基于弥散张量磁共振脑影像的神经性厌食症机器学习分类研究

作者：郑琳莉; 李潇; 刘筱薇; 马菁; 王瑜; 李涛; 张岚^*

来源：成都医学院学报, 2021, 16(04): 490-494.

DOI：10.3969/j.issn.1674-2257.2021.04.018

• 神经性厌食症
• 弥散张量成像
• 机器学习

目的构建区分神经性厌食症(AN)患者和健康对照者的机器学习模型,探索其脑影像生物学标志物。方法选取2017年6月至2019年12月于四川大学华西医院就诊的AN患者24例为AN组;同时招募来自四川各地的健康对照者24例为对照组。采集两组一般人口学信息及大脑弥散磁共振图像,提取各向异性(FA)、平均扩散率(MD)、轴向扩散率(AD)、径向扩散率(RD)作为数据特征进行机器学习。结果采用5种模型机器学习区分AN患者和健康对照者的结果提示,FA模型AUC为0.663,差异脑区为左侧海马、中脑、丘脑;MD模型AUC为0.883,差异脑区为中脑、海马旁回、海马;AD模型AUC为0.888,差异脑区为中脑、左侧海马旁回、海马;RD模型AUC为0.920,差异脑区为中脑、左侧海马、脑胼胝体;FA+MD+AD+RD模型AUC为0.883,差异脑区为海马、中脑、脑干、丘脑、胼胝体。结论通过机器学习建立的数据模型能在一定程度区分AN患者和健康对照者,而海马、脑胼胝体、中脑、丘脑等大脑白质区域弥散张量参数有潜力作为AN的脑影像学标志物。

• 单位
  四川大学华西医院; 成都市第四人民医院