基于自动MRI脑容积测量软件在评估早期阿尔茨海默病认知功能领域的对比研究

《BMC Medical Imaging》：Comparative evaluation of automated MRI-based brain volumetry software for estimating cognitive domains in early Alzheimer’s disease

　　

摘要

背景

脑容量测量软件被广泛用于阿尔茨海默病的评估。然而，目前尚未有研究直接比较不同软件在各类认知功能方面的预测能力。本研究采用统一的深度学习模型，评估了四种脑容量测量软件在预测早期阿尔茨海默病患者特定认知功能得分方面的表现。

方法

共有255名经淀粉样蛋白PET检查确诊的阿尔茨海默病患者被纳入回顾性研究。使用四种软件程序（AQUA、DeepBrain、A-finder和FreeSurfer）从3D T1加权MRI图像中提取脑容量特征。随后构建了一个多层感知器模型，该模型结合了7个临床变量以及各软件特有的脑容量特征，用于预测6项认知指标：简易精神状态检查表得分以及首尔神经心理筛查量表中的5项得分。模型的性能通过均方误差和皮尔逊相关系数来评估。

结果

基于FreeSurfer的模型在简易精神状态检查表得分、语言功能、视觉空间功能以及前额叶/执行功能方面的相关系数数值最高，分别为0.56、0.38、0.21和0.32。基于AQUA的模型在注意力方面的相关系数最高，为0.40；而DeepBrain在记忆功能方面的相关系数为0.38。在所有模型中，简易精神状态检查表得分的预测效果通常都优于其他特定认知功能得分。

结论

脑容量测量软件与早期阿尔茨海默病患者的认知功能得分之间存在一定的关联，且这种关联因认知功能类型而异，其中简易精神状态检查表得分的相关性最强，而视觉空间功能的预测则无统计学显著性。这些研究结果表明，脑容量测量软件有望用于部分估算患者的认知功能状况，但不同软件之间的差异应谨慎解读，不能将其视为某种软件具有固有优势的证据。