李华兵，唐湘祁，陈远，肖焕辉，王思伦*

阿尔茨海默病(Al zheimer's disease，AD)是痴呆症的最主要病因，占到50%～75%，且发病率随年龄的增长而增加，65岁以后AD发病率每5年大约增加1倍[1]。AD类神经退行性疾病进展的一个常见生物学标记是脑结构的形态学改变，这种变化可以通过体积测量[2-4]或绘制脑结构萎缩的三维空间分布图来评估。基于全脑或者单一脑区解剖结构的纵向研究发现，脑萎缩在AD疾病进展过程中逐渐加速[5-7]。在病理学应用中，针对不同脑结构的体积测量已被确定为AD检测有效的影像学生物标志物[8]。此外，家族性AD研究中发现，左侧海马体和右侧海马体分别在AD诊断前9年和6年前就已经出现明显萎缩，而根据脑边界位移计算的全脑萎缩在AD诊断前的3～4年就已经发生[9]。

在针对AD脑结构估计的影像学方法中，人工勾画测量迄今仍然是量化大脑萎缩性变化的金标准，即基于对每个特定感兴趣脑区的位置和形状的知识基础进行手动勾画和计算体积[10-11]。此方法因为要在大量的MRI扫描影像中分离脑部结构，需要花费大量时间，而且依赖于专家技能和解剖学知识[12-13]。近年来自动化脑影像技术越来越多地被用于寻找中枢神经系统疾病的生物学标志物、以及用于诊断和预测病程进展[14]。目前大量的研究报道了一些用于脑部区域分割和体积计算的自动化分析系统[13，15-18]。

本前瞻性研究通过对脑部MRI影像数据的分析，旨在评估一种脑结构自动化测量方法，并与人工手动勾画方法分割脑影像的方式进行比较，确定脑结构自动化测量的准确性和可靠性。……