[发明专利]基于LME模型的减重手术引起大脑结构变化的影像学统计分析方法

说明书

本发明公开了一种基于LME模型的减重手术引起大脑结构变化的影像学统计分析方法，我们选择T1结构像的成像方式研究肥胖病人在减重手术干预下大脑皮层结构的变化，更加直观；本发明的方法在实验设计上更新颖，较以往减重手术研究中单一手术组自身前后的对比分析设计，增加了肥胖对照组，充分考虑了肥胖病人在没有手术干预下一个月是否也有大脑结构变化的因素，使得实验设计更加严谨，保证了数据的测量与重复测量；本发明的方法采用LME模型研究减重手术引起肥胖病人大脑结构变化的研究，改善了单一组配对T检验统计方法忽略肥胖病人组自身的时间效应的缺点，使得结果更加鲁棒。

技术领域

本发明涉及一种影像学统计分析方法，具体涉及一种基于LME(Linear MixedEffects，线性混合效应)模型的2×2(组别×时间)设计的减重手术干预肥胖病人引起大脑结构变化的影像学统计分析方法，属于医学图像处理与分析技术领域。

背景技术

肥胖是全球高发病之一，严重影响患者生存时间及生活质量。据WHO统计，35％的癌症病例和70％因癌症死亡的病例都与肥胖有着一定关系。全球每天的5000例和每年超过260万例的死亡都与超重和肥胖有着密切的联系。在我国，肥胖发病率随生活水平提高而逐年升高，在某些地区，中年人群超重率已超过50％，青少年肥胖增速超过成年人，肥胖已成为影响国人健康的高发病之一。

针对肥胖治疗，国内外临床已经从不同角度采取了多种治疗方法。内科治疗肥胖，药物减肥疗效不理想，并伴有副作用，尤其是重度肥胖的疗效只有10％左右；而手术治疗重度肥胖或病态肥胖的近期疗效接近100％，中长期有效满意度达到85％-97％，减肥手术成为治疗肥胖唯一长期有效的方法。

运用以磁共振成像技术为代表的影像学方法研究肥胖对大脑的功能和结构影响的报道越来越多。大脑结构的变化往往被认为是引起大脑功能变化的物质基础，针对大脑结构变化的研究是目前衡量疾病导致大脑变化的一个重要方面。研究大脑灰质结构的方法主要包括：基于体素的形态学分析(VBM，voxel-based morphometry)、基于表面的形态学分析(SBM,surface-based morphometry)等。

采用VBM方法的研究发现，肥胖病人的大脑灰质体积在负责饮食控制、认知情绪调节、躯体感觉和视觉加工处理等区域比正常对照要显著降低；对肥胖病人大脑皮层形态变化的研究也揭示了肥胖病人在认知控制网络的皮层厚度相比于正常人发生了变化。

减肥手术显著的改变了肥胖病人的体重，是否对肥胖病人大脑结构产生了影响还需要研究来证明。有研究发现，减肥手术后肥胖病人的灰质密度提高，但均是采用手术组自身前后时间点对比的实验设计，利用一般线性统计模型的配对T检验或者双样本T检验的方法统计分析。这样设计忽略了肥胖病人组自身时间效应对大脑功能和结构的影响。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于LME(Linear MixedEffects，线性混合效应)模型的2×2(组别×时间)设计的减重手术干预肥胖病人引起大脑结构变化的影像学统计分析方法，该方法可保证数据分析的测量、重复测量以及结果的鲁棒性，为减肥手术改变肥胖病人体重背后的神经生理机制的研究提供影像学证据。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

一种基于LME模型的减重手术引起大脑结构变化的影像学统计分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、用磁共振仪器分别采集肥胖手术组术前和术后一个月以及肥胖对照组基线和一个月后大脑的T1结构像磁共振数据；

步骤二、对采集到的磁共振数据进行两个时间点的纵向数据处理，使用每个被试者作为自己的控制模板来减少个体间形态变异性的混杂效应；

步骤三、将纵向处理后的肥胖手术组和肥胖对照组的两个时间点的大脑皮层厚度数据进行整合，采用2×2设计方式建立LME模型，设置矩阵，统计分析组别×时间的交叉效应；