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目的:利用磁共振扩散张量成像技术(DTI)、基于纤维束的空间统计方法(TBSS)和机器学习方法研究鼻咽癌患者放疗后不同时期全脑白质结构及全脑白质网络的改变情况,探索基于全脑DTI数据,机器学习方法能否对放疗后不同时期患者与对照组在个体水平进行区分,达到较高识别率,寻找最具区分能力的脑白质区域及白质连接,作为放射性脑损伤的生物学标志,为临床早期诊断及干预提供理论依据。材料和方法:对77例鼻咽癌放疗后患者及67例正常对照进行DTI扫描。1.DTI数据预处理:将原始DICOM格式的数据转化为NIFTI格式,用McFliirt及eddy_correct消除头动误差及进行电涡流校正,用BET进行脑提取,进而通过DTIFit生成FA图。2.图像处理:接着利用TBSS寻找鼻咽癌放疗后病例组与对照组之间的脑白质FA值存在差异的区域。将所得每个FA值图像互相配准得到目标图像,并通过仿射变换配准到MNI152空间中,创建一个平均FA值骨架。3.分类:将FA骨架图像连成特征向量,提取出组间有显著差异的特征,使用支持向量机(SVM)对其进行分类。4.白质网络构建:利用自动解剖标记模板(AAL)对每个被试的DTI图像进行脑区分割(116个脑区),并进行确定性的白质纤维束追踪,进而生成对称的116×116脑矩阵,去掉对角成分,选择上三角的成分(6670 elements)当作分类特征。5.白质网络分类:采用两样本t检验提取出组间具有显著性差异的特征,再进行非线性特征的提取,使用SVM对其进行分类。最后采用置换检验(permutation test)及ROC曲线来评价分类器的可靠性。结果:放疗后0-6个月组与对照组分类识别率为84.5%。和对照组相比,放疗后0-6个月组具有区分能力的脑区FA值均减低,主要位于双侧小脑,包括左侧小脑7b区及右侧小脑9区。放疗后6-12个月组与对照组分类识别率为83.9%。和对照组相比,放疗后6-12个月组具有区分能力的脑区FA值均减低,其主要位于左侧颞叶白质区及左侧小脑,包括左侧颞中回、左侧小脑10区及左侧小脑8区。放疗后>12个月组与对照组分类识别率为74.5%。和对照组相比,放疗后>12个月组具有区分能力的脑区FA值均减低,主要位于双侧颞叶白质区及左侧小脑,包括右侧颞上回颞极、左侧颞中回、左侧小脑10区、左侧小脑8区。对于全脑白质连接,放疗后0-6个月组和对照组:SVM分类器达到的分类识别率为 82.5%(SS=83.3%,SC=82.1%;置换检验,p<0.0001);放疗后 6-12个月组和对照组:SVM分类器达到的分类识别率为78.4%(SS=76.7%,SC=79.1%;置换检验,p<0.0001);放疗后>12个月组和对照组:SVM分类器达到的分类识别率为76.3%(SS=80%,SC=74.6%;置换检验,p<0.0001)。与对照组相比,放疗后各组的脑白质连接(一致性特征)均减低,三组特征并不全部匹配,但均主要分布于额叶-边缘网络、颞叶及小脑。结论:本研究利用DTI-TBSS以及机器学习方法评估鼻咽癌放疗后患者脑白质微观结构及全脑白质网络的改变情况,结果发现放疗后各组与对照组均可以互相区分开来,并能达到较高的识别率。证实了放射性脑损伤中最具疾病区分能力的白质区位于双侧颞叶及双侧小脑,并且它是一种全脑白质网络发生异常的疾病,放疗后各组最具疾病区分能力的一致性特征(白质连接)强度均减低,主要分布于额叶-边缘网络、颞叶及小脑。上述最具疾病区分能力的脑白质区域及脑白质连接模式或可作为一种生物学标志为放射性脑损伤的临床早期诊断与治疗提供帮助。