皮质层纹理分析与疾病诊断

18/22皮质层纹理分析与疾病诊断第一部分皮质层纹理分析技术原理 2第二部分皮质层纹理特征提取方法 5第三部分皮质层纹理特征与疾病的关系 7第四部分皮质层纹理分析在疾病诊断中的应用 9第五部分皮质层纹理分析在阿尔茨海默病诊断中的研究 11第六部分皮质层纹理分析在精神分裂症诊断中的研究 14第七部分皮质层纹理分析在脑卒中的研究 16第八部分皮质层纹理分析在神经退行性疾病诊断中的前景 18

第一部分皮质层纹理分析技术原理关键词关键要点皮质层图像获取

1.磁共振成像（MRI）：利用磁场和射频脉冲成像，提供高空间分辨率的皮质层图像。

2.计算机断层扫描（CT）：利用X射线成像，提供颅骨结构和皮质层钙化信息。

3.弥散加权成像（DWI）：测量水分子扩散，可显示白质纤维束走向，提供额外的皮质层纹理信息。

皮质层纹理特征提取

1.灰度直方图：计算图像中每个灰度值的出现频率，反映皮质层的整体亮度分布。

2.纹理能量：测量图像中纹理模式的能量，反映皮质层内局部对比度。

3.相关性：计算图像中相邻像素之间的相关性，反映皮质层的纹理方向和粗糙度。

皮质层纹理分类

1.机器学习算法：使用支持向量机、随机森林等算法对皮质层纹理特征进行分类，建立疾病诊断模型。

2.深度学习算法：利用卷积神经网络等算法，自动从皮质层图像中学习特征，实现高精度分类。

3.多模态融合：融合来自不同成像模态的纹理信息，提高疾病诊断的准确率。

皮质层纹理分析在疾病诊断中的应用

1.阿尔兹海默病：皮质层纹理分析可识别海马体萎缩和皮质层变薄等早期阿尔兹海默病标志。

2.帕金森病：纹理分析可检测黑质纹理改变，辅助帕金森病的早期诊断。

3.自闭症谱系障碍：皮质层纹理分析可揭示额叶和颞叶纹理异常，为自闭症诊断提供客观的依据。

皮质层纹理分析的趋势和前沿

1.动态皮质层纹理：探索皮质层纹理随时间的变化，反映疾病进展和治疗效果。

2.多尺度纹理分析：分析不同空间尺度的纹理模式，提高疾病分类的鲁棒性。

3.人工智能与纹理分析：将人工智能算法与皮质层纹理分析相结合，实现自动化诊断和个性化治疗计划制定。

皮质层纹理分析的未来展望

1.精准医疗：皮质层纹理分析将作为一种重要的生物标记，指导疾病的精准诊断和靶向治疗。

2.早期预警：通过监测皮质层纹理变化，实现疾病的早期预警和干预，改善患者预后。

3.量化评估：皮质层纹理分析将成为量化评估疾病严重程度、监测治疗效果和预测预后的有力工具。皮质层纹理分析技术原理

一、简介

皮质层纹理分析是一种通过定量分析脑部磁共振成像（MRI）图像中皮质层的纹理特征来获取疾病相关信息的非侵入性技术。纹理特征描述了图像中像素的局部分布模式，可以反映皮质层的结构和组织学变化，进而提供疾病诊断和预后评估的依据。

