European Radiology：帕金森的早期诊断有了新希望-QSM与放射组学的联合出击！

帕金森病（PD）是一种长期的退行性疾病，主要影响大脑黑质（SN）中产生多巴胺的神经元。PD通常是根据临床病史和运动症状来诊断的。然而，由于不同的临床表现与其他疾病重叠，早期疾病的诊断可能具有挑战性。黑质神经系统中铁的沉积增加是PD最常见的特征之一。因此，识别能够量化和可视化铁沉积的成像标志物在过去几年中越来越受欢迎。

基于测量相位和局部磁场之间的对应关系的定量磁敏感图谱（QSM）是定量测量大脑铁沉积的首选方法，从QSM测得的磁感应强度值（MSV）与脑铁沉积呈正相关。然而，由于MSV不能评估铁沉积的空间分布，因此对PD的诊断能力仍然有限。

放射组学可以通过挖掘高通量的定量成像特征来解决这个问题，可以自动识别图像信息、分析图像纹理并量化图像内不同体素的空间关系。多年来，放射组学越来越多地被用于医学成像，包括磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）、超声波和正电子发射断层扫描（PET）研究。然而，到目前为止，只有少数研究调查了放射组学在诊断PD中的作用。

认知障碍（CI）是PD常见的非运动症状，其发病率随年龄、病程和运动症状的严重程度而增加。CI继发于各种疾病的大脑铁沉积异常，可能参与PD的病理过程。以前的研究表明，放射组学可以捕捉到PD患者CI中无法目测的微小变化。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究探讨了QSM和放射组学在区分PD患者和健康对照组（HCs）中的诊断能力，并研究了MSV和放射组学特征作为客观评估PD患者CI成像标志的临床价值，为PD的早期诊断及病程进展的评估提供了更灵敏、更准确的影像学参考。

共有104名PD患者和45名年龄性别匹配的健康对照者（HCs）接受了QSM检查。前者完成了Hoehn-Yahr阶段和蒙特利尔认知评估（MoCA）。根据疾病阶段、病程和MoCA评分，将患者分为几个亚组。ROI被细分为黑质（SN）、尾状核头（HCN）和壳核。MSVs和放射组学特征从QSM获得。构建多变量逻辑回归（MLR）和支持向量机（SVM）模型来诊断PD，并评估了MSVs、放射组学特征和MoCA评分之间的相关性。 

PD患者双侧SNc的MSVs高于HCs（P < 0.001）。两组之间的一些放射组学特征存在差异（P < 0.05）。右侧SNc的MSVs和右侧SN的放射组学特征分别具有最高的曲线下面积（AUC）。综合MLR模型（0.90）和SVM模型（0.95）在诊断PD时显示出比MSVs更好的分类性能（P < 0.05）。HCN的MSVs与PD亚组的MoCA评分呈负相关。PD患者的放射组学特征和MoCA评分之间存在相关性。 

图 QSM图像和ROI的划定。A-D分别为PD和HC的SN、HCN和PUT的图像。A PD患者SN内的燕尾征消失，且QSM信号强度高于HC。B 燕尾征在HC的双侧SN中显示。C, D PD（C）的HCN和PUT内的QSM信号强度比HC（D）高。E-J SN、HCN和PUT的ROI。该图中的ROI被用来提取放射组学特征。首先，我们划定了每个参与者的二维ROIs（每个约8-10层）（E，J，I）。然后，将同一脑区的二维ROI分别合并为一个三维ROI。最后，从这些三维ROI中提取放射学特征

本研究表明，基于QSM的黑质体系统的放射组学特征和MSVs可以在诊断PD和评估PD相关的CI方面发挥关键作用。

原文出处：

Jin Juan Kang,Yue Chen,Guo Dong Xu,et al.Combining quantitative susceptibility mapping to radiomics in diagnosing Parkinson's disease and assessing cognitive impairment.DOI:10.1007/s00330-022-08790-8