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摘要 目的 评估基于深度学习的脑年龄预测在视神经脊髓炎谱系障碍 (NMOSD) 和复发缓解型多发性硬化症 (RRMS) 中的临床意义。方法 这项队列研究使用了 2009 年至 2018 年期间从中国 6 个三级神经病学中心收集的回顾性数据。总共研究了 199 名 NMOSD 患者和 200 名 RRMS 患者以及 269 名健康对照者。85 名 NMOSD 患者和 124 名 RRMS 患者进行了临床随访（平均持续时间 NMOSD=5.8±1.9（1.9-9.9）年，RRMS=5.2±1.7（1.5-9.2）年）。深度学习用于从健康对照者的 MRI 扫描中了解“脑年龄”并估计患者的脑年龄差距（BAG）。结果 NMOSD 组（5.4±8.2 岁）和 RRMS 组（13.0±14.7 岁）的 BAG 显著高于健康对照组。两组患者中，较高的基线残疾评分和严重的脑容量损失与 BAG 升高有关。RRMS 患者病程越长，BAG 升高就越高。BAG 可显著预测 NMOSD 和 RRMS 患者的扩展残疾状态量表恶化。结论 NMOSD 患者存在明显的 BAG，尽管其 BAG 小于 RRMS。BAG 是 NMOSD 和 RRMS 中具有临床意义的 MRI 标记。
视神经脊髓炎谱系障碍和多发性硬化症的大脑年龄差距
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