二、基本原理

皮质层纹理分析技术一般采用以下步骤：

1.图像预处理：对MRI图像进行预处理，包括校正运动伪影、脑组织分割、皮质层分割等，以获取高质量的皮质层图像。

2.纹理特征提取：使用数学算法从皮质层图像中提取纹理特征。常用的纹理特征包括：

-一阶统计量：平均灰度、方差、偏度、峰度

-二阶统计量：自相关、互信息、熵

-高级纹理特征：小波变换、Gabor滤波器、局部二值模式（LBP）

3.纹理特征量化：将提取的纹理特征量化为数字，并形成特征矩阵。

4.统计分析：使用统计方法（如t检验、方差分析或机器学习算法）比较健康组和疾病组之间的纹理特征差异，寻找疾病相关的生物标记物。

三、应用

皮质层纹理分析技术已广泛应用于神经系统疾病的诊断和预后评估，包括：

1.阿尔茨海默病：早期诊断、病程进展监测和治疗反应评估

2.帕金森病：鉴别诊断、病程监测和预后评估

3.多发性硬化：鉴别诊断、病灶检出和疾病活动监测

4.癫痫：致痫灶定位、预后评估和治疗监测

5.脑肿瘤：肿瘤分级、预后评估和治疗反应监测

四、优点和局限性

优点：

-非侵入性、成本低

-提供额外的诊断和预后信息

-可以发现MRI常规成像无法检测到的疾病相关变化

局限性：

-受图像质量和分割准确性的影响

-对纹理特征的解释尚不完全明确

-不同的研究中使用的纹理特征和分析方法存在差异，影响结果的可比性

五、结论

皮质层纹理分析技术是一种有前途的工具，可用于神经系统疾病的诊断和预后评估。通过提取和分析皮质层图像中的纹理特征，可以提供疾病相关的生物标记物，辅助临床诊断、监测病程和评估治疗效果。第二部分皮质层纹理特征提取方法关键词关键要点【灰度直方图分析】

1.计算皮质层图像中每个灰度级别的像素数量，形成灰度直方图。

2.提取直方图统计特征，如平均灰度、方差、偏度和峰度，表征图像的灰度分布。

3.不同脑病患者的皮质层灰度直方图特征可能存在差异，可用于辅助疾病诊断。

【纹理共生矩阵分析】

皮质层纹理特征提取方法

纹理特征提取是皮质层纹理分析的关键步骤，其目的是从皮质层图像中提取反映其纹理信息的特征。常用的皮质层纹理特征提取方法包括：

#基于统计的方法

灰度直方图

灰度直方图统计了图像中每个灰度级的像素数。它反映了图像的灰度分布，可以用于衡量图像的对比度、亮度和纹理粗糙度。

灰度共生矩阵（GLCM）

GLCM记录了图像中像素对的灰度值和空间关系。它提供了关于图像纹理的丰富信息，包括对比度、相关性、熵和均一性。

#基于模型的方法

Gabor滤波器

Gabor滤波器是一种定向滤波器，模拟视觉皮层中简单细胞的反应。它提取特定方向和频率的纹理特征。

小波变换

小波变换将图像分解成不同频率和方向的子带。通过分析不同子带的能量分布，可以提取图像的多尺度纹理特征。

#基于深度学习的方法

卷积神经网络（CNN）

CNN是一种深度神经网络，通过卷积和池化操作提取图像特征。它可以自动学习皮质层纹理的特征，无需人工特征设计。

循环神经网络（RNN）

RNN是一种擅长处理时序数据的深度神经网络。它可以捕获皮质层纹理的动态变化，例如不同大脑区域之间的关联性。

#具体应用

具体应用中，不同的皮质层纹理特征提取方法适合不同的疾病诊断任务。例如：

-阿尔茨海默病（AD）：基于GLCM和Gabor滤波器的统计方法可以检测AD患者皮质层纹理的变化。

-癫痫：基于CNN和RNN的深度学习方法可以分析皮质层纹理的时间和空间模式，以识别癫痫发作部位。

-多发性硬化（MS）：基于小波变换的模型方法可以提取皮质层纹理的多尺度特征，以诊断MS患者的脱髓鞘病变。

-精神分裂症：基于CNN和GLCM的混合方法可以捕捉皮质层纹理的全局和局部特征，以研究精神分裂症患者的脑结构异常。

#评估和选择特征

皮质层纹理特征提取完成后，需要评估和选择相关的特征。常用的评估方法包括：

-分类精度：衡量特征在疾病分类中的准确性。

-鲁棒性：衡量特征对噪声和变化的稳定性。

-解释性：衡量特征与疾病病理生理机制之间的联系。

根据评估结果，选择具有高分类精度、鲁棒性和解释性的特征，以构建用于疾病诊断的皮质层纹理特征集。第三部分皮质层纹理特征与疾病的关系关键词关键要点主题名称：阿尔茨海默病

1.皮质层纹理特征的变化与阿尔茨海默病的进展密切相关，特别是海马和颞叶皮层区域。

2.纹理异常，如均一性增加、熵减少和相关性增强，被视为早期神经退行变的指示物，有助于早期诊断和预后评估。

3.通过机器学习算法对皮质层纹理特征进行分类，可以提高阿尔茨海默病的诊断准确率，并区分其亚型。

主题名称：精神分裂症

皮质层纹理特征与疾病的关系

皮质层纹理分析是医学影像领域的一项重要技术，利用影像数据中的纹理模式分析大脑皮质层结构和功能。皮质层纹理特征与各种神经系统疾病密切相关，为疾病诊断和预后评估提供valuable的信息。

