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梁Na赵、清镇赵、王、吴Xiuqing,鲁伊·张Haijun风, ”基于改进的聚类算法分割的前额叶在糖尿病患者”,计算和数学方法在医学, 卷。2021年, 文章的ID8129044, 10 页面, 2021年。 https://doi.org/10.1155/2021/8129044
基于改进的聚类算法分割的前额叶在糖尿病患者
Na赵
,1
清镇赵,1
梁王,1
Xiuqing吴,1
鲁伊·张,1
和
Haijun冯2
1麻醉学,宁波大学医学院的附属医院,315020年宁波,中国
2麻醉学、附属苏州科技城医院南京医科大学,215153年苏州,中国
文摘
糖尿病患者容易术后认知功能障碍(POCD)。损害的发生可能与前额叶。在这项研究中,前额叶分割是基于一种改进的聚类算法在糖尿病患者中,为了评估前额叶体积之间的关系和慢性阻塞性肺病。在这项研究中,共有48个糖尿病患者进行选择性非心脏手术。术前磁共振成像(MRI)患者的图像分割的基础上改进的聚类算法,和他们的前额叶体积测量。前额叶的体积之间的关系 - - - - - -分数或血糖进行了分析。定性分析表明,灰质,白质和脑脊髓液的基础上改进的聚类算法很容易区分。定量评价结果表明,该分割算法可以获得最优Jaccard系数和最小平均分割。之间存在着负相关的体积前额叶和 - - - - - -得分。前额叶体积预测POCD的截止值< 179.8,高特异性。之间存在着负相关血糖和前额叶的体积。从结果,我们得出的结论是,前额叶的分割基于一种改进的聚类算法之前操作可能预测POCD发生的糖尿病患者。
1。介绍
越来越多的证据表明,2型糖尿病(T2DM)病人体内可引起损伤脑组织的功能和完整性(1- - - - - -4]。认知损伤是脑损伤的表现之一,和认知功能的损害是伴随着大脑组织结构的变化(5,6]。随着病程的发展,认知障碍的2型糖尿病可以体现在各个方面,如内存的衰落、注意力、学习能力,并逐渐加剧,直到老年痴呆症(7,8]。
术后认知功能障碍(POCD)是一种常见的并发症麻醉操作(9),这常常发生在老年人(10]。POCD的发病率更高,因为可能的脑损伤在糖尿病患者11]。POCD不仅影响患者术后的生活质量,还增加了术后肺部感染的发病率和死亡(12]。目前,没有有效的指数来预测POCD的发生(13]。
前额叶皮层位于身体的运动中枢,这是合并后的额叶皮质。研究表明前额叶与认知功能密切相关(14- - - - - -17]。神经成像的结果表明前额叶皮层萎缩的程度可以预测认知功能的变化18- - - - - -20.]。改进的聚类分割算法可以有效地避免初始聚类中心选择的盲目性,使更快和更准确的分割结果。因此,本研究的目的是评估术前体积的准确性前额叶的磁共振成像(MRI)在糖尿病患者的预测POCD的发生,为临床实践提供参考。
2。材料和方法
2.1。一般信息
在这项研究中,48例2型糖尿病60 - 85岁的人参加我们医院从2017年1月至2019年12月。这项研究已经被我们医院的伦理委员会批准。
入选标准如下:(1)根据糖尿病诊断2型糖尿病诊断标准推荐的人;(2)选择性非心脏手术;(3)从60岁提高到85岁;(4)美国麻醉医师协会(ASA)水平》;和(5)患者知情同意。
排除标准如下:(1)术前抑郁或认知障碍;(2)药物滥用、酒精滥用或长期使用苯二氮卓类抗抑郁药;(3)听力或视力障碍;(4)心血管和脑血管意外在6个月或神经系统后遗症;(5)以前的心脏手术或中枢神经系统;(6)紧急手术或颅脑手术;(7)文盲;和(8)参加其他临床研究。
2.2。麻醉程序
麻醉前,阿托品0.5毫克和肌内注射苯巴比妥100毫克。入侵BP、HR热点2和P等有限公司2通过导管插入术桡动脉监控和CVP监控右颈内静脉的导管。听觉诱发电位指数(AAI)被一个裙MLAFP监控ARX指数监测。
