相关分类研究精神分裂症患者的临床评估结果和结构磁共振图像

文摘

精神分裂症患者受幻觉、妄想等症状。目前有很多讨论治疗的出版物,在精神分裂症诊断、预后和损害。本研究利用联合独立分量分析的图像处理GMV和WMV,将威斯康辛卡片分类测验(WCST)和阳性和阴性症状量表(PANSS)检查获得大脑的相关特征。我们也使用PANSS评分将精神分裂症患者分为急性和亚急性病例,分析大脑结构的差异。最后,我们用大脑结构图像和WCST的错误率作为支持向量机的学习和分类特征值。这项研究的结果表明,额叶和颞叶的一个正常的大脑更明显比一个精神分裂症患者的大脑。分类识别的最高水平达到91.575%,表明WCST错误率和大脑结构体积变化特征可以用来有效地识别精神分裂症和正常的大脑。同样,这一结果证实,WCST和大脑结构体积与精神分裂症和正常的参与者之间的区别。

1。介绍

典型的精神分裂症倾向于发生在年轻人,残疾的人可以持续终生,和阻碍社会功能,如人际关系,工作,自我保健。晚期精神分裂症患者的社会功能障碍会导致大量的成本负担的病人,他们的家庭和医疗系统(1,2]。在过去,许多研究文章描述研究精神分裂症预后和涉及范围广泛的方面。然而,这些研究的结果显示多样性。此外,这些研究的方法论等问题定义的患者,一致性的描述和测量工具,采样和研究设计。测量工具的标准化诊断访谈和症状改善了预后的可靠性和可比性研究并帮助积累知识与精神分裂症有关。然而,精神分裂症的异质性研究在此条件下仍然是一个主要困难。当前临床描述和定义的这个条件通常包括面试评估的诊断方法和临床工具的表达人类的认知功能,如WCST、数值和持续性能测试(CPT)。刘等人进行了相关数值分析的结果和CPT,发现只有阴性症状明显的存在与心理变量衡量注意力和警觉3]。WCST首次开发时,它将能够评估参与者的执行功能,包括抽象推理能力和解决战略来实现目标,和修改的能力类型的认知和根据环境调整脉冲响应反馈(4- - - - - -6]。它还可以测试工作记忆,它由dorsal-lateral前额叶控制系统(7]。WCST由四个刺激卡和128响应卡,结果包含九个分数(4]。一些研究表明,WCST的结果可以代表三个分数(8,9]。例如,贝尔et al。8)认为,WCST的结果可以用执拗,nonperseveration错误,和低效率的排序,而科伦et al。9相信它可以用执拗,未能维护设置,特殊排序。

在早期,简明精神病评定量表被广泛用于心理症状及其严重程度的评价10]。近年来,应用数值逐渐增加心理症状及其严重程度评估精神分裂症患者(11- - - - - -15]。凯和Sevy16利用因子分析和确定数值的五个独立因素,其中认知功能损害的因素来源于缺乏组织的思维活跃的症状,在抽象思维以及困难消极症状。这些研究表明,改善精神分裂症患者的有效的诊断是非常重要的。

1976年,约翰斯通et al。17)与CT发现精神分裂症的发病机制可能是相关的大脑结构的破坏。其他相关研究还表明,大脑结构GMV减少左Heschl回和左颞上回在精神分裂症患者明显不同18]。观察与扩散磁共振成像显示,白质和灰质结构显著不同的精神分裂症患者和正常参与者之间19]。此外,研究比较大脑首发精神病和正常的大脑显示出减少的右额叶WMV早期精神分裂症(20.]。很明显的文学有精神分裂症的脑容量的变化结构之间的差异和正常的参与者。

t1影像是一种高分辨率的三维图像。在这项研究中,我们使用了VBM的准确观察脑组织形态学变化(21- - - - - -23]。Sarro et al。24)使用分布结构成像观察变化GMV有或没有运动障碍在精神分裂症患者的大脑。除了VBM, ICA是一个多变量分析技术,将复杂的数据或信号统计独立非高斯信号。因为它是目前不可能构建基于图像先生完全正确的神经模型,分析基于广义线性模型(GLM)大多是使用24- - - - - -26]。先生的应用ICA图像提供了另一个可能的数据分析方法,可以利用更多的信息比全球语言监测机构,确定数据结构信息。特别是,功能性磁共振成像(fMRI)已广泛应用于研究[27,28]。本研究利用jICA,继承了ICA的优势,它可以观察公共信息在多个数据类型(29日]。Moosmann et al。30.)采用jICA方法来评估所有可用电生理学和从脑电图和血氧水平dependent-fMRI血流动力学信息。另外,卡尔霍恩et al。31日)研究了不同的刺激与精神分裂症患者和正常参与者通过各种任务,使用jICA观察fMRI数据,提出jICA是一个简单的方法,可以连接多个数据类型,而分析结果是有意义的32- - - - - -34]。