纹理特征与疾病的关联

不同的纹理特征与特定疾病或病理过程相关联。研究表明：

*灰质浓度(GMV)：在阿尔茨海默病、帕金森病和精神分裂症等神经退行性疾病中减少。

*白质完整性(FA)：在多发性硬化症和创伤性脑损伤中降低，反映髓鞘损伤和轴突损伤。

*局部灰度值的对比度（局部对比）：在抑郁症和双相情感障碍等精神疾病中增加。

*边缘的锐度和复杂性：在自闭症谱系障碍和注意力缺陷多动障碍中改变，反映神经发育异常。

*纹理方向性：在偏头痛和癫痫等神经血管疾病中改变，反映皮质层结构的紊乱。

特定疾病的纹理特征

阿尔茨海默病：以额颞叶皮质层纹理的紊乱为特征，表现为GMV降低、FA降低和局部对比度增加。纹理特征可以区分阿尔茨海默病患者与健康个体，并预测疾病进展和认知能力下降。

帕金森病：表现为黑质纹理改变，包括GMV降低、FA降低和局部对比度增加。纹理分析可以帮助早期诊断帕金森病，并评估疾病进展和治疗效果。

精神分裂症：表现为额叶和颞叶皮质层纹理的紊乱，包括GMV降低、局部对比度增加和边缘锐度降低。纹理特征可以作为精神分裂症的潜在生物标记物，并预测疾病预后。

抑郁症：表现为额叶和边缘系统的纹理改变，包括局部对比度增加和纹理方向性改变。纹理分析可以帮助诊断抑郁症，并预测治疗反应。

结论

皮质层纹理分析提供了大脑皮质层结构和功能的unique见解。不同疾病或病理过程的纹理特征具有特定的模式，可以用于疾病诊断、预后评估和治疗监测。随着成像技术和纹理分析方法的不断发展，纹理分析有望在神经疾病的临床实践中发挥越来越重要的作用。第四部分皮质层纹理分析在疾病诊断中的应用关键词关键要点皮质层纹理分析在疾病诊断中的应用

阿尔茨海默病

1.皮质层纹理分析可识别阿尔茨海默病早期和轻度认知障碍患者的脑结构异常，包括灰质体积减少、脑萎缩和连通性受损。

2.通过结合纹理特征和临床数据，可以提高阿尔茨海默病的诊断准确性，并预测疾病进展。

3.纵向皮质层纹理分析可监测阿尔茨海默病患者疾病的进展和治疗反应。

帕金森病

皮质层纹理分析在疾病诊断中的应用

#概述

皮质层纹理分析（CTA）是一种用于量化大脑皮质层结构复杂性的技术。通过分析MRI图像中皮质层中灰质和白质之间的相互作用，CTA可以提供有关脑组织结构和功能的宝贵信息。近年来越，CTA已显示出在各种疾病诊断中的潜在应用。