麻醉诱导了静脉注射咪达唑仑0.05 - -0.10毫克/公斤,芬太尼3 - 5μ克/公斤,维库0.1毫克/公斤,异丙酚1.0 - -1.5毫克/公斤。机械通气气管插管后进行维护p-stare P等有限公司223-40毫米汞柱。
麻醉维护:吸入1% ~ 3%七氟烷的间歇静脉输注芬太尼2.5 ~ 5.0μ克/公斤·h,静脉注射维库0.025 ~ 0.050毫克/公斤。必要时,remifentanil 0.05 ~ 0.20毫克/公斤·敏和异丙酚3 ~ 9毫克/公斤·分钟输注静脉注射。地图时,只有不到30%的基本价值,静脉使用麻黄素5 ~ 10毫克/次。当人力资源少于50次/分钟,0.2毫克/时间是静脉注射阿托品。SP的波动保持在30%的基本价值,人力资源50 ~ 100次/分钟,AAI 15 ~ 25。手术后,病人将被送回病房或重症监护室根据条件。
2.3。认知评价
神经心理测试进行前和手术后4天,韦氏记忆,包括敏感物项在智力量表,连接线,钉板测试。详细的测试项目如下:(1)累积测试:添加相同数量(例如,3或4)49不断从1,录音完成所需的时间和数量的错误和遗漏,根据公式计算粗糙的分数,这个测试内容能体现关注和计算能力(2)视觉再生:让受试者看到3设计数据(a、b和c) 10 s,并让他们画出图和年级根据复制图的准确性。这个测试内容能体现视觉记忆能力和视觉空间分析的能力(3)联想学习:设计一组10双的话,看他们在一个特定的顺序,受试者10卡片上写道,并提出研究对象在同一时间。第一个单词是由测试人员宣读,受试者被要求说另一个词根据他的记忆。测试共进行了三次,得分是根据答案的准确性。这个测试内容可以反映语言记忆能力和视觉记忆能力(4)数字广度:这个测试包括两个测试,顺向和逆向。为主题的一组数字,然后,让他们重复的数字与顺向和逆向方向。得分最高的正确数量的复述。这个测试项目能反映集中的程度(5)数字符号:安排一组符号和数字,然后,研究对象相匹配的数字和符号在90年代和记录正确的号码。正确的号码是分数。这个测试内容可以反映了精神的移动速度(6)连接线:允许对象连接数字(包括数字大写和小写)为了尽快和记录所需的时间。这个测试内容可以反映出注意力和精神的移动速度(7)钉板:插入一个特殊的董事会上通过手和非惯用手,分别记录所需的时间。这个测试内容可以反映出不错的移动速度
根据POCD的发生,患者分为POCD组和non-POCD组。具体步骤如下:(1)计算标准偏差(s)根据第一个测试的结果为健康老人单独的测试;(2)计算单术前测试结果之间的差异和每个病人的术后测试结果( );(3) , ;和(4)POCD发生时 。
2.4。血糖测试
晚上八点后所有患者禁食。连续3天前操作;每天外围血糖测量7次,即。之前和之后,三餐和睡觉前。采取在三餐和睡觉前的平均血糖的平均空腹血糖(美国联邦调查局),三餐后的平均血糖的平均2小时餐后血糖(PBI)。
2.5。脑MR图像分割的过程
摘要介绍了脑MR图像的自动分割算法。首先,颜色编码应用于源图像增强图像中感兴趣的区域,更容易识别不同的组织。白质的初始聚类中心,灰质,根据解剖和脑脊液地区确定先验知识和基于灰度直方图的概率;最后,迭代操作是根据聚类分割算法进行收敛性是实现当达到设定阈值来完成自动图像分割。
2.5.1。图像颜色编码
灰度图像只由强度值为0 - 255,虽然可以将彩色图像由RGB颜色空间表示。CIE实验室空间的基础上建立国际标准的颜色测量由国际照明委员会制定。它使用数字的方法来描述人类视觉感知和可转化为RGB颜色空间。CIE实验室使用 , ,和坐标轴来定义CIE颜色空间,图像亮度 ,值范围是[0100],这意味着从纯黑到纯白;浓度意味着红绿轴,浓度意味着自民党轴),它们的值范围是[0,10]。计算的图像亮度YIQ颜色系统给出的公式和公式(1)。色度值获得源图像的光谱。
图像颜色编码的步骤如下: , ,和输入灰度图像、源颜色光谱图像和目标图像,分别和他们有同样的规模大小;相应的图像像素表示为 , ,和 。(1)强度灰度图像的像素获得(2)源图像的颜色光谱图像像素PC获得并转换为强度由公式(1)(3)欧氏距离公式是用来比较的强度和 。由公式(2),gp和cp代表图像的像素的数量,分别 (4)当 ,跳过步骤(3);否则,将和CIE LAB颜色空间
