多元回归分析案例（刘军教授团队近期连续在高水平期刊发表多篇新技术研究成果）

近期，湖南省科技领军人才、湖南省医学影像临床医学研究中心主任、湘雅二医院放射科主任刘军教授团队连续在《Brain》（IF=15.255，JCR1区）、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning System》（IF=14.255，JCR1区）、《Frontiers in Immunology》（IF=8.786，JCR1区）、《Neuroimage》（IF=7.1，JCR1区）、《Cancers》（IF=6.575，JCR1区）、《Frontiers in Cardiovascular Medicine》（IF=6.050，JCR1区）、《Frontiers in Aging Neuroscience》（IF=5.702，JCR1区）、《Journal of Magnetic Resonance Imaging》（IF=5.119，JCR1区）、《Journal of clinical medicine》（IF=4.964，JCR2区）发表最新研究成果，中南大学湘雅二医院均为第一作者单位或通讯作者单位。

人工智能相关研究成果：

题为“GMILT: A Novel Transformer Network that Can Noninvasively Predict EGFR Mutation Status”的文章原创性提出了一种可控的多示例学习transformer模型-gated multiple instance learning transformer (GMILT)。该模型基于计算机NLP领域最为先进的Transformer模型，结合多示例学习（multiple-instance learning）和主动学习（active learning）充分提取和挖掘三维CT有效的空间信息，并首次通过嵌入方式将肺腺癌浸润程度信息融入模型，来辅助预测EGFR突变表型，得到了较高的预测效能。此外，该文章提出一种新的三维可视化方式来显示肺癌中EGFR突变最可能的区域，有望指导临床穿刺。该文发表于人工智能权威期刊《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning System》，放射科赵伟副研究员为第一作者，放射科刘军教授为第一通讯作者；推想公司陈伟导助理研究员为共同第一作者，复旦大学附属华东医院李铭教授为共同通讯。全文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9836969。

题为“Transformer-Based Deep-Learning Algorithm for Discriminating Demyelinating Diseases of the Central Nervous System With Neuroimaging”的文章同样采用Transformer模型，提出了一种多示例学习模型：Co-Scale Conv-Attentional Image Transformers（COAT）。该模型基于目前最先进的深度学习Transformer算法，结合多示例学习，充分提取中枢神经系统脱髓鞘疾病患者的常规MRI信息，对于多发性硬化、视神经脊髓炎谱系疾病及MOG抗体相关疾病的诊断进行预测。该文章首次将这一模型应用于中枢神经系统脱髓鞘疾病患者的脑与脊髓多部位、多序列MRI信息挖掘和提取，具有较高的分类预测效能，有望辅助中枢神经系统脱髓鞘疾病的临床分类诊断。该文发表于《Frontiers in Immunology》，放射科黄楚欣医生为第一作者，放射科刘军教授、神经内科卢伟教授为共同通讯作者。全文链接：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fimmu.2022.897959/full 。

题为“ViSTA: A Novel Network Improving Lung Adenocarcinoma Invasiveness Prediction from Follow-Up CT Series”的文章针对现实中随访时间间隔不确定性的情况，原创性设计了一个可视化简单时间注意力网络-Visual Simple Temporal Attention （ViSTA），该网络能够分析任意时间间隔的随访序列，快速高效获取不同时间序列之间的变化信息；刘军教授团队利用该模型分析了351例以磨玻璃结节表现为主的早期肺腺癌的随访CT图像，共1234套，结果显示ViSTA分析随访CT图像来预测早期肺腺癌浸润程度的准确率高于仅使用单次CT的准确率，同时模型的性能显著高于基于体积倍增时间（VDT）的模型以及既往随访序列模型LSTM。此外，在测试集中，模型的性能高于低年资放射科医生，达到了高年资放射科医生相接近的水准。该文发表于肿瘤权威期刊《Cancers》，放射科赵伟副研究员为第一作者，放射科刘军教授和复旦大学附属华东医院李铭教授通讯作者为，点内(上海)生物科技有限公司陈嘉俊、复旦大学附属华东医院放射科孙英丽博士为共同第一作者。

