融合多種影像資訊於阿茲海默症先期診斷平台建置及臨床應用評估

阿滋海默症（Alzheimer's disease , AD）是一個神經退化性的疾病，目前研究結果顯示，不管是在遺傳性的或自發性的都會發生之重要現象即為老年瘢塊（plaque）的產生。這是一個主要由蛋白質所糾結而成的細胞外的沈澱(主要為amyloid-β蛋白質，或簡稱Aβ)，在很多AD病患的腦切片中都可以發現。目前對阿滋海默症的認知為由於Aβ在細胞內的累積，因此引發細胞凋亡的訊息導致神經細胞死亡等大腦皮質萎縮現象。同時，目前亦有許多研究顯示，載脂蛋白E (Apolipoprotein E) 與AD疾病具有相當大的關聯性。本計畫的重點在於建立一個針對阿茲海默症的一個多影像整合平台，以進行阿茲海默症早期診斷。現今在阿茲海默症的診斷上，大多侷限於各別資訊的分析。目前仍無法僅賴單一項檢驗或單一影像診斷工具來斷定一個人是否得了阿茲海默症。此外，由於亞洲人種以及歐美人種的大腦解剖上的差異，因此現行歐美AD大腦樣板分析資料庫無法使用，必須自行建立。透過本計畫執行的另一個重要的目標及為建立一個亞洲人的大腦樣板分析資料庫以提供未來除了阿茲海默症之外，也有機會作其他大腦退化性疾病的診斷。因此，綜上所述，本計畫第一年會以高磁場(3T)磁振造影影像為基礎，蒐集包含正常人、輕度認知障礙患者以及阿茲海默症病患的大腦影像，同一個人也會拍攝葡萄糖正子斷層掃描影像，以供第二年計畫使用；同時第一年亦將針對所蒐集到資料的腦部、灰質、白質和腦脊髓液的體積作測量，另外由於海馬迴的萎縮在分辨正常和重度阿茲海默症比較容易，所以我們亦會對於海馬回的體積作量測，同時第一年我們使用基因演算法完成阿茲海默症分類比對工作，提供醫師進一步的資訊，輔助臨床上的診斷與治療。本計畫第二年擬利用葡萄糖正子斷層掃描影像(18F-FDG PET)，並且加入統計學的概念取得病人與正常人之間的差異性，使用另一種分類演算法(SVM)，來評估不同特徵的優劣。第三年我們預計完成整合系統，開發一個使用者平台，整合前面兩年的結果，並再對特徵以及分類演算法作進一步的分析與改善，最後希望建立出億餘臨床醫師診斷用的資訊平台，並且幫助阿茲海默症發生前之預防醫學的發展。

系統編號:PB9808-2380
原計畫編號:NSC98-2221-E182-040-MY3