#CTA在神经退行性疾病中的应用

阿尔茨海默病（AD）和帕金森病（PD）等神经退行性疾病会导致皮质层的进行性变薄和萎缩。CTA能够检测这些变化，并有助于早期诊断和疾病进展监测。

*阿尔茨海默病：研究表明，CTA可以区分AD患者与健康对照组，并与认知功能下降相关。CTA还可以预测AD的发生和进展。

*帕金森病：CTA已用于评估PD患者皮质层的变化，并与运动症状的严重程度相关。CTA还可以帮助区分PD与其他帕金森综合征。

#CTA在精神疾病中的应用

精神分裂症、双相情感障碍和焦虑症等精神疾病也与皮质层纹理的变化有关。CTA的应用可以提供对这些疾病病理生理学的见解。

*精神分裂症：CTA研究发现，精神分裂症患者的皮质层纹理异常，与认知功能受损和阳性症状相关。CTA可以作为精神分裂症诊断的生物标志物。

*双相情感障碍：CTA已用于研究双相情感障碍患者的发作和缓解期之间的皮质层纹理差异。CTA可能有助于识别双相情感障碍易感人群和监测疾病进展。

*焦虑症：焦虑症，如社交焦虑症和广泛性焦虑症，也与皮质层纹理异常有关。CTA可以提高焦虑症的早期诊断准确性并提供治疗效果的客观指标。

#CTA在其他疾病中的应用

CTA还探索性地应用于各种其他疾病的诊断，包括：

*脑卒中：CTA可以评估脑卒中后皮质层的损伤和康复。

*癫痫：CTA有助于定位癫痫灶，并可能区分不同类型的癫痫发作。

*创伤性脑损伤：CTA可以量化创伤性脑损伤后皮质层的损害，并预测功能预后。

#CTA的优势和局限性

优势：

*非侵入性且无害

*提供有关皮质层结构和功能的定量信息

*潜在的早期疾病诊断和监测疾病进展

局限性：

*受MRI图像质量的影响

*需要专门的软件和技术专长

*可能因不同MRI扫描仪和处理参数而异

#结论

皮质层纹理分析是一种有前途的技术，用于各种疾病的诊断。通过量化皮质层的结构复杂性，CTA可以提供对疾病病理生理学的宝贵见解，提高诊断准确性，并监测治疗效果。随着技术进步和持续的研究，CTA有望在神经系统疾病的诊断和管理中发挥越来越重要的作用。第五部分皮质层纹理分析在阿尔茨海默病诊断中的研究皮质层纹理分析在阿尔茨海默病诊断中的研究

引言

阿尔茨海默病(AD)是一种进行性神经退行性疾病，其特征是认知功能下降、神经元丢失和淀粉样蛋白斑块积聚。早期诊断和监测对于AD的有效管理至关重要。皮质层纹理分析(CTA)是一种基于磁共振成像(MRI)的技术，它可以量化大脑皮质中的细微结构变化。CTA在AD诊断中的应用已成为一个活跃的研究领域。

皮质层纹理的改变

AD患者的皮质层纹理发生了显着改变。这些变化可以通过CTA量化，并且与AD的病理特征相关。例如，在AD中，额颞叶皮质显示纹理均匀性降低，而顶枕叶皮质则显示纹理粗糙度增加。这些变化反映了神经元丢失、神经胶质细胞反应和淀粉样蛋白沉积等AD相关病变。

CTA在AD诊断中的应用

CTA已被用于开发AD的诊断模型。这些模型利用CTA特征来区分AD患者和健康对照组，以及区分AD与其他神经退行性疾病，如血管性痴呆和额颞叶痴呆。研究表明，CTA在AD诊断中具有很高的准确性，区域下曲线(AUC)值通常超过0.90。

与其他神经影像技术相结合

CTA通常与其他神经影像技术相结合，例如体积测量、扩散张量成像(DTI)和正电子发射断层扫描(PET)。这种多模式成像方法可以提供AD的更全面视图，并提高诊断准确性。例如，CTA与体积测量相结合，可以识别早期AD中的细微结构变化，这些变化可能在形态学上不易检测到。

纵向监测

CTA也用于监测AD患者的疾病进展。纵向研究表明，CTA特征随着时间的推移而变化，反映了AD病理的进展。这些变化可以用于追踪疾病进展、评估治疗效果并预测疾病预后。

局限性

尽管CTA在AD诊断中具有前景，但仍存在一些局限性。例如，CTA受MRI采集参数和图像分析方法的影响。此外，CTA特征可能会受到年龄、性别和正常认知衰老等因素的影响。

结论

CTA是一种有前途的技术，可用于AD的诊断、监测和预后。通过量化皮质层微结构的变化，CTA可以提供关于AD病程的宝贵信息。随着技术的不断完善和新的生物标志物的发现，CTA有望在AD管理中发挥越来越重要的作用。

具体研究实例

研究1：一项针对100名AD患者和100名健康对照组的研究表明，CTA能够以92%的准确率区分两组。研究人员发现，额颞叶皮质的纹理均匀性降低是AD的特征性标志。

研究2：另一项研究比较了CTA和DTI在AD诊断中的性能。结果表明，CTA在区分AD和血管性痴呆方面比DTI更准确。研究人员得出结论，CTA可以提供DTI无法捕获的补充信息。

研究3：一项纵向研究追踪了50名AD患者达3年。研究发现，CTA特征随着疾病进展而显着变化。特别是，海马体纹理粗糙度的增加与认知功能下降相关。第六部分皮质层纹理分析在精神分裂症诊断中的研究关键词关键要点皮质层纹理分析在精神分裂症诊断中的敏感性

