2型糖尿病患者的静息态脑功能磁共振研究

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1、南方医科大学2010级硕士学位论文2型糖尿病患者的静息态脑功能磁共振研究Resting—statefunctionalMagneticResonanceImaginginType2diabetesPatients课题来源:国家自然科学基金(No.81271389)广东省自科技计划项目(No.2011b060200002)广东市科技计划项目(No.11a52120825、)学位申请人导师姓名专业名称培养类型培养层次所在学院杨伟聪邱士军教授影像医学与核医学学术型硕士研究生研究生学院2013年3月20日广州硕士学位论文2型糖尿病患者的

2、静息态脑功能磁共振研究硕士研究生:杨伟聪指导老师:邱士军教授摘要【目的】:1.利用静息态功能磁共振探讨糖尿病患者的静息态脑功能改变,为临床诊断和治疗糖尿病脑病提供参考信息。同时探讨fALFF、功能连接在评价糖尿病患者脑功能改变中的应用价值,从而为糖尿病患者的临床诊断、分析、疗效与预后评估提供客观的影像学依据,并且从影像学上探讨糖尿病发展为认知障碍及阿尔兹海默病的影像学基础。2.对临床危险因素与静息态功能连接强度进行分析,并进一步阐述临床诸危险因素对于二型糖尿病患者静息态功能连接的影响。【材料与方法】:1.研究对象:收集就诊于南方

3、医科大学南方医院,被内分泌科专家确诊为T2DM的患者19例,所有患者的诊断均依照2012年版的美国糖尿病协会诊断与治疗指南内提出的糖尿病诊断标准。男11例,女8例,年龄40.78岁,平均年龄58-8岁;选取与T2DM组性别、年龄及受教育程度相匹配的健康志愿者19例,男9例,女10例,年龄30"-'75岁,平均年龄52.0岁。所有受试者均为右利手。在所有受试者接受M刚扫描之前每个病人都完成了临床、生化检查及神经心理学评估并详细搜集病人的病史及人口学资料。所有的糖尿病患者均未发生过低血糖事件,接受胰岛素治疗的患者被要求扫描当天避免胰

4、岛素治疗。排除标准如下:高血压、BMI>27Kg/m2、有精神病史、神经疾病、癫痫、严重的心血管事件、中风、严重的认知障碍、酗酒、烟瘾、吸毒、贫血、甲状腺功能中文摘要紊乱、使用糖皮质激素、严重的肝肾疾病、服用对认知有影响的药物、磁共振扫描禁止范围的病人如体内有金属植入物、孕妇、幽闭症患者及脑外伤、脑出血、脑梗塞、脑肿瘤及颅脑手术等神经系统疾病。所有受试者扫描前均签署知情同意书。2.神经心理学测试和神经体格检查:认知功能的评估是使用Mini.MentalStateExamination(MMSE)(这个量表可以简易的评价整体的认知

5、功能包括定向力、注意力、记忆力、计算力、语言功能和重复简单的词汇及书写要求等方面的能力)及ClockDrawingTest(CDT)画钟测试法(这个方法可以检测受试者的执行功能)。3扫描设备与序列:所有患者均采用美国GESIGNAEXCITE3.0T磁共振扫描仪进行扫描,使用标准八通道头颅线圈,常规序列包括:轴位TlWI(TR/TE,600ms

6、15ms)、T2WI(TR/TE=5200ms

7、140ms);T2FLAIR(TR/TEFIR,9000ms/120ms/2100ms);T1WI矢状位(TR=550.0ms,TE=8.

8、4ms),层厚5.0mm,层间隔1.2min。BOLD—fMRI扫描:所有受试者在接受扫描前均被要求闭眼但不要入睡、尽量放松、不要有特异的思想活动,扫描过程嘱扫描者保持头部不动,并在线圈内双侧放置软垫,以减少运动伪影。扫描结束后询问病人扫描过程中是否按要求操作,违反要求者的图像将被排除。扫描参数采用梯度回波平面成像序列采集,TR=2000,TE=20ms:层厚4.0mm,层间隔0.5mm,矩阵64×64;FOV=24×24cm,采集时问点205。4图像后处理:采用REST软件包和SPM5(statisticalparametri

9、cmapping)在Matlab7.0平台上对数掘进行分析处理:数据预处理①数据转换:将原始图像的DICOM格式转换为NIFTI格式以便于进行数据处理;②手动去除前十个时间点的扫描图像,因为刚开始扫描时磁场的均匀性问题需要去除功能磁共振扫描的前10个时间点的数据③头动校正(realignment),以平动2mm和(或)在X、Y、Z轴方向上旋转1.5。为标准,硕士学位论文超过上述标准的受试者数据将被排除;④时间序列校正(slicetiming):以扫描位置中心点为参考层,把被试者所有个体的图像进行时间差异校正;⑤标准化(norma

10、lization)处理,重采样时使用3mmx3rnrn,将图像与加拿大蒙特利尔神经病学研究所(MontrealNeurologicalInstitute,MNI)的标准空间相匹配;对图像进行平滑时采用4ranl的高斯核:⑥进行去线性飘移(1ineardetren

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