为了讨论是否改变大脑结构体积WCST所获得的相关精神分裂症患者和正常的参与者之间的差异,我们采用了分类算法的学习和分类在这项研究。如果基于这些特征值的分类识别率很好,那么这些特征值的分类密切相关精神分裂症患者和正常的参与者。还可以建立模型来预测未知的分类和使用研究的结果。目前已知的分类算法包括神经网络、支持向量机(SVM),和学习矢量量化。支持向量机的主要力量,与相对较小的样本量,伟大的分类能力的识别在高维空间和相对准确的分类。支持向量机是一种基于统计理论的学习算法。它被Vapnik首次提出,可以应用于线性和非线性的分类数据35]。总之,该算法找到一个超平面的空间,寻找最优的边界两种类型的训练样本,并通过应用适当的内核函数模型复杂的非线性边界,利润最大化之间的距离两种类型(36]。因此,除了调查精神分裂症和正常大脑的变化之间的相关性及临床评分在这项研究中,我们还在学习和使用支持向量机分类验证相关性。

2。材料和方法

在这项研究中,我们研究了大脑结构的差异之间的正常受试者和精神分裂症患者使用t1影像和分析了差异和分布形态测量学(VBM)和联合独立分量分析(jICA)。WCST错误率和特征值等数据分析结果应用到支持向量机分类。

2.1。参与者

这项研究包括19个精神分裂症患者(平均年龄:年;范围:34-57年;9人,10个女性)和正常对照组(平均年龄:16年;范围:25 - 64年;(表7人,9女性)1)。19精神分裂症患者有明确的临床诊断精神分裂症根据精神疾病诊断与统计手册第四版(dsm - iv)的标准。病人被诊断为慢性或急性痴呆根据dsm - iv标准被排除在研究之外。16日正常对照组没有精神病史的,神经系统疾病或药物滥用。没有年龄和性别的差异。参与者被录取的精神病学、嘉义Wanqiao分支,台中荣民总医院、嘉义、台湾。所有参与者接受筛查,包括医疗和精神病史、实验室测试、药物筛选、体检,和结构磁共振成像。精神病诊断精神分裂症的被接受使用dsm - iv的结构化临床访谈和半结构式访谈进行的一项研究精神病学家(37]。研究后得到一个完整的解释程序,所有参与者提供书面知情同意制度审查委员会批准。本研究经伦理委员会批准的台中荣民总医院,按照良好的临床实践过程和当前修订《赫尔辛基宣言》的[38,39]。精神分裂症的神经精神症状被30-item PANSS评估,它提供了一个总分(30项的得分之和)。每个规模从1级(缺席)到7(极端)。数值的评估是由一个合格的评定等级的定义为一个训练有素的医生。如果可能的话,对于一个给定的主题,同样的评定等级的评价如此规模的访问。受试者接受采访的每一次访问太阳系时,评估精神分裂症的心理症状(40]。电脑版本的WCST应用于每一个参与者,他引导匹配的“响应”牌1 4“刺激”牌的基础上三维(颜色、形式或数量)按1的1 - 4在电脑键盘上的数字键41- - - - - -43]。受试者被告知正确的排序原则和原理时被告知将在测试期间,但是他们给出的反馈(“正确”或“错误”)每次试验后在屏幕上。测试持续到128张卡片都是排序。

2.2。成像参数

我们使用的形态序列t1加权图像。所有参与者收到了整个大脑扫描先生(GE医疗系统标记HDx)与下图参数:磁场强度= 1.5 T,重复时间(TR) = 10.428毫秒,回波时间(TE) = 3.128毫秒,反转时间(TI) = 400毫秒,切片厚度= 1.5毫米,矩阵= 256×256,体素的大小= 1.5×1.5×1.5毫米³和片数= 120。

