Beeldvormingsevaluatie van auto-immuunziekten van het centrale zenuwstelsel

Multiple sclerose (MS) is de meest voorkomende demyeliniserende ziekte van het centrale zenuwstelsel en de meest voorkomende oorzaak van niet-traumatische invaliditeit bij mensen van jonge en middelbare leeftijd. Neuromyelitis optica spectrumziekte (nmosd) is een onafhankelijke ziekte die verschilt van MS. De pathogenese en de wijze van hersen- en ruggenmergletsel zijn anders dan die van MS, en de prognose en optimale behandeling zijn anders. Het is moeilijk om de twee ziekten in een vroeg stadium van elkaar te onderscheiden. Vroege diagnose en behandeling van de twee ziekten kan de kwaliteit van leven van patiënten aanzienlijk verbeteren. Daarom is het een urgent probleem om het verschil tussen MS- en nmosd-letselpatronen te verduidelijken en om gevoelige beeldvormingsmarkers te vinden voor vroege klinische interventie. Met de voortdurende vooruitgang van computerondersteunde diagnose (CAD), wordt het steeds meer gebruikt in de geneeskunde, wat naar verwachting zal helpen bij het oplossen van de bovengenoemde problemen.

Het doel van deze studie is het creëren van een evaluatiedatabase voor neuro-immuunziekten op basis van beeldgegevens. Door hersen- en ruggenmergbeeldvorming te combineren, en gebaseerd op Zhang quantum space learning computerondersteunde technologie, kunnen we een nauwkeurige segmentatie van MS- en nmosd-hersen- en ruggenmerglaesies bereiken, de evolutiekenmerken van de ziekte op verschillende tijdstippen analyseren en de beeldvormingsindexen gerelateerd aan klinische scores gecombineerd met klinische en laboratoriumindexen Doelstelling: de verschillende prognoses en de beïnvloedende factoren bepalen op klinisch, beeldvormend en moleculair niveau, en het model opstellen voor het voorspellen van ziekteprogressie en -prognose, om zo de basis te leggen voor vroege signalering en hulp bij het begeleiden van de behandeling en het beoordelen van de prognose.

Klinische informatie werd verzameld: leeftijd, geslacht, ziekteverloop, MMSE, EDSS invaliditeitsscore, negen holes test, 25 foot walking test. Beoordeel het informatieverwerkingsvermogen van de patiënt. Er werden bloedmonsters verzameld. Beeldvormend onderzoek werd uitgevoerd. De patiënten werden regelmatig opgevolgd.