文摘

帕金森综合症的临床分化帕金森变体等多系统萎缩(MSA-P)和小脑亚型(MSA-C)帕金森病在疾病的早期阶段是很困难的。识别相关的大脑变化模式区分帕金森综合症,我们应用判别分析磁共振成像(MRI)技术。t1加权体积数据和扩散张量磁共振成像获得的图像是在十八MSA-C患者,12 MSA-P患者,21帕金森症,患者和21健康对照组。他们评估使用分布形态测量学和tract-based空间统计,分别。判别函数得到了逐步的方法导致了正确分类率为0.89。区分这些疾病时一起三个独立变量的使用,正确分类率逐步方法获得的一样。这些发现支持这一观点,每个帕金森综合症都有在多个脑区结构偏差和大脑结构的组合措施可以帮助区分帕金森综合症。

1。介绍

多系统萎缩(MSA)是一个成人,零星的、进行性神经退行性疾病的特点是不同严重程度的帕金森病,和小脑性共济失调,自主失败和皮质脊髓的障碍(1- - - - - -4]。根据临床表现,帕金森类型(MSA-P)和小脑的MSA (MSA-C)是有区别的2]。帕金森病(PD)是一种进行性神经退行性运动障碍的特点是硬度、震颤、动作迟缓。其患病率随着年龄的增加,它会影响1%的人口超过65岁(5]。

PD和MSA都alpha-synucleinopathies [6,7]。病理上,在帕金森病的多巴胺能神经元在黑质致密部和intraneuronal路易小体存在(8]。MSA,神经元和神经胶质过多症发生在损失下橄榄脑桥,横向pontocerebellar纤维、小脑、黑质、轨迹山雀,纹状体和脊髓的intermediolateral列(9]。在MSA-P,黑系统病理学的主要网站,但不太严重的退化可以广泛,通常包括olivopontocerebellar系统(9,10]。在MSA-C olivopontocerebellar系统主要是影响桥的神经元的损失和横向pontocerebellar纤维和中间的小脑萎缩总花梗(兆赫)[9,10]。传统的磁共振成像(MRI)也可以帮助区分MSA的两种形式。边际hyperintensity MSA-P显示“slit-like”的核11]。此外,“特制面包”的标志牌t2加权和质子密度图像在腹侧脑桥被报道与MSA-C [12]。然而,这些MRI变化并不总是发生3]。临床鉴别诊断PD和MSA在疾病的早期阶段是很困难的。有关工程的工具如SPECT (13(大脑),经颅超声14- - - - - -16)和光学相干断层扫描(17)显示效果区分PD的健康志愿者。此外,结合使用123 i - (S) 2-hydroxy-3-iodo-6-methoxy-n - ((1-ethyl-2-pyrrodinyl)甲基)苯甲酰胺(IBZM), 123 i-n-v-fluoropropyl-2b-carbomethoxy-3b - (4-iodophenyl) nortropan (FP-CIT)和meta - 123 i - iodobenzylguanidine (MIBG)帕金森氏病疾病有别于非典型帕金森症,如PSP和MSA的精度约为90% (18]。然而,3 SPECT /闪烁扫描法只测试诊断是不实际的。

在过去的几年里,许多MRI诊断标记的研究集中在识别有助于帕金森综合征的鉴别诊断,如MSA PD,进行性核上的麻痹(PSP) [19- - - - - -22]。然而,没有研究PD之间的歧视,MSA-P, MSA-C,同时健康受试者。在目前的研究中,我们假设我们能够区分PD和健康受试者MSA科目使用infratentorial大脑图像和MSA-P和PD MSA-C和健康受试者通过幕上的图像。的特征分布区域的大脑灰质体积改变显示的数据使用优化分布形态测量学(VBM)方法和使用tract-based空间扩散张量成像数据统计(tbs)会歧视此类疾病的诊断价值。

2。材料和方法

2.1。主题

从2006年11月到2010年11月,连续200首席投诉帕金森症的患者接受了脑部核磁共振在我们机构。我们排除了脑血管疾病患者皮质梗死,多个腔隙病变,leukoaraiosis和其他病变法泽卡斯t2加权像的二年级以上或fluid-attenuated反转恢复(天赋)核磁共振(23),PSP, corticobasal变性(CBD)。临床诊断PD和MSA是根据建立共识标准(2,24]。可能的临床诊断是由两个神经病学家拥有超过20年的经验在运动障碍的诊断(MO,毫米)。因此,连续18 MSA-C患者,12 MSA-P患者和21例PD患者的研究。他们的特点如表所示1。24的30 MSA患者住院的详细诊断,诊断30 MSA患者作为后续期间没有改变临床评估(平均时间= 2.2年)。至于PD,后续临床评估(平均= 4.7年)进行了核磁共振成像后,并没有额外的病理检测。21岁,sex-matched健康的人证明了任何现在或过去的精神病史或接触精神病学服务被注册为控制。参与者被排除在外,如果他们事先有一个中枢神经系统疾病的病史或严重的头部受伤。研究伦理委员会批准的协议是国家中心的神经学和精神病学,日本。

