CN118175954B 使用预测年龄差异评估伴发性临床痴呆评分及其未来结果的方法及其程序 （上顶医学影像科技股份有限公司）

2023.12.04PCT/US2022/02187320WO2023/277980EN2023.01.05楼使用预测年龄差异评估伴发性临床痴呆评一种从个人大脑的医学图像定量评估认知21.一种用于基于个体大脑的MRI数据根据预测年龄差异PAD评估所述个体的临床痴呆(1)利用扫描设备扫描所述个体的大脑，以便使用T1加权T1w成像和扩散张量成像DTI(3)将所述步骤(2)中获得的所述WM和GM图像片段配准到MNI空间，以获得所述个体大(5)基于所述伪影校正的DTI数据获得所述个体在原生空间中的分数各向异性FA和平(6)使用所述步骤(5)中获得的所述FA和MD图以及所述步骤(3)中获得的所述变形图来(8)使用CDR预测模型和CDR变化预测模型根据所述WMPAD预测所述个体的所述CDR和2.根据权利要求1所述的用于基于个体大脑的MRI数据根据预测年龄差异PAD评估所述(ii)使用从各个像素处的所述估计扩散张量导出的扩散张量指数来计算各个像素处3.根据权利要求1所述的用于基于个体大脑的MRI数据根据预测年龄差异PAD评估所述4.根据权利要求1所述的用于基于个体大脑的MRI数据根据预测年龄差异PAD评估所述通过使用高斯过程回归方法针对所述WM区域内的FA和MD值回归多于一个个体的实足5.根据权利要求1所述的用于基于个体大脑的MRI数据根据预测年龄差异PAD评估所述3[0002]本申请要求2020年6月29日提交的美国临时专利申请第63/216,028号的优先权和[0003]本公开涉及基于经校正的扩散MRI数据来评估预测年龄差异(PAD)并且使用PAD来预测当前和未来伴发性临床痴呆评分和相关程序以及用于集成框架中的扩散磁共振成像(MRI)数据的失真/伪影校正及其程序的中提及的或与背景技术部分的主题相关联的问题不应被认为先前在现有技术中已被认识[0005]在临床实践中，医生使用各种认知测试来评估由于痴呆引起的认知减退和/或损包括临床痴呆评分(clinicaldementiarating，CDR)、细微精神状态检查(mini_mentalAD8、阿尔茨海默病评估量表_认知分量表(Alzheimer’sdiseaseassessmentscale_cognitivesubscale，ADAS_cog)、用于轻度认知损害的阿尔茨海默病合作研究ADL量表(Alzheimer’sdiseaseco_operativestudyADLscaleformildcognitive心理状态评估(repeatablebatteryfortheassessmentofneuropsychological4呆的进展。CDR未来结果在临床上是重要的，因为医学专业人员不仅评估患者痴呆的严重的基线CDR以及在稍后的访谈中变为较高CDR分数的较高概率显著相关联(Maillard等人，的个体形态测量特征估计了PAD，并且发现PAD与痴呆的若干临床评估的分数(包括CDR)相[0011]然而，解决CDR限制的所有现有方法/发现具有其自身的限制和缺点。例如，数都依赖于访谈，因此其受到临床医生的判断、信息提供者的可靠性和文化差异的影响。5具有反向PE梯度的两个b0图像(或两个完整的dMRI数据集)。b0图像在此指代b值＝0s/mm2 [0019]另外，一些先前的研究使用通用3D配准校正方法(诸如大变形微分同胚度量映射[0020]因此，用于校正和/或减少个体大脑的dMRI数据中的伪影的方法对于有效计算和6[0021]关于现有技术中的技术限制，本公开提供了用于预测人的痴呆严重性和预测他/2018年)相关联。Beheshti等人使用从T1wMRI提取的个体的形态测量特征估计了PAD(Beheshti等人，2018年)。他们发现PAD与痴呆的几种临床评估的分数(包括CDR)相关联。