题为“Predicting the Severity of Neurological Impairment Caused by Ischemic Stroke Using Deep Learning Based on DWI images”的文章利用卷积神经网络对DWI图像进行自动分类，同时使用多种网络包括VGG、ResNet、DesNet、ResNext等网络对缺血性卒中患者的DWI图像进行分类，同时使用不同的预处理模式对分类结果进行对比，发现卷积神经网络能通过DWI图像对患者神经功能损伤程度进行有效分级，能有效区分轻型卒中与严重卒中。同时由于模型是基于患者恢复期神经功能损伤分级，在卒中急性期能有效发现核心梗死区与分类不匹配的存在，从而提示可能存在缺血半暗带，为溶栓治疗提供参考意见。该文发表在《Journal of clinical medicine》，放射科曾瑛博士为第一作者，放射科赵伟副研究员、刘军教授为共同通讯作者。全文链接：https://www.mdpi.com/1720378

MRI新技术研究成果：

题为“Persistent white matter changes in recovered COVID-19 patients at the 1-year follow-up” 的文章用三种弥散模型（DTI， DKI和NODDI），用基于纤维束的统计分析方法（TBSS）来探索新冠康复一年后的患者脑白质微结构的改变。然后，也针对患者康复一年后的认知功能进行了量表评估。最后，将脑白质微结构结果、认知功能的结果与急性期炎症因子以及临床特征行相关分析，以求发现影响白质微结构改变及认知功能改变的临床特征。同时，根据患者在其住院期间是否有ICU住院史进行了亚组分析。结果显示：新冠肺炎康复者和健康对照组相比，新冠康复患者在双侧放射冠、胼胝体膝部及左侧上纵束存在白质异常。且随着住院天数的增加，白质异常越明显，随着随访天数的增加，白质异常越轻微。认知量表没有发现明显组间统计学差异。有ICU住院史的患者较无ICU住院史的患者相比，在胼胝体体部存在分数各向异性（FA）的减低，表明在该部位存在白质的异常。研究揭示了新冠康复患者一年后脑白质微结构的异常，探讨了造成白质微结构异常的预测因子，对新冠康复患者的预后及护理具有重要意义。该论文发表于《Brain》，实现湘雅二医院在该杂志零的突破，第一作者为中南大学湘雅二医院在读博士黄思泓，长沙市第一医院呼吸科主任周志国、湘雅二医院呼吸与危重症医学科在读博士杨丹晖为共同第一作者，湘雅二医院放射科刘军教授和湘雅二医院呼吸与危重症医学科罗红教授为共同通讯作者。全文链接：https://doi.org/10.1093/brain/awab435。

题为“Brain responses to drug cues predict craving changes in abstinent heroin users: A preliminary study” 的文章用三种类型的线索(药物，性，中性)来检测海洛因成瘾患者的大脑激活模式。用一般线性模型（GLM）来提取大脑的激活，然后使用心理-生理交互作用(PPI)分析来评估回路水平上的功能耦合。对海洛因成瘾患者进行延迟戒断后的纵向跟踪，并对他们对海洛因渴求的变化进行评估。利用多元回归分析来验证海洛因成瘾患者基线状态是否可以预测延迟戒断后的渴求变化。结果显示与中性线索相比，药物线索下左侧DLPFC、丘脑、苍白球、中央前区、壳核、补充运动区、下顶叶、双侧扣带回/楔前叶(PCC)、枕叶皮质、舌、梭状回和颞中回的激活增强。在延迟戒断后的纵向跟踪，基线状态下药物线索诱导的左DLPFC的激活与渴求的减少呈正相关。基线状态下药物线索诱导的左侧DLPFC与双侧丘脑的功能耦合与渴求减少呈负相关。本研究为阿片类药物使用障碍的奖赏缺乏理论提供了新的证据。该论文发表于神经领域权威期刊《Neuroimage》，西安电子科技大学研究生刘爽为第一作者，中南大学湘雅二医院放射科刘军教授与西安电子科技大学袁凯教授为共同通讯。全文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34000396/。 该文入选ESI top 1% 高被引论文。

