5、内侧颞叶解剖结构半自动分割及脑SPECT图像分析助力阿尔茨海默病诊断

内侧颞叶解剖结构半自动分割及脑SPECT图像分析助力阿尔茨海默病诊断

1. 内侧颞叶解剖结构分割研究背景

内侧颞叶（MTL）与大脑的认知功能，特别是处理和陈述性记忆巩固密切相关。MTL区域的病变与阿尔茨海默病及其他痴呆症（如精神分裂症、抑郁症、精神病性障碍、癫痫等）有关。研究这一区域有助于对不同群体进行特征描述、对特定病例进行分类，以及早期检测可能预示疾病发展的变化。

目前，在磁共振成像（MRI）中对MTL结构进行精确划分的最常用方法是手动操作。然而，手动分析MRI图像来划定感兴趣的结构是一项繁重且主观的任务，因为图像轮廓模糊，结构定义不精确。虽然有一些对全脑进行自动分割的尝试（如SPM、Freesurfer、FSL、CARET等），但在准确性和可重复性方面结果并不理想。在皮层下结构中的成功率不超过90%，而在MTL皮质结构上的成功率更低。

2. 内侧颞叶结构分割方法

为了解决MTL结构分割的问题，提出了两种半自动分割方法，两种方法都使用Freesurfer进行初步的自动分割，然后进行细化。

2.1 方法A：手动追踪程序

Freesurfer自动分割后常见的问题是存在错误标记的区域。为了细化分割结果，定义了一个MTL手动追踪协议，该协议包括四个阶段：
1. 初始化 ：使用Freesurfer进行初步分割，从包含较少结构的aseg.mgz分割开始，该分割可识别MTL中的白质（WM）、灰质（GM）、杏仁核、海马体和侧脑室。
2. 图像适应专家 ：将初始分割（aseg.mgz）和原始解剖图像T1加权结构MRI（T1 - w