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【中文期刊】 姚远 胡文瀚 等 《癫痫与神经电生理学杂志》 2023年32卷2期 87-93页ISTIC
【摘要】 目的 探索基于体素的形态学分析方法(MAP)在核磁共振结果阴性的Ⅱ型局灶性皮质发育不良(FCD)患者中的致痫区定位价值.方法 回顾性分析北京天坛-丰台癫痫中心2019年1月至2020年12月期间54例病理诊断为FCD Ⅱ型的核磁共振阴性患者...
- 概要:
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【中文期刊】 钱微 黄沛钰 等 《临床放射学杂志》 2014年33卷12期 1831-1835页ISTICPKU
【摘要】 目的 运用基于体素的形态学分析(VBM)方法寻找与戒烟治疗结果(4周持续戒断率)相关的脑结构.方法 对23名慢性吸烟者于戒烟治疗前采用MR三维成像技术进行脑结构扫描,利用VBM方法对戒烟成功和戒烟失败两组之间的脑灰质体积进行比较,并采用统计...
【关键词】 慢性吸烟;戒烟;基于体素的形态学分析方法;
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【中文期刊】 周聪 程宇琪 《山东医药》 2017年57卷27期 102-105页ISTICCA
【摘要】 强迫症(OCD)是一类以反复出现强迫意念和(或)强迫行为等强迫症状为主要表现的慢性致残性精神障碍,脑灰质结构异常是其重要神经病理基础之一.核磁共振成像(MRI)检查可发现OCD患者灰质体积异常、皮层形态学异常,进一步提示OCD的发病机制.借...
- 概要:
- 方法:
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【中文期刊】 王金芳 张玉梅 《神经损伤与功能重建》 2016年11卷1期 56-59页ISTIC
【摘要】 发现阿尔茨海默病(AD)早期阶段的生物标志物有利于提高AD诊断的准确性及早期诊断AD.随着神经影像及分析方法的发展,基于体素的形态学分析方法(VBM)因其可重复性及准确性引起了人们的重视,利用VBM方法研究AD的灰质体积,可通过神经结构体积...
【关键词】 基于体素的形态学分析方法;阿尔茨海默病;灰质体积;
- 概要:
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【中文期刊】 廖艳辉 唐劲松 等 《中国药物依赖性杂志》 2011年20卷2期 101-104页ISTICCSCDCA
【摘要】 目的:了解慢性吸烟者是否存在脑灰质改变.方法:采用磁共振三维成像技术对44名吸烟者和44名相匹配的不吸烟者脑结构扫描,利用基于体素的形态学分析方法进行吸烟与非吸烟者两组之间的脑灰质体积比较.结果:与不吸烟者组相比,吸烟者组的左侧丘脑、额中回...
【关键词】 慢性吸烟;脑灰质;基于体素的形态学分析方法;
- 概要:
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【中文期刊】 伊慧明 江山 《国际医学放射学杂志》 2011年34卷2期 162-165页ISTIC
【摘要】 基于纤维束示踪的空间统计方法(TBSS)能够自动、准确地分析扩散张量数据,克服了基于体素的形态学分析在配准和平滑等过程中存在的不足,可对不同被试者的主要白质纤维束对齐、配准,从而达到较精准的组间比较,因此对脑白质异常区域定位更准确,为定量评...
【关键词】 扩散张量成像;基于体素的形态学分析;基于纤维束示踪的空间统计方法;
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【中文期刊】 柯铭 孙鹏飞 等 《中国临床心理学杂志》 2021年29卷5期 918-922页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:利用格兰杰因果分析(Granger causality analysis,GCA)模型探究青少年肌阵挛癫痫(Juvenile Myoclon-ic Epilepsy,JME)患者有效连接.方法:采集20例青少年肌阵挛癫痫患者和20例健...
【关键词】 青少年肌阵挛癫痫;基于体素的形态学分析方法;有效连接;
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【中文期刊】 蒋思雨 董丽平 等 《中国神经精神疾病杂志》 2024年50卷1期 17-22页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 采用基于体素的形态学分析(voxel-based morphometry,VBM)比较伴和不伴躯体症状抑郁症患者大脑灰质体积变化,探索伴躯体症状抑郁症患者在MRI上特有表现.方法 纳入52例抑郁症患者,根据入组时健康问卷躯体症状群量表...
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【中文期刊】 张盼 张桂荣 等 《分子影像学杂志》 2024年47卷10期 1061-1066页
【摘要】 目的 通过基于体素的形态学测量方法,系统分析首次透析前终末期肾病(ESRD)患者的脑灰质体积变化,探讨这些变化与整体认知功能、执行功能及工作记忆功能之间的相关性.方法 纳入2022年2月~2024年1月在本院就诊的拟行血液透析治疗的ESRD...
【关键词】 终末期肾病;基于体素的形态学测量方法;脑灰质体积;
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【中文期刊】 徐小雯 陈思睿 等 《实用放射学杂志》 2023年39卷11期 1743-1746页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 基于体素的形态学(VBM)方法联合结构磁共振成像(sMRI)观察经前期焦虑障碍(PMDD)患者前扣带回皮层(ACC)灰质结构的改变.方法 纳入PMDD患者 24 例(PMDD组)及健康对照(HC)30 例(HC组).收集所有受试者的临...
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