0.81,准确率为84.00%,敏感度为93.33%,特异度为70.00%。结论 MRI纹理分析可用于诊断ADHD并分型。

• 单位
  山东省医学科学院; 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所; 山东第一医科大学