[论文解读] Analysis of Metric Distances and Volumes of Hippocampi Indicates Different Morphometric Changes over Time in Dementia of Alzheimer Type and Nondemented Subjects

Elvan Ceyhan, Can Ceritoglu+6 more|ArXiv.org|Jun 9, 2008

Alzheimer's disease research and treatments参考文献 71被引用 7

一句话总结

本研究采用大变形微分度量映射（LDDMM）计算海马体形状与模板之间的度量距离，发现非常轻度阿尔茨海默病痴呆患者在两年内表现出显著增加的形态测量学变化，尤其体现在右侧海马体，而对照组则无此类变化。当与体积损失结合时，度量距离在分类早期阿尔茨海默病方面优于单独使用体积，表明其作为神经退行性病变多模态生物标志物的重要价值。

ABSTRACT

In this article, we analyze the morphometry of hippocampus in subjects with very mild dementia of Alzheimer's type (DAT) and nondemented controls and how it changes over a two-year period. Morphometric differences with respect to a template hippocampus were measured by the metric distance obtained from the Large Deformation Diffeomorphic Metric Mapping (LDDMM) algorithm which was previously used to calculate dense one-to-one correspondence vector fields between the shapes. LDDMM assigns metric distances on the space of anatomical images thereby allowing for the direct comparison and quantization of morphometric changes. We use various statistical methods to compare the metric distances in a cross-sectional and longitudinal manner. At baseline, the metric distances for demented subjects are found not to be significantly different from those for nondemented subjects. At follow-up, the metric distances for demented subjects were significantly larger compared to nondemented subjects. The metric distances for demented subjects increased significantly from baseline to follow-up but not for nondemented subjects. We also use the metric distances in logistic regression for diagnostic discrimination of subjects. We compare metric distances with the volumes and obtain similar results. In classification, the model that uses volume, metric distance, and volume loss over time together performs better in detecting DAT. Thus, metric distances with respect to a template computed via LDDMM can be a powerful tool in detecting differences in shape in cross-sectional as well as longitudinal studies.

研究动机与目标

• 探究基于LDDMM的度量距离是否能够检测阿尔茨海默病患者与非痴呆对照组海马体的纵向形态测量学变化。
• 比较LDDMM度量距离与海马体积在横断面和纵向分析中的敏感性。
• 评估度量距离、体积及其变化率在区分非常轻度阿尔茨海默病型痴呆（DAT）与正常老化方面的诊断效用。
• 确定度量距离是否能够捕捉与大小无关的形状变化，并阐明其与脑萎缩模式的关系。

提出的方法

• 使用LDDMM在个体海马体MRI扫描与群体平均模板之间计算密集、可逆的微分同胚映射，生成编码解剖变形的向量场。
• 度量距离通过LDDMM初始动量向量场的平方L2范数计算，量化每个海马体与模板在形状空间中的测地距离。
• 采用重复测量方差分析评估诊断（DAT vs. 对照组）、时间（基线 vs. 随访）和半球（左 vs. 右）对度量距离的主效应和交互作用。
• 对度量距离和体积（海马体、脑、颅内）进行主成分分析（PCA），以评估其共享与独立的变异成分。
• 使用度量距离、体积及其体积年变化率（APC）训练逻辑回归模型，以分类DAT与对照组状态。
• 统计比较采用参数检验与非参数检验，以验证不同诊断与时间组之间度量距离的显著差异。

实验结果

研究问题

• RQ1 与非痴呆对照组相比，基于LDDMM计算的度量距离是否能检测出非常轻度阿尔茨海默病痴呆个体海马体的显著纵向形态测量学变化？
• RQ2 LDDMM度量距离在检测DAT组与对照组之间横断面和纵向差异方面，与海马体积相比表现如何？
• RQ3 当与体积及其变化率结合时，度量距离是否能提升对早期阿尔茨海默病的诊断分类性能，超越单独使用体积？
• RQ4 在DAT患者中，度量距离随时间的增加是否特异性地出现在右侧海马体？其是否与与大小无关的全局形状变化相关？
• RQ5 度量距离在多大程度上反映与大小无关的形状变化？其与形态变异主要成分的关系如何？

主要发现

• 随访时，DAT受试者的度量距离显著大于对照组（p = 0.007），表明其与模板的形态测量偏离随时间加剧。
• DAT受试者的度量距离从基线到随访显著增加，而对照组无此变化，揭示了痴呆组特有的进行性形状改变。
• 结合体积、LDDMM度量距离及体积年变化率（APC）的模型在诊断分类性能上最佳，优于仅使用体积或距离的模型。
• 度量距离与体积在横断面和纵向趋势上表现相似，但度量距离提供了关于形状的互补信息，超越了大小因素。
• 主成分分析（PCA）显示，度量距离主要为基于形状的度量，具有部分大小依赖性；而体积主要基于大小，具有次要形状贡献。
• 结合体积、度量距离及体积年变化率（APC）的分类器达到最高的正确分类率，表明其在早期阿尔茨海默病检测中具有协同生物标志物潜力。