2.3。数据分析

图像预处理。VBM用于核磁共振的预处理。作为一个神经影像分析技术,VBM广泛用于检测大脑GMV和WMV的变化。每一个图像处理VBM8工具箱(使用默认设置http://dbm.neuro.uni-jena.de/MATLAB)(美国马Sherborn MathWorks公司)统计参数映射8 (SPM8,英国威康认知神经学部门;看到http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/)。首先,前连合被设定为中心的t1加权图像。立体像素强度的图像绘制直方图。混合高斯滤波器消除可能影响强度的曲线,避免部分体积的问题。这些步骤分割GMV t1影像,对WMV,脑脊液(CSF)。此外,仿射登记对人体组织进行了概率地图在本地空间组织分割和对齐到1×1×1毫米²提供的标准解剖空间坐标轴MNI 152。通过使用SPM8 DARTEL工具箱,图像在同一位置已知解剖坐标轴对齐(44]。最后,每个立体像素图像体素进行了统计分析。

联合独立分量分析。融合ICA MATLAB工具箱(健康)(http://mialab.mrn.org/software/fit/)在本研究中使用45]。所有图片都聚合到一维向量,在图所示的安排7。GMV和WMV特性1和特性2所示。所有输入参数减少Infomax算法,使得输出joint-sources最小互信息(46]。这些常见的来源是相互独立的。混合矩阵统计分析是用来确定组间显著差异。

可视化。每个joint-source转换成分数(单位标准差)和三维图像。图解随后转化成MNI大脑模型显示在规范化的坐标空间中,与阈值的。joint-sources都转化为标准的重要地区Talairach空间从MNI标准化的模板。

2.4。统计分析

本研究中使用的统计软件SPSS。首先,年龄和性别协方差控制的精神分裂症患者和正常对照组。然后,VBM是用来进行随后的大脑结构分析。因为观察到的体素不独立存在于邻近的像素点,familywise错误率阈值被用于调整。双尾以及用于jICA,证实精神分裂症患者和正常的参与者之间的显著差异。

2.5。分类支持向量机

支持向量机是一种监督学习分类的数据结构和流程。总之,支持向量机建立一个超平面并移动它,直到找到一个适当的边界。除了保持正确的分类超平面的支持向量机也最大化空空间的超平面(47]。LIBSVM工具(48)是用来实现支持向量机的学习和分类功能和目前常用的字段(49,50]。支持向量机的应用程序需要训练集和测试集学习和分类,分别。标签的应用程序如下所示: 根据每个人的七个特征值:WCST错误率,GMV,对WMV,脑脊液体积,T1体积,组件11、15和组件,以及训练集定义的标签,我们建立一个优化预测模型和分类超平面。这个预测模型被用来预测测试集的分类。

3所示。结果

在这项研究中,不仅jICA用于分析正常和精神分裂症患者大脑差异基于PANSS评分是精神分裂症患者分为两组。因此,jICA的组件,大脑结构的体积,WCST错误率受到进一步的分析和讨论。

3.1。联合ICA的结果

利用权重矩阵和独立joint-sources,测试组(精神分裂症)和对照组(正常)使用jICA数据分解。结果表明15组件来源。Bonferroni调整后,值应低于0.05/15 = 0.003333。只有组件15 (11)和组件(在这个范围内)。因此,我们讨论了组件15和组件11。组件的装载参数15和组件(图112显示组间差异和这些领域的变化在正常大脑更重要的比在精神分裂症的大脑。组件11显示颞中回的差异,舌回、subgyral地区,楔片,颞回,楔前叶,顶叶小叶,顶叶小叶,枕中回。组件的15座分析显示差异在精神分裂症和健康的志愿者的大脑额叶中回,中央前回,subgyrus、中央后回、额上回、额内侧回、扣带回、颞下回。

3.2。部分相关性WCST

我们使用局部控制性别与年龄的相关性组件15(所有参与者,只有正常的控制,只有患者)和WCST(错误)总额的百分比。在图3,平方值是0.453,高加载参数对应于低WCST得分。当使用分离分析,平方值是0.635为正常对照组只有如图4。然而,之间没有显著差异在病人只有加载参数和总误差在WCST(图的比例5)。