2.2。核磁共振数据采集和处理

研究进行Magnetom Symphony 1.5特斯拉先生(德国西门子,埃朗根)。首先,high-spatial-resolution,三维(3 d)的大脑得到t1影像的形态学研究。3 d t1影像扫描在矢状面(TE / TR: 2.64/1580女士;翻转角度:15°;有效的切片厚度:1.23毫米;板厚度:177毫米;矩阵:208×256;视场:256×315毫米²;收购:1)收益率144连续切片。原始的3 d t1体积数据被转移到一个工作站,和结构图像进行了分析使用一个优化VBM的技术。数据分析使用统计参数映射5 (SPM5)软件(欢迎成像神经科学部门,伦敦,英国)运行在MATLAB 7.0(数学著作,纳蒂克,MA)。图片是使用一个优化的VBM脚本处理。这个过程的细节描述(其他地方25]。首先,每个3 d-t1图像归一化和优化VBM方法。归一化分割图像调制与雅可比矩阵乘法的决定因素空间归一化函数变形场编码为每个主题,组织密度变化在正常的空间。灰质体积和脑脊液(CSF)体积图像平滑用12毫米半宽度的各向同性高斯内核。扩散张量成像(DTI)被执行在轴面(TE / TR: 106/11,200女士;视场:240×240毫米²;矩阵:96×96;75连续横片;切片厚度2.5毫米没有interslice差距)。沿着64 noncollinear方向扩散测量使用diffusion-weighted因素在每个方向上1000年代/毫米²,一个没有使用扩散梯度的图像了。最近,一种新型处理技术已经出版。在这个技术,而不是试图匹配每个体素在不同主题,DTI数据预计在一个共同的pseudoanatomical骨架,因此不需要平滑(26]。tbs作为目前4.1软件包的一部分是可用的(27]。tbs脚本运行的非线性登记,将所有分数各向异性(FA)图像FMRIB58_FA模板,提供目前。然后脚本需要目标和affine-aligns成1×1×1毫米MNI152空间。一旦做出了选择,每个主题的FA图像非线性变换到目标然后仿射变换MNI152空间应用,导致原始FA的形象转变成MNI152空间。接下来,tbs创建所有对齐FA的意思是图片和当地呼吸道变薄结构适用于创建一个场大病意味着FA形象。为了排除低FA和/或高领域主体变化的统计分析,tbs阈值平均FA骨架与一定的FA值,通常0.2。由此产生的二进制骷髅面具是主要的纤维跟踪和pseudoanatomical表示定义了体素的集合用于所有后续处理。最后,tbs项目每个主题的FA图像对齐到骨架上。这导致了场大病FA数据。这个文件提要voxelwise统计。 In addition to DTI and 3D T1-weighted images, conventional axial T2-weighted images (TE/TR: 95/3500 ms; flip angle: 150°; slice thickness: 5 mm; intersection gap: 1.75 mm; matrix: 448 × 512; field of view (FOV): 210 × 240 mm²;收购:1)和液体衰减反转恢复图像的轴面(TE / TR: 101/8800女士;翻转角度:150°;切片厚度:3毫米;十字路口差距:1.75毫米;矩阵:448×512;视场:210×240毫米²;收购:1)是排除脑血管疾病或其他疾病,如肿瘤、和脑积水。在传统的磁振造影的检查,未发现异常的发现在大脑中任何话题。

2.3。统计分析

我们第一次评估患者和健康者之间的差异使用方差分析(方差分析)。这些测试进行SPSS软件版本。11 (SPSS日本,东京,日本)。没有明显差异的年龄患者和控制,但有统计学意义的差异之间的疾病持续时间MSA-P和PD患者()和MSA-C和PD ()。

判别函数分析然后进行评估的能力组合的大脑解剖变量来区分MSA-C患者,MSA-P,帕金森病,和控制。独立变量是体积数据和部分各向异性值来源于规范化的个人形象(ROI)方法使用地区的利益。roi single_subj_T1戴上”。nii”的形象被视为SPM5解剖标准图像,在第四脑室,小脑半球;这些都是来源于WFU_PickAtlas,扩展程序SPM5 [28,29日]。我们也给“FMRIB58_FA-skeleton_1 mm roi。nii”的形象,在解剖学上标准在目前的形象,MCP,优越的小脑脚(SCP)、脑桥、黑质、颞白质区域,前额叶白质区域,和主电机地区MSA-C患者先前的研究显示差异,MSA-P, PD,和控制(图1)[20.,22,30.- - - - - -37]。提取一个特定组织的价值使用软件MarsBar [38),SPM5的扩展程序。