1.皮质层纹理分析已显示出识别精神分裂症患者与健康个体的高灵敏度。

2.不同的纹理特征（例如，灰质体积、皮质厚度、表面积）已被证明在精神分裂症中表现出改变。

3.这些改变与疾病的严重程度、预后和治疗反应有关，表明纹理分析在精神分裂症诊断中具有潜力。

皮质层纹理分析在精神分裂症诊断中的特异性

1.皮质层纹理分析对于区分精神分裂症和其他精神疾病具有重要意义，包括双相情感障碍和抑郁症。

2.某些纹理特征，例如局部脑回扭曲和其他表面形态改变，在精神分裂症中具有高度特异性。

3.通过结合特定的纹理特征，可以提高皮质层纹理分析在精神分裂症诊断中的特异性。皮质层纹理分析在精神分裂症诊断中的研究

精神分裂症是一种复杂的、多因素的精神疾病，其特征是认知、情感和行为的异常。皮质层纹理分析是一种神经影像学技术，利用磁共振成像（MRI）数据来表征大脑皮层组织的微观结构特征。皮质层纹理异常与精神分裂症的病理生理有关，使其成为诊断和预后评估的潜在生物标志物。

研究综述

大量研究探索了皮质层纹理分析在精神分裂症诊断中的应用。这些研究涉及广泛的人群，包括首次发病患者、慢性患者和高风险人群。使用的纹理特征包括局部二进制模式、灰度共生矩阵和运行长度矩阵。

研究结果

研究结果总体上一致，表明精神分裂症患者的皮质层纹理与健康对照组存在显着差异。这些差异可见于大脑的不同区域，包括前额叶、颞叶和顶叶。

*前额叶：精神分裂症患者的前额叶纹理异常最为显着，表现为局部二进制模式的对比度和匀质性降低，以及灰度共生矩阵中的相关性和对比度降低。这些异常与认知功能障碍和负性症状有关。

*颞叶：颞叶纹理异常也常见于精神分裂症患者，表现为异常的神经元排列和突触连接。这些异常与精神病性症状，例如幻觉和妄想有关。

*顶叶：顶叶纹理异常在精神分裂症中较少见，但已与感知异常和运动功能障碍有关。

分类性能

皮质层纹理分析在区分精神分裂症患者和健康对照组方面显示出良好的分类性能。机器学习算法，例如支持向量机和随机森林，已被用于基于纹理特征的分类。研究表明，基于纹理特征的分类模型可以达到70%到90%的准确率。

预后评估

除了诊断，皮质层纹理分析还被探索用于精神分裂症的预后评估。研究表明，治疗后症状改善的患者的纹理特征改善，而预后较差的患者的纹理特征保持异常。纹理特征还与认知功能、社会功能和生活质量有关。

结论

皮质层纹理分析是精神分裂症诊断和预后评估的有前途的技术。该技术通过表征大脑皮层的微观结构特征，提供了疾病病理生理的见解。尽管需要进一步的研究来优化纹理特征提取和分类算法，但皮质层纹理分析有可能成为精神分裂症临床实践的宝贵工具。第七部分皮质层纹理分析在脑卒中的研究关键词关键要点主题名称：皮质层纹理分析在急性缺血性脑卒中研究

1.皮质层纹理分析可作为早期急性缺血性脑卒中患者预后的预测指标，表明皮质层纹理改变可能与脑组织损伤的严重程度和恢复潜力相关。

2.纹理特征的改变，如均匀性、对比度和能量，可以在卒中后早期检测到，并随着时间的推移而演变，这可能有助于监测疾病进展和指导治疗决策。

3.皮质层纹理分析与传统的影像学指标，如弥散张量成像（DTI）和灌注加权成像（PWI），具有互补性，可以提供更全面的卒中损伤评估。

主题名称：皮质层纹理分析在脑出血研究

皮质层纹理分析在脑卒中的研究

引言

皮质层纹理分析（CTA）是一种使用磁共振成像（MRI）量化大脑灰质微观结构的非侵入性技术。它已被应用于研究各种神经系统疾病，包括脑卒中。脑卒中是一种由于脑血流中断而导致脑组织损伤的疾病。CTA在脑卒中诊断和预后中显示出巨大的潜力。

用于脑卒中CTA的MRI技术

CTA通常使用T1加权MRI或T2加权MRI图像。T1加权图像基于组织弛豫时间的差异，而T2加权图像则基于组织水含量的差异。这些差异使CTA能够识别灰质和白质之间的边界，以及灰质纹理的细微变化。

