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四川大学华西医院放射科磁共振研究中心(HMRRC)龚启勇教授团队:磁共振成像在注意缺陷多动障碍诊断中的应用:影像组学分析

四川大学华西医院放射科磁共振研究中心(HMRRC)龚启勇教授团队于2018年5月22日在Radiology(影响因子7.608)发表文章“Psychoradiologic Utility of MR Imaging for Diagnosis of Attention Deficit Hyperactivity Disorder: A Radiomics Analysis”(长按下方二维码即可阅读原文)



注意缺陷多动障碍 (ADHD) 是指与儿童年龄不相符的注意力难以集中或注意力集中时间短暂以及易冲动性,有的可表现出多动的特征。ADHD是最常见的与脑神经发育相关的心理精神疾病,估计在学龄期儿童中的发病率为5%-15%。尽管对ADHD已经进行了数十年的研究,但目前仍对这种疾病的病因和神经生物学原因知之甚少。目前对ADHD的诊断仍是依据父母和老师完成的问卷调查和对儿童行为的观察,缺乏客观的实验室检查手段和生物学标记。前期的影像学研究也仅仅揭示了ADHD患儿与健康对照儿童的的群体水平差异,用于单个受试者诊断的磁共振成像及分析技术亟待发展。


影像组学的概念最早由荷兰学者Lambin在2012年提出,之后Kumar等将影像组学进一步定义为“高通量地从数字医学影像中提取并分析大量高级的定量影像特征”。影像组学可直观地理解为将视觉影像信息转化为深层次的特征来进行量化研究,是医学影像分析领域的巨大创新。相较于传统的临床医学仅仅从视觉层面解读医学影像,影像组学可深入挖掘图像的生物学本质并提供临床决策支持。影像组学已经在临床肿瘤学中表现出了卓越的性能,大批学者在肿瘤诊断、治疗和预后等方面进行探索,取得了大量成果,但影像组学在精神疾病领域的应用还比较少见。龚启勇教授团队首次将影像组学的分析策略引入到ADHD的诊断和分型中。该研究将脑表面三维模型做为影像组学特征提取的实体,共获得了两千多个脑形态学特征。利用新近提出的“全相关”特征筛选算法以及随机森林分类算法,分别构建出判别ADHD与正常对照以及判别ADHD亚型的两个分类器。其中判别ADHD与正常对照的分类器取得了73.7%的准确性,判别ADHD亚型的分类器取得了80.1%的准确性。该研究在分类准确性上较国际同类研究有较大提高。


该研究还进一步通过特征筛选确定了患儿与正常儿童之间的差异脑区。结果显示ADHD患儿与正常儿童之间的差异主要表现为左侧颞叶、左侧中央前/后回、双侧楔叶的大脑皮层形状改变。中央前后回(初级运动和感觉皮层)被认为与行为控制有关,这是可能造成ADHD患儿行为抑制能力缺失导致多动的原因。颞上回和外侧沟负责将低级听觉信息与高级语言和注意信息相结合,而楔叶(初级视觉皮层)则涉及低级视觉处理。这些区域的缺陷可能与ADHD患儿的听觉和视觉注意力有关(即无法集中注意力并保持注意力)。此外该研究还发现ADHD两个亚型间的差异主要位于岛叶和脑默认网络所在的脑区(图1)。


图1 ADHD患者与正常对照之间存在形状差异的脑区(上);ADHD患者亚型之间存在形状差异的脑区(下)


该研究成果的意义还在于建立了精神影像学的影像组学分析框架,是组学分析方法在脑影像研究中的初次实践,为精神影像学研究提供了新的工具。


专家点评


Radiology杂志同期邀请了梅奥医学中心John Port教授为本研究撰写了题为“Diagnosis of Attention Deficit Hyperactivity Disorder by Using MR Imaging and Radiomics: A Potential Tool for Clinicians”的特约评论。该评论指出作者发现共有八个相关特征区分ADHD和对照儿童,准确率为73.7%。此外,作者发现了一组五个相关特征,可以区分ADHD-I亚型和ADHD-C亚型,准确率80.1%。相较于前期类似研究取得的61.5%的准确率有较大提高。另外ADHD目前尚无客观的诊断方法,该研究为临床医生提供一种简单、客观、相对准确的基于MR成像的辅助诊断工具,是该领域的巨大进步。


本专家评述详情参见:https://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/radiol.2018172804



John D. Port, M.D., Ph.D.,精神疾病影像研究领域国际知名专家,国际医学磁共振协会(ISMRM)精神疾病影像分会主席,梅奥医学中心诊断放射学教授。


作者投稿心得


Radiology是医学影像领域的权威杂志,该杂志倾向发表在成像方法或者分析方法上有创新性的高质量大样本前瞻性研究。审稿人在意见中会问到较多涉及患者纳入、成像参数、分析步骤的等细节问题。因此建议在投稿前搞清楚各个环节的技术原理和细节,选择特定参数或者方法的理由和合理性;不犯低级的统计错误。


通信作者



龚启勇,教授、博士生导师,四川大学华西医院副院长、放射科主任医师。2014年获聘长江学者特聘教授;2015年获国家自然科学奖二等奖。长期从事临床放射诊断。早期临床研究工作集中在神经放射影像(Neuroradiology),尤其是头颈部与神经系统肿瘤放射诊断与鉴别诊断。近年在国家杰出青年科学基金、CMB基金、国家自然科学基金重点项目、科技部973、863课题和美国NIH R01基金(NSFC联合)等资助下,聚焦精神放射影像(Psychoradiology)的临床难点,对重大神经精神疾病的客观表征做了系统深入的磁共振影像研究,精神放射影像作为Radiology的新兴学科分支,已成为我国在国际放射学领域发挥引领作用的重要学科方向之一。相关成果入选“中国百篇最具国际影响力论文”,被遴选为美国临床医师CME继教学分文章,并写入卫计委国家统编教材和国际放射学百科全书。在PNASJAMA子刊等SCI收录杂志发表相关论文逾300篇(作为通讯作者逾100篇,其中影响因子>5逾50篇,影响因子>10逾10篇,ESI高被引论文7篇)。2010年获美国CMB杰出教授奖;2012年获Radiology颁发的Editor's Recognition Awards和国家卫计委颁发的第十三届吴阶平-保罗·杨森医学药学奖(临床医学类);2013年受聘为耶鲁大学医学院客座教授;2016年当选国际医学磁共振学会ISMRM Fellow,成为国家自然科学基金委创新群体带头人,获首届中华放射学会“突出贡献奖”年度金奖;2019年当选国际华人医学磁共振学会(OCSMRM)主席。


第一作者



孙怀强,博士,四川大学华西医院临床磁共振研究中心副研究员。主要从事磁共振成像和医学影像数据分析与挖掘方面研究。研究成果发表于JAMA PsychiatryRadiology等领域权威期刊,主持自然科学和科技部重点研发专项各1项。先后获得中华医学会科技进步一等奖1项和华夏医学科技一等奖1项。2017年入选中国科协“青年人才托举工程”。



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本文编辑:张 敏

本文排版:陈红梅 张洪雪

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