盒子的试验证实了不等式组的协方差矩阵(盒子= 76.63;)。判别函数被逐步推导方法基础上的距离。这一步明智的选择标准是由整体多元决定的每个变量的值来测试病人和控制之间的差异和最大化之间的判别函数组。与此同时,我们一起进入了两个或三个独立变量和估计判别函数的预测能力。

3所示。结果

我们首先计算空间的体积和FA值归一化图像使用roi。这些参数的平均值表进行了总结2和图2。前额叶区域的平均FA值太小检查,所以我们没有评估的影响在前额叶白质FA值区域。然后我们进行了判别函数分析。以下五个变量是逐步地进入:第四脑室体积,黑质、颞、前额叶白质区域。判别系数如表所示3。这些变量的使用导致的正确分类率0.89 (;df = 12;;威尔的λ= 0.012)(表4)。

每个组合用于运行的正确分类率判别函数分析使用两个或三个独立变量一起列在表中5。正确分类率最高的测量当我们估计的FA值“脑桥和颞区域”和“颞区域,MCP和第四脑室体积”,分别。表3给出了判别系数和表4显示的正确分类率分析使用两个或三个独立变量,以同样的方式。图3给出了判别每个科目的成绩,计算分析一起使用三个独立变量。

4所示。讨论

我们发现逐步判别函数分析识别准确率相当不错的roi的组合特征MSA-C患者大脑解剖特点区分,MSA-P, PD,健康受试者,当歧视进行了分析使用第四脑室体积和MCP的FA值和颞区域作为独立变量在一起,正确分类率一样逐步判别函数分析。

一项研究表明,患者MSA-C和MSA-P infratentorial地区扩散张量成像特性相近(22]。此外,DTI指标的组合可以用来区分MSA和PD患者。然而,他们不能区分健康受试者的PD患者。这可能是因为他们关注infratentorial FA值,没有调查焦点病变与帕金森症有关。在这项研究中,我们使用的FA值颞区域,在PD受损的被称为一个独立的变量,所以我们可以辨别的PD患者健康受试者和从那些MSA-P MSA-C30.- - - - - -32,34,35]。

一项研究报道MSA-P患者的歧视,PD, PSP,健康受试者20.]。他们表示,调查MCP的退化是体内有用MSA-P和帕金森病的鉴别诊断。这些与我们的研究结果是一致的。建立差异化的手段使用成像先生会有潜在的治疗意义。

在这项研究中,参与者与PD的统计长期疾病与MSA比。众所周知,MRI与PD研究显示轻微或没有灰质萎缩——年初moderate-stage病人,而晚期的患者表现出明显皮质萎缩(31日]。我们使用的FA值独立变量来区分别人的PD患者。白质出现正常的常规MRI能显示异常,可能允许一个疾病的早期识别过程涉及的大脑白质束(33]。此外,我们从那些成功分化MSA-P患者MSA-C使用相同的参数。这些疾病有重要的价值区分使用DTI指标。

所有分布分析方法易受影响的空间归一化变换寄存器不同个体的图像。地区,这个空间变换具有相对较低的精度往往会显示人为高可变性,这将影响统计学意义。到目前为止,tbs被认为是更强大和更好的适合全脑DTI数据分析。然而,有一些限制tbs分析。首先,“FMRIB58_FA-skeleton_1毫米。nii”不包括丘脑、纹状体,这两个与帕金森病有显著关系(39]。先生的一项研究表明信号变化图像左旋多巴后政府解剖集群包括黑质,盖的腹侧丘脑核双边区域,主要的起源,和第一中继核大脑多巴胺能系统的预测(40]。因此,我们不推荐使用中富含多巴胺的区域如丘脑、纹状体在判别函数分析帕金森综合症。第二,主要电动机特性可以改变随着时间的推移。指定MSA-P和MSA-C指当时病人的主要特性是评估,和主要特性可以改变时间2]。我们所有的MSA-C样本并没有改变的诊断MSA-P随访中临床评估;然而,判别方法在本研究适合最初的诊断。第三,我们的研究是一个小的横断面研究,我们没有这种歧视方法使用另一个独立样本进行验证。MSA-P和MSA-C脑血管研究结果是很稀缺的,和我们没有收集足够的样本大小。进一步的工作需要与大样本的发展更好的判别能力,如果可行,数据在另一个震颤麻痹,PSP,将带来进一步的临床优势。

5。结论

判别函数得到了逐步的方法导致了正确分类率为0.89。目前自动化的形态学数据分析方法主要从早期的研究结果支持使用expert-guided roi或自动化的程序。这些发现支持视图,每个帕金森综合症在多个脑区结构偏差,本文和判别函数分析生物信息可以提供客观的附属物帕金森综合征的临床诊断。