题为“Evidence for Dopamine Abnormalities Following Acute Methamphetamine Exposure Assessed by Neuromelanin-Sensitive Magnetic Resonance Imaging”的文章，刘军教授紧跟前沿，采用NM-MRI观察急性甲基苯丙胺给药后大鼠神经黑色素浓度变化，间接且非侵入性的测量多巴胺功能。研究发现在对照组（生理盐水）和实验组（甲基苯丙胺）中，在给药后每个时间点（基线和 5、30、60和90 分钟），黑质NM-MRI信号强度明显高于其他脑区，此外，在急性甲基苯丙胺给药后，成瘾相关脑区的NM-MRI信号强度随时间呈持续上升趋势。然而，随着时间的推移，对照组NM-MRI信号强度没有明显变化。在甲基苯丙胺给药后，黑质中NM-MRI信号强度的增加幅度和速率均高于其他脑区。该研究表明，神经黑色素主要沉积在黑质，在急性甲基苯丙胺暴露后，多巴胺向神经黑色素转化在黑质最为显著。急性甲基苯丙胺暴露诱导的多巴胺释放增加可能导致神经黑色素在多个脑区的积累增加。NM-MRI可作为一种有效的成像工具，用于检测药物成瘾和相关非神经退行性疾病的病理变化。该文发表于《Frontiers in Aging Neuroscience》，第一作者为放射科唐菲博士，放射科刘军教授为唯一通讯作者。全文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9190254/

题为“Diagnostic performance of gliomas grading and IDH status decoding A comparison between 3D amide proton transfer APT and four diffusion-weighted MRI models”的文章使用了新型三维快速酰胺质子转移成像序列和新型弥散q-space的采集序列。新型3D APT序列实现了5分钟左右完成全脑等体素高分辨酰胺质子转移成像；新型弥散采集方式实现了6分钟左右完成DTI、DKI、NODDI、MAP四种高级弥散模型成像。基于这两种新技术，该论文对胶质瘤的分级和IDH基因分型进行了预测，比较了各模型和参数的诊断效能，并探讨可能存在的原因和机制。结果显示APT和高级弥散对于胶质瘤的分级和IDH分型有着一定的价值。同时，发现APT在IDH基因分型方面较其他模型具有更高的诊断效能，能有效的预测IDH基因突变状态。该论文发表于磁共振成像权威期刊《Journal of Magnetic Resonance Imaging》,第一作者为放射科硕士研究生郭虎，放射科刘军教授为通讯作者。全文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jmri.28211

题为“Cerebro-Cardiovascular Risk, Target Organ Damage, and Treatment Outcomes in Primary Aldosteronism”文章总结了原发性醛固酮增多症患者的心脑血管风险，重点关注醛固酮对靶器官的损害，包括大脑、心脏、血管系统、肾脏、脂肪组织、糖尿病和阻塞性睡眠呼吸暂停综合征。此外，还讨论了原发性醛固酮增多症的主要治疗方式及其相关结局，包括肾上腺切除术和内科治疗方式。了解原发性醛固酮增多症的心脑血管危险因素及其治疗结局，将有助于改善原发性醛固酮患者的心脑血管疾病预后，降低心脑血管事件的发生率和死亡率。该文发表于期刊《Frontiers in Cardiovascular Medicine》，第一作者为放射科林潇医生，放射科刘军教授、代谢内分泌科袁凌青教授为共同通讯作者。全文链接：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcvm.2021.798364/full

医学影像是临床上重要的平台科室，在疾病检出、诊断、辅助治疗、预测等方面均发挥着巨大作用。人工智能技术在医学影像领域的兴起，为临床决策的辅助提供了新的手段及方案。鉴于此，刘军教授团队依托湖南省医学影像临床医学研究中心从临床出发，与众多高水平院校及研究机构开展多学科交叉合作，在人工智能方面开展了较为深入的研究。团队目前发表文章120余篇，其中Lancet Digital Health、Radiology、Medical Image Analysis、Neuroimage、Theranostics、TMI等高水平SCI文章75篇，8篇IF＞10，主持国家级及省部级课题20余项，培养了湖南省科技领军人才、湖南省225医学学科带头人、教育部“双带头”人才、“全国科技系统抗击新冠肺炎先进个人”、湖湘青年英才、湖南省优青等人才。

作者：欧漫 赵伟

编辑：沙丽娜

责编：赵晓华