3.3。组织基于数值

根据患者分为两组阳性量表(在PANSS量表),24的阈值。显著区域中央后回,中央前回,岛叶,顶叶小叶,颞横回、颞上回、伪劣半月形的小叶灰质和中央后回,顶叶小叶,中央前回,subgyrus、颞中回、舌回、楔片,枕中回白质(图6)。

3.4。分类结果

本研究获得的七个特征值的参与者,包括WCST错误率,GMV,对WMV,脑脊液体积,T1体积,组件和组件15。所有的特征值是由支持向量机算法,然后测试涉及随机选择和2000测试。五套做测试是为了获得平均。数据集的训练数据和测试数据在不同比例被用于比较百分比的准确性。结果如表所示2。最大程度的识别达到了91.575%。

4所示。讨论

精神分裂症是一种严重的慢性精神疾病。它的基本症状包括人格分裂,思维紊乱,缺乏情感,和异常行为和特点是心理活动与环境之间的不协调。精神分裂症的诊断标准和实际大脑的变化已经在许多研究讨论。大量的报告(51- - - - - -53)表明,额叶损伤病人的WCST性能显著恶化相比没有额叶损伤。因此,WCST的考试被认为是一个有效的工具在额叶病变。最近,WCST也被用于研究精神分裂症的病理生理基础(7,54,55]。此外,精神分裂症患者的失败在WCST是否一样,在患者额叶受损也被讨论了(56- - - - - -58]。基夫(59)认为,为了通过WCST检查,病人拥有正常的记忆,听觉的注意力,视觉注意力,学习能力模式、抽象、分类、操作内存和执行控制,可以同时操作的识别功能。一些研究表明减少前额叶皮层的灰质,左眶额回,左侧额上回,双边内侧,慢性精神分裂症的额中回(60- - - - - -64年]。首发精神分裂症患者也显示减少劣质,中间,和内侧额叶和中央前回。在我们的研究中,Joint-Source 15座的分析显示差异在精神分裂症和健康的志愿者的大脑额叶中回,中央前回,subgyrus、中央后回、额上回、额内侧回、扣带回、颞回。

我们可以看到显著的额叶区域,在控制中扮演重要角色的认知,决定,和情感在图1。这些区域受损时,人们可能会注意力缺陷障碍的经验。然而,缺乏在精神分裂症的关注,这可以解释为什么我们在这些地区发现了重大的改变。一些研究表明在颞叶灰质体积减少,特别是在颞回,梭状回和颞回精神分裂症患者(慢性和首发精神分裂症)(65年- - - - - -68年]。其他研究显示灰质减少左顶叶下回在慢性精神分裂症和两国中央后回,首发精神分裂症相比,控制(69年,70年]。拟et al。71年]表示中等质量的证据表明精神分裂症患者枕中回显示减少活动期间执行功能任务。在我们的研究中,Joint-Source 11显示颞中回的差异,舌回、subgyral地区,楔片,颞回,楔前叶,顶叶小叶,顶叶小叶,枕中回。ICA证明更一致,因此改善疾病分类开发可靠的生物标记物的能力。

在这个研究,神经影像数据的集成,在解剖和功能的措施,与WCST等临床和神经行为变量和数值表示功能研究精神分裂症的潜在力量。使用局部相关性时,我们可以看到,降低加载参数对应更高百分比的总误差在WCST图3。当单独分析,更重要的是发现在正常对照组(图4),没有发现重大发现的病人因为强烈的疾病效果。

我们试图灰质和白质重叠区域有两个joint-sources,进行联合ICA和显著差异被发现精神分裂症患者和健康志愿者之间。本研究的结果进行了讨论与特别强调额叶和颞叶。Ananth等人发现GMV减少peristriate视觉皮层(BA 18)坐落在前面的有条纹的视觉区域,减少在队列(BA 17)。Ananth等人和Antonova等人发现了WMV减少视觉皮层(72年,73年]。灰色和白色板牙体积减少peristriate视觉皮层(BA 18)指出,在我们的研究中。减少我们的研究表明,视觉皮层的体积与一个更复发的疾病,自舌回GMV呈负相关的先前的精神病发作。

颞回GMV减少100%复现性与该地区感兴趣的方法,尤其是在前面,和分布形态测量学研究已经反复观察到浓度减少颞叶(72年- - - - - -78年),这可能是特定于精神分裂症患者因为它区别精神分裂症和双相抑郁患者。

