외상성 뇌손상의 정량적 자동 병변 검출 (QALD)

비초점 특성 때문에 TBI 관련 뇌 병변은 기존 MRI로 감지하고 정량화하기 어렵습니다. 현재 연구 프로그램에서 조사관은 (1) 경도, 중등도 및 중증 TBI에 따른 조직 손상의 특성과 분포를 명확히 하기 위해 (2) 검출, 정량화 및 국소화 능력을 향상시키기 위해 정량적 자동 병변 검출(QALD) 절차를 개발할 것을 제안합니다. 개별 환자의 TBI 뇌 손상 및 (3) 주의력, 기억력 및 실행 기능의 신경 심리학적 결함이 있는 개별 TBI 환자의 뇌 손상의 정량적 측정을 연관시킵니다.

QALD는 표준 데이터베이스와의 통계적 비교를 통해 병에 걸린 뇌의 비정상적인 조직 매개변수를 감지합니다. 예비 결과는 QALD가 정상적인 임상 MRI 스캔으로 TBI 환자의 뇌에서 매우 중요한 이상을 감지할 수 있음을 보여줍니다. QALD는 100명의 대조군 대상에서 4가지 다른 이미징 시퀀스(T1, T2, DTI 및 FLAIR)로 획득한 뇌 이미지를 포함하여 더 큰 데이터베이스로 더욱 향상되고 테스트될 것입니다. 데이터 분석은 고급 피질 표면 매핑 기술을 통합하여 각 반구의 34개 뚜렷한 피질 영역에서 회백질 조직 매개변수와 두께를 정량화합니다. 또한 피질 섬유 돌기는 피질 표면 아래에 있는 백질의 DTI 및 FLAIR 분석으로 정량화됩니다. 복잡한 인지 작업에 중요한 피질하 섬유관은 복셀 기반 형태 측정법과 개선된 관심 영역 알고리즘으로 분석되어 섬유관 경계를 정의합니다. 중요한 피질하 구조(예: 해마)의 조직 속성은 이러한 뇌 영역의 자동 분할 후 정량화됩니다. 조사관은 또한 일련의 신경심리학적 테스트(NPT)에서 통제 대상자를 테스트하고 정상적인 피질 및 피질 하부 구조의 크기, 수초 및 조직 특성의 변화를 인지 성능과 연관시킬 것입니다. 그런 다음 조사관은 99명의 TBI 환자에서 동일한 영상 데이터를 수집하여 세 그룹(경증, 중등도 및 중증 TBI)으로 나누어 심각도가 다른 TBI로 인한 손상의 평균 패턴을 특성화합니다. 다음으로 조사관은 개별 TBI 환자의 병변을 정량화하고 다양한 중증도 그룹에서 병변 패턴의 가변성을 설명합니다. 동시에 연구자들은 다른 영상화 프로토콜에서 명백하게 나타나는 공통 국지적 이상에 대한 병변 감지 민감도를 향상시키기 위해 다양한 영상화 시퀀스의 통계 정보를 결합하는 추가 다중 모드 분석 기술을 개발할 것입니다. 또한 조사관은 TBI의 신경방사선학적 연구의 예후적 가치를 향상시키기 위해 NPT 환자를 테스트하고 뇌 손상, 인지 성능 및 결과의 자가 평가 사이의 관계를 분석할 것입니다.