新生儿脑MRI对痉挛型脑瘫手功能分级的预测研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81901823
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H2708.医学图像数据处理、分析与可视化
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Spastic cerebral palsy (SCP) is the most common type of cerebral palsy. Manual ability deficits can be frequently found on SCP patients. These patients lose the chance to learn knowledge through the perception by hands during the early development. The severe ones will lose the self-care ability in daily life. Early interventions based on manual ability levels will improve the prognosis. However, the assessment of manual ability levels would be accomplished typically after the age of 1 year. It is urgently necessary to predict manual ability levels of SCP during the neonatal period. Therefore, this project tries to solve the key problems for mapping the relationship between manual ability levels and brain lesions by using the neonatal magnetic resonance imaging (MRI). Based on the local MRI database, main contents of this project are arranged as follows: 1) Image segmentation will be performed by using the convolutional neural networks to detect brain lesions on neonatal MRI images. 2) This project will analyze structural alterations associated with brain lesions by combing T1 weighted imaging, T2 weighted imaging, and diffusion kurtosis imaging. Registration of brain atlas and fiber-tract quantification will be performed to characterize the spatial distribution of structural alterations. 3) Based on neonatal MRI features and the follow-up outcomes of manual ability levels, multivariate lesion-symptom mapping will be performed to reveal the relationship between manual ability levels and neonatal brain lesions. This project will improve the prediction of manual ability levels of SCP and provide evidences for the choice of early interventions.
痉挛型脑瘫是最常见的脑瘫类型,多伴有手功能障碍,导致患儿在发育的关键时期无法通过手获得足够的感官经验,严重者丧失生活自理能力。早期干预有助于改善预后,手功能分级是选择适宜干预措施的重要依据。然而,手功能分级的评估仍需在1岁以后。在新生儿期预测手功能分级已成为迫切需求,其核心问题是“手功能分级与早期脑损伤的映射关系是什么”。鉴于此,在前期构建的影像数据库基础上,本项目拟1)通过新生儿脑磁共振成像(MRI),利用卷积神经网络实现病灶的自动化检测;2)联合T1加权、T2加权与扩散峰度成像对脑形态学与微结构属性进行量化分析,并通过脑图谱仿射与空域分析实现脑结构属性改变的精准定位;3)基于新生儿脑MRI特征与随访的手功能分级,使用病灶-症状映射方法揭示痉挛型脑瘫手功能分级与新生儿脑损伤多参量特征的映射关系。本研究有望推进对痉挛型脑瘫手功能分级的预测,为早期干预措施的选择提供依据。

结项摘要

手功能的正常发育是儿童获得感官经验进而掌握精细动作能力的基础,脑瘫患儿多伴有手功能障碍,严重影响患儿的生活自理能力。早期评估与早期干预有助于改善预后。然而,发育早期儿童的行为能力尚未发育完善,利用常规行为学评估方法进行手功能早期评估的难度大,脑影像或有助于手功能早期评估,磁共振成像适宜于儿童脑部检查。但是,手功能障碍与脑损伤的映射关系尚不明确,基于磁共振成像对手功能进行评估面临巨大挑战。.针对上述临床需求与技术挑战,本项目开展了脑部病灶的自动化检测方法研究、脑部结构属性改变的量化评估与空间定位方法研究、脑瘫患儿手功能分级与病灶特征的映射研究等三方面的研究工作。通过项目实施,(1)对新生儿脑损伤病灶检测方法进行了优化设计,建立了双通道神经网络架构,提升了新生儿脑白质损伤病灶区域分割的准确性;(2)基于机器学习实现了脑瘫患儿易损区域的图像分割;(3)基于生成对抗网络构建了不同中心参量图像的同质化方法;(4)基于磁共振成像多参量变化的组合模式建立了脑发育进程的评估方法;(5)基于脑瘫患儿脑网络属性的早期变化特点,并联合脑白质微结构属性量化指标,提升了脑瘫风险预测的灵敏度与特异度;(6)探索了手节区形态类型及其在发育过程中的变化特点,在发育早期发现了一种新的类型:不成熟欧米伽型手节;(7)揭示了痉挛型偏瘫儿童手节区形态的变化特点;(8)通过脑瘫患儿病灶-脑连接-症状映射揭示了脑瘫患儿手功能障碍的关键损伤脑区,并基于影像学评估建立了轻度与重度手功能障碍的鉴别模型。.通过项目实施,所建立的图像处理与分析方法有望为脑发育及其损伤研究提供方法学支撑,所发现的不成熟手节类型有助于理解脑发育规律,所揭示的脑瘫患儿手功能障碍关键损伤脑区有助于为手功能障碍的早期诊断以及脑部干预靶点的选择提供线索。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
痉挛型偏瘫儿童手节区形态学变化的MRI研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    中华解剖与临床杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴璠;李贤军;刘衡;黄婷婷;蒋昊翔;杨健
  • 通讯作者:
    杨健
Structural network performance for early diagnosis of spastic cerebral palsy in periventricular white matter injury
脑室周围白质损伤中痉挛性脑瘫早期诊断的结构网络性能
  • DOI:
    10.1007/s11682-020-00295-6
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Brain Imaging and Behavior
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Haoxiang Jiang;Heng Liu;Tingting Huang;Liang Wu;Fan Wu;Congcong Liu;Miaomiao Wang;Chao Jin;Jian Yang;Xianjun Li
  • 通讯作者:
    Xianjun Li
Inter-site harmonization based on dual generative adversarial networks for diffusion tensor imaging: Application to neonatal white matter development
基于双生成对抗网络的弥散张量成像的站点间协调:在新生儿白质发育中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    BioMedical Engineering OnLine
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jie Zhong;Ying Wang;Jie Li;Xuetong Xue;Simin Liu;Miaomiao Wang;Xinbo Gao;Quan Wang;Jian Yang;Xianjun Li
  • 通讯作者:
    Xianjun Li
痉挛型脑瘫感觉运动网络损伤的多模态MRI研究进展
  • DOI:
    10.3760/cma.j.cn112149-20210719-00685
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    中华放射学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蒋昊翔;徐丹丹;宋娟;丁凯;赵君;郁志伟;李贤军;杨健
  • 通讯作者:
    杨健
Morphologic variants of the hand motor cortex in developing brains from neonates through childhood assessed by MR imaging
通过磁共振成像评估从新生儿到儿童期大脑发育中手部运动皮层的形态变异
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    American Journal of Neuroradiology
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Fan Wu;Huifang Zhao;Yuli Zhang;Miaomiao Wang;Congcong Liu;Xiaoyu Wang;Yannan Cheng;Chao Jin;Jian Yang;Xianjun Li
  • 通讯作者:
    Xianjun Li

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其他文献

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    --
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  • 期刊:
    功能材料
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    --
  • 作者:
    夏燎原;吴义强;李贤军;胡云楚
  • 通讯作者:
    胡云楚
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    军械工程学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    原青云;孙永卫;张希军;李贤军
  • 通讯作者:
    李贤军
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    10.3760/cma.j.issn.1005-1201.2018.11.011
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中华放射学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    金超;程燕南;李贤军;刘聪聪;王苗苗;李改莲;周熙惠;刘俐;杨健
  • 通讯作者:
    杨健
木材中水分分布及其存在状态研究进展(英文)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    林业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭鑫;吴义强;李贤军
  • 通讯作者:
    李贤军
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    林业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡云楚;杨霞;李贤军;刘元;吴义强;彭万喜;傅峰
  • 通讯作者:
    傅峰

其他文献

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李贤军的其他基金

基于MRI的痉挛型脑瘫儿童个体化经颅磁刺激靶点图谱研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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