近期，哈尔科夫国立医科大学Nataliia Maryenko学者在Meta-Radiology第2卷第3期发表了一篇题为《Evaluation of cerebellar aging in MRI images: Fractal analysis compared to Euclidean geometry-based morphometry》的原创性论文。该论文通过比较分形分析和基于欧氏几何的形态测量学评估小脑老化的情况，证实了分形分析在检测和定量描述小脑与年龄相关的变化方面的有效性。
近年来，越来越多的证据表明，小脑不但参与运动和协调功能，而且参与认知和情绪调节，对神经系统功能做出了重要贡献。小脑与年龄相关的变化不仅影响衰老相关的协调和平衡障碍，还会对年龄相关的认知功能障碍造成影响。与衰老过程中小脑检查相关的结构MRI研究通常依赖于传统的基于欧氏几何的形态测量学分析，另一种可用于评估小脑空间结构特性的方法是分形几何。不同于欧氏几何所提供的绝对尺寸的定量评估，分形几何更侧重于空间填充程度的衡量，其表征参数“分形维数”被视为研究对象空间和结构复杂性的度量。然而目前基于MRI脑扫描的分形分析对小脑老化的研究尚且不足。
本研究旨在确定小脑分形维数随年龄的相关变化，并比较了分形分析和传统欧氏几何的形态测量学对小脑衰老的敏感性。研究发现与小脑绝对大小的非显著变化相比，分形维数与年龄相关的显著变化提示小脑组织的空间结构和纹理普遍发生了改变。本研究证实了分形分析在检测和定量描述小脑与年龄相关变化方面的有效性。这些发现强调了分形维数在定量评估正常和病理老化中小脑变化的实用价值，为诊断和跟踪各种神经疾病中小脑受累的临床应用提供了有前途的工具。
Maryenko N, Stepanenko O. Evaluation of cerebellar aging in MRI images: Fractal analysis compared to Euclidean geometry-based morphometry[J]. Meta-Radiology 2024:100101.
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编辑：欧漫
审核：赵伟
