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基于多模态磁共振成像的糖尿病患者脑网络机制研究
结题报告
批准号:
81501549
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
18.0 万元
负责人:
刘振宇
学科分类:
H2708.医学图像数据处理、分析与可视化
结题年份:
2018
批准年份:
2015
项目状态:
已结题
项目参与者:
贾晓飞、李国栋、唐振超、施亮亮、李涛
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中文摘要
近年来,糖尿病发病率急剧上升,已成为继肿瘤、心血管疾病之后又一严重烕胁人类健康的重大疾病。2014年我国糖尿病患病人数达1.14亿,高居世界首位,糖尿病已成为我国一大公共卫生问题。糖尿病造成的持续性血糖升高是心脑血管疾病、失明、肾功能衰竭的主要致病因,也是引起中枢神经系统病变的重要因素。糖尿病诱发脑病起病隐匿,当临床症状出现时,脑组织往往已经发生了较为明显的改变。现代神经影像技术的发展为解析糖尿病脑病的神经机制提供了新手段。本项目拟采用多模态磁共振成像技术,以II型糖尿病患者为研究对象,采取交叉实验设计与纵向实验设计的实验设计模式,构建多模态、多时点的糖尿病患者复杂脑网络模型,探索脑网络拓扑属性的异常改变及其随病程发展的变化,并结合糖尿病生理病理指标及认知等行为指标,研究糖尿病患者脑功能、结构网络相互作用的神经生理机制及其与病理、行为之间的关系,从而揭示糖尿病患者脑网络异常的内在神经机制。
英文摘要
In recent years, the incidence of diabetes increased sharply, and diabetes has become another major disease that threatens human health in addition to cardiovascular disease and tumor. In China, 114 million people have diabetes in 2014, ranking the first in the world. Diabetes has become a major public health problem in our country. Continuous hyperglycemia caused by diabetes is a major cause of cardiovascular disease, blindness, renal failure, and it is also an important cause of central nervous system diseases. Diabetic encephalopathy often occurred with no obvious symptoms, when clinical symptoms appear, brain tissue often has occurred obvious changes. Modern neuroimaging provides a new means for the research of diabetic encephalopathy. In this project, we intend to combine multimodal MRI, adopting cross-sectional design and longitudinal design on type II diabetes mellitus patients. We will construct multi-modal whole brain networks during the experiment and make correlation analysis between brain network models and pathological information of diabetes such as insulin resistance and behavioral performance such as MMSE to explore the topological properties of the brain networks in type II diabetes mellitus patients. The project may reveal the neural mechanism of diabetic encephalopathy in the brain network level.
本项目针对糖尿病患者易引起中枢神经系统病变,导致认知功能损伤的临床问题,采用多模态磁共振成像技术和影像组学方法,以II型糖尿病患者为研究对象,创新多模态磁共振成像及其与临床信息融合的分析方法,构建了基于多模态磁共振成像的糖尿病患者认知功能预测模型,可以实现对糖尿病患者出现认知障碍的风险进行个体化预测,为医生提供辅助诊疗意见。.项目执行过程中,我们首先建立了糖尿病认知功能障碍多模态磁共振成像样本库,与河南省人民医院合作收集了严格符合纳入排除标准的95例II型糖尿病患者及100例年龄性别等匹配的正常对照被试数据。同时,我们研发了系列多模态影像数据分析及与临床数据的融合分析方法,提出了多时间点影像特征融合分析算法—双重差分特征选择方法,能够获得不同时间点影像特征与临床事件相关性最强的特征。我们将该方法应用于直肠癌新辅助治疗效果评估,大幅提升了预测精度。我们还研发了白质纤维束特征筛选及疗效预测方法,在视神经脊髓炎激素治疗后视力恢复的预测当中,取得了良好的应用效果。基于上述多模态磁共振成像分析方法,我们构建了糖尿病患者认知功能损伤的预测模型,筛选了糖尿病患者中与认知功能损伤显著相关的影像特征,实现了对糖尿病患者认知功能下降的个体化辅助预测。.项目相关成果在Clinical Cancer Research、Radiothearpy and Oncology、European Radiology等国际主流SCI杂志发表论文9篇,并以口头报告的形式在本领域国际主流学术会议发表论文2篇,相关的分析方法申请国家发明专利1项。项目负责人基于本项目晋升为副研究员、硕士研究生导师,入选中国科学院青年科技促进会,担任了中国研究型医院学会医学影像与人工智能专业委员会副主任委员,协助其他导师培养3名博士和3名硕士。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Radiomics Analysis of DTI Data to Assess Vision Outcome After Intravenous Methylprednisolone Therapy in Neuromyelitis Optic Neuritis.
DTI 数据的放射组学分析可评估神经脊髓炎视神经炎静脉注射甲泼尼龙治疗后的视力结果。
DOI:10.1002/jmri.26326
发表时间:2018
期刊:Journal of Magnetic Resonance Imaging
影响因子:4.4
作者:Tian Yuan;Liu Zhenyu;Tang Zhenchao;Li Mingge;Lou Xin;Dong Enqing;Liu Gang;Wang Yulin;Wang Yan;Bian Xiangbin;Wei Shihui;Tian Jie;Ma Lin
通讯作者:Ma Lin
The MR radiomic signature can predict preoperative lymph node metastasis in patients with esophageal cancer
MR放射组学特征可以预测食管癌患者的术前淋巴结转移。
DOI:10.1007/s00330-018-5583-z
发表时间:2019-02-01
期刊:EUROPEAN RADIOLOGY
影响因子:5.9
作者:Qu, Jinrong;Shen, Chen;Li, Hailiang
通讯作者:Li, Hailiang
DOI:DOI 10.1007/s00330-017-4820-1
发表时间:2017
期刊:European Radiology
影响因子:--
作者:Zhenchao Tang;Zhenyu Liu;Ruili Li;Xin Yang;Xingwei Cui;Shuo Wang;Dongdong Yu;Hongjun Li;Enqing Dong;Jie Tian
通讯作者:Jie Tian
DOI:10.1007/s00330-017-4820-1
发表时间:2017-04
期刊:European Radiology
影响因子:5.9
作者:Zhenchao Tang;Zhenyu Liu;Ruili Li;Xin Yang;Xingwei Cui;Shuo Wang;Dongdong Yu;Hongjun Li;
通讯作者:Zhenchao Tang;Zhenyu Liu;Ruili Li;Xin Yang;Xingwei Cui;Shuo Wang;Dongdong Yu;Hongjun Li;
Radiomics analysis allows for precise prediction of epilepsy in patients with low-grade gliomas.
放射组学分析可以精确预测低级别胶质瘤患者的癫痫情况
DOI:10.1016/j.nicl.2018.04.024
发表时间:2018
期刊:NeuroImage. Clinical
影响因子:--
作者:Liu Z;Wang Y;Liu X;Du Y;Tang Z;Wang K;Wei J;Dong D;Zang Y;Dai J;Jiang T;Tian J
通讯作者:Tian J
影像病理多组学融合的HER2阳性乳腺癌新辅助疗效评估
胶质母细胞瘤肿瘤突变负荷(TMB)评估及免疫检查点抑制剂疗效预测
  • 批准号:
    92059103
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    52.0万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    刘振宇
  • 依托单位:
影像组学与肿瘤疗效评估
  • 批准号:
    81922040
  • 项目类别:
    优秀青年科学基金项目
  • 资助金额:
    130万元
  • 批准年份:
    2019
  • 负责人:
    刘振宇
  • 依托单位:
基于影像组学的低级别胶质瘤引发癫痫风险评估方法研究
国内基金
海外基金