数值的现在得到很好的证实精神分裂症患者的临床评估。贝尔et al。79年进一步利用因子分析和分离从数值的五个独立因素。其中,认知功能有关的因素源于困难阴性症状的抽象思维和僵化的思维,思维缺乏组织活跃症状,和常见的精神疾病病理如缺乏判断,受损的疾病识别,受损的焦点,身体紧张,奇怪的动作。症状等级量表的设计,使诊断、分类患者,症状,或者两者兼有,证明抗精神病药物疗效,以及测量结果。症状等级量表显示有限的同时效度与外部的结果变量。在我们的研究中,我们应用计算机信号从MRI和试图关联精神分裂症患者和正常对照组之间的关系。在临床实践中,积极的内部氧化物数值的表示错觉的精神病症状,概念上的混乱,引起幻觉的行为,兴奋,浮夸,疑心/迫害和敌意。更高的分数(24)以上积极的内部氧化物较低分数与加载参数,进一步分析显示显著差异。在这项研究中,规模与一般精神病理学,表明疾病的严重程度。在未来,我们的努力将决定如何应用加载参数说明疾病的严重程度,抗精神病药物疗效,结果。最后,一些顶叶和颞叶的变化也发现仅在精神分裂症。量表的PANSS评分是一个积极的现象,和,因此,发现听觉皮层的变化是合理的。此外,我们使用以及分析了幻觉的行为规模,产生的结果。虽然值不够显著,结果可能往往是重要的如果样本量可能更大。因此,我们认为规模控制的协方差结构见图6。上述描述清楚地表明inner-brain结构的图像可以表明精神分裂症患者和正常人之间的区别。本研究也用七个特征值,包括WCST错误率,GMV,对WMV,脑脊液体积,T1体积,和组件,组件11日SVM学习和分类。这七个特征值显示,很大一部分的精神分裂症患者和正常人之间的区别。因此,这种方法取得了最高识别率为91.575%,能有效地将精神分裂症患者和正常人。此外,支持向量机模型建立在本研究的结果还提供了对精神分裂症的研究预测的可能性。此外,结果进一步表明,大脑结构的变化确实可以代表不同的症状。这些工具的实现可能大大有益的临床干预。精神分裂症患者可能会跟进这些工具在纵向随访研究。当然,每组相对较低的样本容量限制的可能性,寻找稳定的群体差异。 A more comprehensive study, with a larger sample size, is ongoing in our laboratory.

5。结论

我们的研究结果表明,精神分裂症患者有明显的差异和正常的大脑结构。此外,本研究还发现之间的相关性存在WCST的错误率和数值和大脑结构图像从jICA加载组件。WCST与逻辑和思维评价。结果表明,更高的WCST错误率代表更多的错误。相应的组件与相应减少加载参数,显示大脑网络强度和减少,因此,更高的错误率。除此之外,相关测试WCST错误率的精神分裂症患者和正常的参与者显示正常的人更高广场,表明该参数的降低导致更多错误,而只在病人没有明显的相关性。因此,相关性是正常的大脑更明显。相关的原因是在精神分裂症的大脑可能不那么明显强烈的疾病效果。数值的是精神分裂症的重要临床参数之一。精神分裂症可分为急性和亚急性PANSS评分的基础上,和可以观察到的差异分析大脑结构的差异。除了统计方法,支持向量机分类也被用于这项研究观察精神分裂症和正常的参与者之间的区别。分类成功率高达91.575%。结果表明,改变大脑结构和临床评分确实可以有效区分两种类型的大脑。在未来,我们希望有巨大的潜力发展的方法基于功能磁共振成像作为一种基于生物医学诊断的标志。

缩写

核磁共振成像:	磁共振成像
WCST:	威斯康辛卡片分类测试
数值:	积极的和消极的综合症
支持向量机:	支持向量机
jICA:	联合独立分量分析
CSF:	脑脊髓液
GMV:	灰质体积
WMV:	白质体积
VBM:	分布形态测量学。

相互竞争的利益

这是没有是一家研究。作者表示没有利益冲突。

确认

作者表达深深的谢意助理教授Chun-Ju侯她的方法论的支持和指导,周家英和和Chia-Chun挂的有责任心的临床工作在研究阶段的项目。

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