中枢神経系自己免疫疾患の画像評価

多発性硬化症 (MS) は、中枢神経系の最も一般的な脱髄疾患であり、若年および中年の人々における非外傷性障害の最も一般的な原因です。 視神経脊髄炎スペクトラム症（nmosd）はMSとは別の独立した疾患です。MSとは脳や脊髄の損傷の病因や様式が異なり、予後や最適な治療法も異なります。 初期段階で 2 つの疾患を区別することは困難です。 2 つの疾患の早期診断と治療は、患者の生活の質を大幅に向上させることができます。 したがって、MS と nmosd の損傷パターンの違いを明らかにし、早期の臨床介入のための感度の高いイメージング マーカーを見つけることが緊急の課題です。 コンピュータ支援診断（CAD）の継続的な進歩に伴い、医療での使用がますます広まり、上記の問題の解決に役立つことが期待されています。

本研究の目的は、画像データに基づく神経免疫疾患評価データベースを作成することです。 脳と脊髄のイメージングを組み合わせ、Zhang 量子空間学習コンピューター支援技術に基づいて、MS と nmosd の脳と脊髄の病変を正確にセグメンテーションし、さまざまな時点での疾患の進展特性を分析し、スクリーニングすることができます。臨床および検査指標と組み合わせた臨床スコアに関連する画像指標 目的：臨床、画像および分子レベルでのさまざまな予後とその影響因子を決定し、疾患の進行と予後を予測するためのモデルを確立して、治療の指針と予後の判断における早期発見と支援。

臨床情報が収集されました: 年齢、性別、疾患の経過、MMSE、EDSS 障害スコア、9 ホール テスト、25 フィート歩行テスト。 患者の情報処理能力を評価します。 血液サンプルを採取した。 画像検査を行いました。 患者は定期的にフォローアップされました。