2.5.2。聚类分割算法
聚类算法是一种无监督模式学习方法(12],它可以有效地集群大数据,广泛应用于图像分割、模式识别、数据挖掘等领域。的基本思想如下:选择对象作为初始聚类中心;然后,根据集群功能,分类采样点最近的聚类中心,并更新调整后新的集群中心;当两个相邻的集群中心的变化范围小于临界值,集群操作停止。本文提出的聚类目标函数公式所示(3)。这个时候,图像分割过程转化为使用目标函数将图像中的像素点分类。
当 ,3 d图像处理,当 ,他们应用于2 d图像;代表初始聚类中心的数量,也就是说,分割区域的数量;代表的体素值 在图像中的位置,代表了tc的初始聚类中心飞机,代表体元的距离测量聚类中心 ; 代表每个平面图像的大小。
2.5.3。基于灰度直方图的初始聚类中心
初始聚类中心的选择对聚类结果有很大的影响。如果选择不当,全局最优分类结果是很难获得的。摘要图像灰度直方图用于确定初始聚类中心。灰度直方图是由
确定初始聚类中心的过程可以用图来解释1。首先,计算源图像的直方图,然后,三角形绘制分析重叠区域,和直方图曲线。最后,根据获得的初始聚类中心点直方图曲线的交点。具体步骤如下:(1)使用公式(4)遍历直方图和检测所有峰值点 (2)所有峰值点是由公式(筛选6),峰值点不到5%的最大峰值点删除的峰值点设置PZ (3)一套新的峰值点计算公式(7)在每个区域产生明显的峰值点 (4)公式(8)是用来计算的初始聚类中心的每个区域和代表了更小的和更大范围的每个图像平面 ,分别
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
2.6。评价磁共振成像
1.5 t MRI机器(西门子、德国)被用来评估前额叶的体积。后横、矢状面和冠状立体定位,额叶区域扫描线平行于前连合在正中矢状面后连合(图2)。
(一)
(b)
(c)
(d)
在横向平面上,调整适当的窗口宽度和位置,用鼠标画出感兴趣的区域(ROI)的前额叶边界层层。因为额叶脑回脑脊液包围,他们通过计算机软件可以半自动确定。因此,描绘额ROI的关键是确定后,需要人工识别。为了统一后前额叶边界的界定,划分的标准ROI的额叶与参考标准制定的指导下神经解剖学的阿特拉斯和神经影像解剖学家,细节图所示1。
在三维(3 d)重建软件,整个大脑的前额叶和三维图像重建在横向平面上,大脑前额叶的体积和查看和记录通过属性函数(图3)。然后,标准化的体积 。
(一)
(b)
(c)
(d)
2.7。统计分析
采用SPSS 23.0统计软件分析我们的个人经历。定量分析的数据正常测试。结果是符合正态分布,这些数据所表达的 。操作比较之前和之后的数据配对 - - - - - -测试,而POCD组中的数据和non-POCD被学生相比 - - - - - -测试。定性数据在不同组由卡方检验进行比较。前额叶的体积之间的关系 - - - - - -分数或血液葡萄糖是由皮尔森相关分析。接收者算子特征(ROC)曲线选择前额叶体积的计算截止值,曲线下面积(AUC)、敏感性和特异性预测POCD的前额叶的体积。
3所示。结果
3.1。基于改进的聚类算法的分割结果
定性分析表明,灰质,白质和脑脊髓液的基础上改进的聚类算法很容易区分。定量评价结果表明,该分割算法可以获得最优Jaccard系数和平均分割时间(表1)。
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3.2。一般信息和术中索引
48糖尿病患者,发现POCD 12例,发生率为25%。的一般信息,包括年龄、性别、身体质量指数(BMI)、教育水平、术中指数,包括亚撒、手术时间、麻醉时间、异丙酚用量,七氟醚用量,使用作用于血管的药物,如表所示2。之间没有显著差异POCD non-POCD组(所有 ),表明,病人的术前状态和两组麻醉的效果基本上是一样的。
