深度学习MRI分割技术揭示下丘脑前部亚结构与多动症及自闭症特征之间的关联

《Discover Mental Health》：Associations between anterior hypothalamic subunits and ADHD and autistic traits revealed by deep learning MRI segmentation

　　

摘要

下丘脑是神经内分泌功能和社会行为的中心调控器，但在人类神经发育研究中，其内部结构一直难以在活体状态下进行研究。基于神经内分泌模型，我们推测富含大细胞神经分泌核的下丘脑前部区域——即室旁核（PVN）和视上核（SON）所在区域——会形成一个结构上连贯的轴，与自闭症谱系障碍（ASD）和注意力缺陷/多动障碍（ADHD）相关的维度特征有关。为验证这一假设，我们对一组非临床成人样本（n=23）的高分辨率T1加权MRI数据应用了基于卷积神经网络的自动分割技术，从而对十个下丘脑亚区进行了体积量化分析。在调整了生物性别、年龄和颅内总体积后，PVN和SON相关区域的体积显示出显著的正向结构协方差（r=0.51，p=0.022），表明存在一个结构连贯的大细胞丰富的前部网络。SON相关区域体积的降低与更强的自闭症特征（自闭症谱系商数：r=-0.45，p=0.046）以及更严重的ADHD症状（CAARS评分：r=-0.59，p=0.006）存在显著关联。通过5,000次迭代的自助法路径分析进一步支持了这种网络结构，结果显示PVN和SON相关区域的体积之间存在较强的关联（β=0.51，p=0.013），且PVN相关区域体积通过SON相关区域体积与ADHD症状之间存在显著的间接关联（β=-0.29，p=0.006），而与自闭症特征则仅存在微弱的间接关联。总体而言，这些初步研究结果为下丘脑前部结构与神经发育维度特征之间的关联提供了活体证据，同时也揭示了可能与精神疾病易感性相关的神经内分泌途径。