Bildgebende Beurteilung zentralnervöser Autoimmunerkrankungen

Multiple Sklerose (MS) ist die häufigste demyelinisierende Erkrankung des zentralen Nervensystems und die häufigste Ursache für nicht traumatische Behinderungen bei jungen Menschen und Menschen mittleren Alters. Die Neuromyelitis-optica-Spektrum-Krankheit (nmosd) ist eine eigenständige Erkrankung, die sich von MS unterscheidet. Die Pathogenese und die Art der Hirn- und Rückenmarksverletzung sind anders als bei MS, und die Prognose und optimale Behandlung sind anders. Es ist schwierig, die beiden Krankheiten im frühen Stadium zu unterscheiden. Eine frühzeitige Diagnose und Behandlung der beiden Krankheiten kann die Lebensqualität der Patienten erheblich verbessern. Daher ist es ein dringendes Problem, den Unterschied zwischen MS- und nmosd-Verletzungsmustern zu klären und sensitive Bildgebungsmarker für eine frühe klinische Intervention zu finden. Mit dem kontinuierlichen Fortschritt der computergestützten Diagnose (CAD) wird sie in der Medizin immer häufiger eingesetzt, was voraussichtlich zur Lösung der oben genannten Probleme beitragen wird.

Der Zweck dieser Studie ist es, eine Datenbank zur Bewertung von Neuroimmunerkrankungen basierend auf Bilddaten zu erstellen. Durch die Kombination von Gehirn- und Rückenmarksbildgebung und basierend auf der computergestützten Zhang-Quantenraum-Lerntechnologie können wir eine genaue Segmentierung von MS- und nmosd-Läsionen des Gehirns und des Rückenmarks erreichen, die Entwicklungsmerkmale der Krankheit zu verschiedenen Zeitpunkten analysieren und untersuchen Bildgebungsindizes in Bezug auf klinische Scores kombiniert mit klinischen und Laborindizes Ziel: Bestimmung der unterschiedlichen Prognosen und ihrer Einflussfaktoren auf klinischer, bildgebender und molekularer Ebene und Etablierung des Modells zur Vorhersage des Krankheitsverlaufs und der Prognose als Grundlage für Früherkennung und Unterstützung bei der Therapieführung und Prognosebeurteilung.

Klinische Informationen wurden erhoben: Alter, Geschlecht, Krankheitsverlauf, MMSE, EDSS Disability Score, Neun-Loch-Test, 25-Fuß-Gehtest. Beurteilen Sie die Informationsverarbeitungsfähigkeit des Patienten. Blutproben wurden gesammelt. Es wurde eine bildgebende Untersuchung durchgeführt. Die Patienten wurden regelmäßig nachuntersucht.