CTA在脑卒中诊断中的应用

CTA已用于区分卒中类型，包括缺血性卒中和出血性卒中。缺血性卒中是由脑血流受阻引起的，而出血性卒中是由脑血管破裂引起的。CTA可以识别缺血性卒中的早期缺血区域，并预测出血性卒中的出血严重程度。

此外，CTA还可以区分急性卒中和陈旧性卒中。急性卒中发生在症状出现后的48小时内，而陈旧性卒中发生在48小时后。CTA可以检测急性卒中中的渗出性成分，并评估陈旧性卒中的神经元损伤程度。

CTA在脑卒中预后中的应用

CTA已用于预测卒中患者的功能预后。研究表明，CTA纹理特征与患者的运动功能、认知功能和独立性水平相关。低层纹理异质性与更好的预后相关，而高层纹理异质性与较差的预后相关。

此外，CTA还可以识别卒中后出现并发症的高危患者。例如，CTA纹理特征已被证明可以预测卒中后癫痫的发生。

CTA在脑卒中研究中的局限性

尽管CTA在脑卒中研究中显示出巨大的潜力，但它也存在一些局限性。CTA是一种依赖于MRI图像质量的技术，图像质量受到各种因素的影响，例如磁场强度、扫描参数和运动伪影。此外，CTA纹理特征的解释可能因所使用的分析方法而异。

结论

CTA是一种有前途的技术，可用于脑卒中诊断、预后和治疗监测。通过量化大脑灰质的微观结构，CTA可以提供有价值的信息，以指导临床决策和改善患者预后。随着CTA技术的不断进步，我们预计它将发挥越来越重要的作用。

关键数据

*CTA可以区分缺血性卒中和出血性卒中，灵敏度和特异性分别高达95%和97%。

*CTA可以预测缺血性卒中的神经元损伤严重程度，与临床评分有很强的相关性。

*CTA纹理异质性与卒中患者的功能预后密切相关，低层纹理异质性与更好的预后相关。

*CTA纹理特征可以预测卒中后癫痫的发作，灵敏度和特异性分别为80%和90%。第八部分皮质层纹理分析在神经退行性疾病诊断中的前景关键词关键要点主题名称：皮质层纹理分析在阿尔茨海默病诊断中的前景

1.皮质层纹理分析可以识别阿尔茨海默病相关的细微结构变化，在疾病的早期阶段就具有强大的诊断潜力。

2.结合多模态成像技术，皮质层纹理分析可以提高阿尔茨海默病与其他神经退行性疾病（如额颞叶痴呆）的鉴别诊断准确性。

3.纵向皮质层纹理分析可以监测阿尔茨海默病的疾病进展和治疗反应，为临床管理提供有价值的信息。

主题名称：皮质层纹理分析在帕金森病诊断中的前景

皮质层纹理分析在神经退行性疾病诊断中的前景

皮质层纹理分析作为一种非侵入性神经影像技术，在神经退行性疾病的早期诊断和预后评估中展现出广阔的前景。

阿尔兹海默病(AD)

皮质层纹理分析已被广泛应用于AD的诊断。研究表明，AD患者的皮质层纹理会出现特征性变化，表现为皮质层变薄、灰质密度降低和纹理不规则性增加。这些变化与认知功能受损和淀粉样蛋白沉积有关，可为AD的早期检测提供有价值的信息。

*皮质层变薄：AD患者的某些脑区，如内侧颞叶和后扣带回，会出现皮质层显著变薄。这种变薄与神经元和突触的丢失有关，是AD神经病变的关键特征。

*灰质密度降低：灰质密度反映了脑组织中神经元、胶质细胞和毛细血管的密度。AD患者的皮质层灰质密度降低，这可能反映了神经元变性、突触丧失和神经胶质反应的变化。

*纹理不规则性增加：皮质层纹理不规则性反映了组织内部结构的复杂性和异质性。AD患者的皮质层纹理不规则性增加，表示神经元损失和组织重组的异常模式。

帕金森病(PD)

皮质层纹理分析也在PD诊断中显示出潜力。PD患者的皮质层纹理变化主要见于与运动相关的脑区，如黑质、脑桥和纹状体。这些变化与多巴胺能神经元的丢失、神经胶质反应和神经炎症有关。