[0024]开放获取系列成像研究(OASIS)是收集MRI和PET数据、神经心理测试和临床数据[0025]健康护理专业人员和患者非常关注能够预测人在接下来几年中的CDR，因为可以[0027]而且，本发明使用从扩散张量成像(DTI)提取的脑白质(WM)的微结构特征来计算三年中也与CDR变化相关联。用于将WMPAD和CDR关联的该方法允许医学专业人员使用WMPAD作为替代标志来预测CDR及其在未来几年的7评估PAD在鉴定可能/或不可能认知正常(CDR＝0)的患者中和第二医学图像；(2)处理第一医学图像以获得第一医学图像的至少一个脑组织的片段；(3)基于在步骤(2)中获得的至少一个脑组织的片段获得个体的大脑的变形图；(4)校正第二医学图像的伪影；(5)使用在步骤(4)中获得的伪影校正的第二医学图像和在步骤(3)中用疾病状况或状况变化预测模型从PAD预测疾病状况或状况变[0039]在本发明的另一方面，本发明涉及一种用于基于个体大脑的MRI数据根据预测年权(T1w)成像和扩散张量成像(DTI)序列获取个体的大脑的MRI数据；(2)处理获取的T1w数据，以便获得白质(WM)和灰质(GM)片段；(3)将步骤(2)中获得的WM和GM片段配准到MNI空8正的DTI数据的各个图像像素处的扩散张量；(ii)使用从各个像素处的估计扩散张量导出的扩散张量指数来计算各个像素处的FA和MD；(iii)使用各个像素处的FA和MD在原生空间程回归方法针对WM区域内的FA和MD值回归多于一个个体的实足理原始医学图像以获得第一医学图像和第二医学图像；(2)处理第一医学图像以获得第一正的第二医学图像和在步骤(3)中从第一医学图像获得的变形图来获得脑组织的分数各向异性(FA)和平均扩散率(MD)值；(6)通过将步骤(5)中获得的提取的FA和MD输入到建立的dMRI脑年龄模型来计算预测年龄差异(PAD)；(7)使用疾病状况或状况变化预测模型从PAD9[0050]在本发明的另一方面，在存储使得计算机执行用于预测个体的临床痴呆评分(CDR)和CDR未来变化的过程的程序的非瞬态计算机可读介质中，第一图像是T1加权(T1w)[0051]在本发明的另一方面，在存储使得计算机执行用于预测个体的临床痴呆评分0图像与伪b0图像之间的对比度差异[0054]从下面结合附图对优选实施例的描述，本发明的这些和其它方面将变得显而易[0078]图23示出了使用6的截止PAD的结果的混淆矩阵和两个群体(即CDR＝0和CDR＞0)[0079]图24示出了例示示例性装置中的不同部件/装置之间的数据流的概念数据流图；多个相关联的所列项目的任何和所有组合。的术语)应当被解释为具有与它们在相关领域和本公开的上下文中的含义一致的含义，并[0090]下文中参考附图详细例示本发明的实施例。下面的描述体实施和广泛描述的，本发明在一个方面涉及用于基于个体的WMPAD的MRI数据来计算和[0092]图1示出了本发明的总体流程图：使用WMPAD通过程序评估CDR并预测CDR变化的计(步骤4和5)。在已经获得原生空间中的FA和MD图以及原[0099]步骤2.1是人的T1w图像。T1w图像使用SPM1[0101]步骤2.3是使用SPM12中的片段工具箱分割组[0106]步骤3.1是人的GM和WM片段。GM和WM片段被配准到在间维度朝向个体的原生空间发射位于ICBM152空间中的初始速度来迭代地估计该速度。在方法在集成框架中校正这些伪影。基于配准的方法将人的原始DTI数据配准到相同人的伪b00图像用作没有失真和强度不均匀性的参考λ2和λ3分别表示扩[0122]步骤6.3是用WM片段掩蔽配准的FA和MD图。在已经归一化到MNI空间之后，通过该模型使用从相同MRI扫描仪获取的DTI数据来[0126]步骤7.2是将FA和MD值输入到建立[0130]步骤8.1是人的WMPAD。人的WMPAD用作建立的预测模型的输入以确定他/她的[0133]步骤8.4是从建立的使WMPAD与CDR未来变化定义为与WMPAD测量同时取得的CDR与2至3年后取得的C[0135]在一个实施例中，预先建立的预测模型包括在步骤7中根据所提取的FA和MD值计[0136]在一个实施例中，处理多个患者的医学脑图像以提取各个患者的至少一个特[0137]图24是例示示例性装置2400中的不同部件/装置之间的数据流的概念数据流图。