MRI大脑特征分析在老年痴呆的诊断中的临床价值分析
2018-06-06孙智千马宏艳北京四季青医院康复医学科北京100097
孙智千 马宏艳 北京四季青医院康复医学科 (北京 100097)
痴呆作为一种在老年人群中具有较高发病率的疾病类型,对患者的生活质量产生着较大的影响[1]。目前国内外对于痴呆的诊断以及分类标准主要参照Hachinski缺血量表以及美国发行的《精神障碍的诊断和统计手册》(DSM -Ⅲ-R),然而上述标准中并未涉及现代影像学检测[2,3]。本研究主要对老年痴呆患者进行影像学检测,并对结果进行初步分析,旨在进一步完善老年痴呆的临床诊断与鉴别。现将相关研究结果进行如下报道。
1.资料与方法
1.1 一般资料
本研究以35例确诊为老年痴呆患者为主要研究对象,其中包括23例男性与12例女性。利用Hachinski缺血量表对老年痴呆患者进行划分,其中AD(阿尔茨海默氏病)21例,VD(血管性痴呆)14例。AD患者中男13例,女8例;年龄62~87岁,平均(68.3±3.2)岁;VD患者中10例男性,4例女性;年龄61~88岁,平均(68.2±3.4)岁。并以同期10例健康老年人作为对照组,其中,男性7例,女性3例;年龄62~88岁,平均(68.0±3.2)岁。对上述患者基本资料进行统计学分析发现,P>0.05,具有可比性。
1.2 检查方法
利用Siemens 1.5T MR扫描机进行SE序列成像检测。同时通过三维体积分析软件对横断面扫描结果进行测算,获得海马体积。并利用鞍上池层面横断面检测结果,对颞叶钩距离进行测量与记录,即钩间距[3-5]。
1.3 统计学方法
采用SPSS20.0对数据结果进行统计学分析。计数资料行χ2检验;计量资料行t检验,P<0.05表明数据差异具有统计学意义。
2.结果
本研究发现,与对照组患者相比较,AD患者表现为海马体积与大脑皮质萎缩,钩间距增宽,灰白质分界不清晰(其他部位受到不同程度累及)。VD患者海马体积与钩间距未见明显异常,但结合影像学差异可划分为MID(9例)以及BD(5例)两类。MID患者中6例患者的额叶存在斑片状梗死灶;基底节区存在斑片状或者索条状梗死灶的患者共7例;丘脑存在单发或者多发梗死灶情况的患者3例。在脑萎缩程度方面,程度较轻者6例,严重者3例。BD患者MRI结果表明其两侧的脑白质区与中心区存在斑片状对称性但大小不一的异常信号灶,境界清晰,T1WI信号等或者稍低,T2WI信号高,见表1。
表1.影像学检测结果分析
3.讨论
随着近年来社会的不断发展与人口老龄化的出现,老年痴呆的发病率呈现逐渐增加的趋势,对该疾病的诊断以及治疗提出了较为严峻的考验[6]。老年痴呆患者病情的发生与发展主要受到大脑皮质相关结构的异常变化的影响,临床表现为执行障碍等,在此类疾病中,AD与VD是具有较高的发病率且临床表现较为相近的疾病类型[1,7]。AD患者认知水平较VD患者略低,AD患者疾病早期记忆力损害较为明显,疾病发展后期两类患者认知水平相似[8]。随着影像学技术在临床领域的应用,对老年痴呆的诊断由组织病理学检测逐渐向活体脑组织形态学检测发展与转变。MRI等影像学检测手段,可较清晰的展示患者海马体积以及钩间距的变化,极大程度的改善了疾病的临床诊断[4,9]。VD疾病的产生主要源于血流障碍造成脑细胞出现损害的逐渐累积,主要受到梗死病灶面积以及病灶部位的影响,依据影像学检测差异可划分为MID与BD两类[3]。然而VD患者的海马体积以及钩间距均处于正常范围,临床表现主要为额枕叶以及基底节和丘脑异常病灶和双侧大脑半球白质对称性异常信号灶[3,6]。我国脑血管疾病发病率相对较高,老年痴呆多以VD为主,然而目前对VD诊断标准欠缺共识,因此VD误诊为AD的概率较高[6]。影像学检测手段,可较好的展示患者大脑特征情况,从而可从形态学变化情况对疾病类型及程度进行诊断。MID患者组织病理学结果呈现脑重量降低,轻度萎缩,脑组织病变造成腔梗以及缺血性脱髓鞘,中度轴突脱失,胶质细胞增生程度不一,双侧额叶后部情况最为严重,枕叶次之。BD患者侧脑室周围脑白质区与中心区存在斑片状对称性但大小不一的异常信号灶,境界清晰,T1WI信号等或者稍低,T2WI信号高[5,9]。
综上所述,利用MRI大脑特征分析的方式对老年痴呆进行诊断与鉴别具有较好的临床应用价值。
[1]何锡珍,刘欣彤,丁福,等.早期老年痴呆住院患者照顾者压力分析与护理干预[J].护士进修杂志,2015,30(6):535-537.
[2]曹现芳,侯亚男.老年痴呆病的发病机制与药物作用[J].中国现代药物应用,2015,9(7):138-139.
[3]余婷婷,经天,陈欣,等.从脑部影像学预测老年痴呆的发生[J].心理医生,2016,22(2):39-40.
[4]徐林,周德,黄丽卿,等.老年痴呆影像学诊断进展[J].中国老年学杂志,2016,36(21):5470-5472.
[5]邱思武.老年轻度认知功能损害的前瞻性多学科比较分析[J].现代诊断与治疗,2016,27(7):1257-1258.
[6]张登峰.阿尔兹海默病遗传风险相关基因的整合分析[D].中国科学院大学,2015.
[7]冯慧利,王蓬文.PET显像技术在阿尔茨海默病中的应用进展[J].神经药理学报,2016,6(3):24-31.
[8]韦日珍.基于MRI的轻度认知障碍疾病发展过程的分类预测研究[D].电子科技大学,2016.
[9]康佳.利用ReHo、ALFF、FC三种方法对部分性发作癫痫患者进行的静息态功能磁共振研究[D].内蒙古医科大学,2016.