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作者：赵磊;王训恒;范明;厉力华;
单位：杭州电子科技大学自动化学院;
摘要：目的 基于T1加权MRI(T1-weighted MRI, T1W-MRI)预测多动症注意力缺陷症状，并挖掘与症状显著相关的脑区和脑网络连接。材料与方法 本研究的试验被试包括范德堡大学的21组重复测量健康被试和北京大学的38例混合型多动症患者。在获取每例被试的脑部T1W-MRI数据后，预处理得到标准化数据。提取体素级皮层厚度形态特征和对应的影像组学特征，使用组内相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）评估特征的可重复性。基于全脑ICC均值降序排序后的影像组学特征和Desikan-Killiany(DK)脑图谱构建个体化脑形态网络，通过特征距离相似度表征个体化脑形态连接。使用支持向量回归（support vector regression, SVR）模型进行注意力缺陷症状的预测，并通过留一法交叉验证评估模型性能。结果 注意力缺陷症状与预测值的相关性系数r=0.44 (P=0.01)。预测模型显示，脑区相关连接以右脑外侧枕叶皮层和右脑横颞皮层为中心。这些显著脑区与网络连接的发现支持了多动症前额叶皮层功能异常假说和默认模式网络异常假说。结论 基于皮层厚度影像组学特征的个体化脑形态网络能够有效表征大脑的拓扑结构，有潜力成为评估注意力缺陷的新型影像标志物。
关键词：多动症;;磁共振成像;;皮层厚度;;影像组学;;个体化形态网络
基金资助：国家自然科学基金项目（编号：62071158）~~