步骤6.1_6.4可在配准部件2406处进行以便获得WM[0141]处理系统2500可以耦合到图像获取设备2401，其可以是MRI扫描仪或其它临床图[0142]处理系统2500包括耦合到计算机可读介质/存储器2502的一个或多个处理器定装置描述的各种功能。计算机可读介质/存储器2502还可以用于存储由一个或多个处理[0143]应当理解，所公开的过程/流程图中的方框的特定顺序或层次是示例性方法的例[0146]特别地，由MRI扫描仪扫描参与者的大脑。获取dMRI数据和解剖图像(T1w或T2w)0f0的坐标为r∈Ωr∈Ω。f1f1的PE方向为pes2pes2(图Q,(1)能量的强度和弯曲能量的强度分别由λv，1和λv，2控制。这个差分算子被编码在矩阵中。变形。虽然前面已经示出了一阶导数(gv)，但是是二阶导数的近似的海森(Hv)是我们的发b0图像之间的对比度差异进对准。使用具有强度偏差的模型估计的场图(图20回想两个主要的源促成图像差异：空间差异([0179]OASIS_3中的参与者通过与KnightADRC相关的不同项目招收。参与者是(1)具有或不具有AD家族史的总体健康和认知正常(CDR＝0)个体和(2)具有CDR＝0.5、1或2的总体[0181]OASIS_3中的参与者在三个3TMRI扫描仪(德国埃朗根的西门子)上进行一期到多[0183]如上在图2和相关描述中呈现的，使用3维磁化准备快速梯度回波序列来获取T1w扩散加权的2维单发自旋回波平面成像来获取，该成像使用24个不同幅度的扩散敏感度(b值都是正的)。相关联的分数各向异性(FA)和平均扩散率(MD)从各个像素处的估计扩散张[0189]4.4到MNI空间的空间归一化：使用大变形微分同[0193]根据参与者的CDR值的追踪记录，将本研究中招收的参与者分成9组。9组命名如数据用作dMRI一脑年龄建模的测试数据。[CN1]表示参与者在第一次MR扫描的时间附近是[0201]该组(N＝34)中的参与者在MRI扫描日期起±180天的间隔内认知正常，但在该间[0203]该组(N＝25)中的参与者在MRI扫描日期起±180天的间隔内认知正常，但在该间[0205]该组(N＝26)中的参与者在MRI扫描日期起±180天的间隔内处于D1，但在该间隔[0207]该组(N＝34)中的参与者在MRI扫描日期起±180天的间隔内处于D1。在该间隔之[0209]该组(N＝28)中的参与者在MRI扫描日期起±180天的间隔内处于D1，但在该间隔[0212]表1列出了分析中的人的人口统计资料，表2总结了七组中的成对比较的统计结在对痴呆严重性分级和预测严重性在几年内的变化中是必要的。PAD的能力可以解决目前者定制干预措施。本发明的发现暗示PAD可用于将MCI患者分为高风险组(CD[0241]本发明还示出恒定CDR为0的参与者与基线CDR为0但在约2.5年内变为0.5的参与保持认知正常(CDR＝0)或转变到不同CDR阶段(CDR＝0.5或序在他/她通过CDR评估时确定该人是可能/还是不可数比较来评估PAD在鉴定可能/或不可能认知正常(CDR＝0)的或在DTI上未通过伪影校正)的参与者。在575个MRI扫描期中总共有529名参与者被招收用[0251]根据参与者的CDR值的追踪记录，将本研究中招收的参与者分成5组。5组命名如脑年龄与实足年龄之间的皮尔逊相关系数(r)对该性能次成对比较。对于各个组对，进行两个样本t测试。使用错误发现率(FDR)为0.05的BenjaminiHochberg过程来确定是否认为测试具用排除。执行接收者操作特性(ROC)曲线分析以评估PAD在区分CDR＝0和CDR＞0中的准确用PAD＝3作为截止值，在CDR＝0和CDR＞0之间的区分性能示出敏感度＝0.79、特异性=中的89％不是认知正常的(即CDR＞0