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3.3。神经心理测试
详细的神经心理测试结果如表所示3。总 - - - - - -分数POCD和non-POCD组 和 ;不同的是统计学意义( )。数据与术前相比,术后累积测试、视觉再生,联想学习和数字广度(反向)测试是降低POCD组(所有 )。non-POCD组,只有累积测试之前和之后运行的统计差异( )。
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3.4。额叶的体积
前额叶的体积POCD组 厘米3,而前额叶的体积non-POCD组 厘米3。前额叶的体积POCD组明显小于卷non-POCD组( , )。之间存在着负相关的体积前额叶和 - - - - - -评分( , )。ROC曲线的截止值预测POCD的前额叶的体积是< 179.8 ( , ),敏感性,特异性,Youden指数的77.4%,82.4%和0.598,分别(图4)。
3.5。血糖
美国联邦调查局和PBI POCD non-POCD如图5。与non-POCD组相比,美国联邦调查局和PBI POCD组相对更高。之间存在着负相关前额叶的体积和联邦调查局( , )或PBI ( , )。
4所示。讨论
在这项研究中,两组之间没有差别,术中情况,使两组具有可比性。在这项研究中,AAI保持15 ~ 25在操作期间,和生命体征稳定。因此,麻醉深度和血流动力学波动的影响在测试结果被排除在外21]。
本研究中使用的神经心理测试表明POCD具有较高的特异性和敏感性。视觉语言学习测试和概念转换任务的神经心理测试方法(包括6项)推荐的国际组织对术后认知障碍的研究。测试和字母数字符号测试基本上是类似于联想学习测试,在线测试,和数字符号测试(22]。本研究中使用的神经心理测试可以客观地反映了人类大脑的认知功能。
在这项研究中,并行版本是用于减少测试的过程中学习效果;每个测试都是由相同的测试人员在相同的环境和在同一时期内克服可变性。据报道,外国学者增加神经心理测试的项目不仅可以提高测试方法的敏感性也显著改善假阳性率(23]。假阳性率会影响POCD-related研究的结果,这类似研究的结果不具有可比性。
MRI具有良好的软组织对比度分辨率和多方向的成像特征(24]。它可以清楚地显示真实的解剖大脑结构的各层的图像部分,因为前额叶的体积可以影响颅内容的体积,从而导致数据的缺乏可比性。在这项研究中,前额叶的体积是标准化,消除整个大脑的影响。
结果表明,前额叶的体积POCD组小于non-POCD组中,有一个负相关与前额叶的体积 - - - - - -得分。敏感性、特异性和Youden指数预测POCD的发生是77.4%,82.4%和0.598,这表明前额叶的术前体积以MRI可以预测POCD的发生。额叶体积的截止值之间POCD患者和那些没有POCD是179.8。
我们进一步分析了血糖的关系,前额叶的体积,POCD。结果表明,联邦调查局和PBI POCD明显高于non-POCD中的数据,表明高血糖POCD更可能原因。此外,之间存在着负相关前额叶的体积和联邦调查局或PBI。长期高血糖已经受损的脑组织,POCD的形态学基础。
从我们的研究中,我们实现了前额叶图像分割基于一种改进的聚类算法,用它们在POCD的预防。然而,我们不知道这个方法的具体优势和其他人工智能算法25,26]。报告还显示,不同类型的脑内出血可导致大脑结构的变化。所以,POCD是否会导致大脑结构变化的方向我们会考虑在未来27]。
5。结论
总之,前额叶的分割基于一种改进的聚类算法之前操作可能预测POCD发生的糖尿病患者。之间存在着负相关血糖和前额叶的体积。减少前额叶与血糖的增加有关。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
所有作者声明没有利益冲突。
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