基于局部一致性和多变量模式分析的颞叶癫痫诊断方法研究

摘要

目的:提出一种基于局部一致性(regional homogeneity,ReHo)和多变量模式分析(multivariate pattern analysis,MVPA)的颞叶癫痫(temporal lobe epilepsy,TLE)诊断方法。方法:收集17例TLE患者(作为TLE组)和32例正常被试(作为正常对照组)的静息态功能磁共振数据,并进行ReHo分析。在ReHo分析的基础上,利用MVPA对TLE患者和正常被试进行分类,并计算各脑区的权重。根据脑区权重选择感兴趣区(region of interest,ROI),分析TLE组ROI的ReHo值与智力评分的相关性;利用准确率、敏感度、精确度等评价指标和ROC曲线评估该方法的分类性能。结果:该方法分类的准确率为87.27%、敏感度为73.91%、精确度为94.44%,AUC值为0.94;右侧小脑后叶(CRBLCrus2_R)、右侧舌回(LING_R)、右侧楔叶(CUN_R)和左侧颞上回(STG_L)在识别TLE中贡献较大;言语商与STG_L的ReHo值之间存在明显的正相关,操作商和总智商与LING_R的ReHo值之间呈负相关。结论:提出的方法可以辅助TLE诊断,为探索TLE的发病机制提供了参考。