1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着神经影像学技术的迅速发展，注意力缺陷多动障碍（Attention-Deficit/HyperactivityDisorder,ADHD）的神经生物学机制研究取得了重要进展。
ADHD是一种常见的神经发育障碍，其特征是持续的注意力不集中、多动和冲动，这些症状会严重影响患者的学业成就、社会适应和生活质量。
胼胝体作为连接左右大脑半球最大的白质结构，在协调双侧大脑活动、信息整合和高级认知功能中发挥着至关重要的作用。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，ADHD的神经影像学研究取得了很大进展，越来越多的研究开始关注胼胝体在ADHD中的作用。
国内研究现状国内学者如华南师范大学的刘涛等人(2017)利用扩散张量成像(DTI)技术发现，与健康对照组相比，ADHD患者胼胝体各部分的平均弥散度(MD)值均显著增加，提示ADHD患者胼胝体白质纤维束的完整性可能受损。
此外，北京大学第六医院的赵文静等人(2020)采用基于体素的形态学测量(VBM)方法分析了ADHD患者的结构磁共振成像(sMRI)数据，结果发现ADHD患者胼胝体体积较健康对照组显著减小，且胼胝体体积与ADHD症状严重程度呈负相关。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以ADHD患者和健康对照组为研究对象，采集两组人群的结构磁共振影像数据。
利用神经影像处理软件提取胼胝体形态数据，包括胼胝体体积、厚度、表面积等指标。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.研究对象招募:通过医院精神科和学校招募ADHD患者和年龄、性别匹配的健康对照组，所有受试者均需签署知情同意书。
2.数据采集:采用3.0T磁共振成像仪采集所有受试者的结构磁共振影像数据，并进行质量控制，排除图像质量不佳的数据。
3.胼胝体形态数据提取:利用FreeSurfer等神经影像处理软件对结构磁共振影像数据进行预处理，包括图像配准、分割、灰白质分割等，然后提取胼胝体形态数据，包括胼胝体体积、厚度、表面积等指标。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.研究方法的创新:本研究将采用先进的神经影像分析技术和机器学习方法，构建基于胼胝体形态数据的ADHD统计识别模型，相较于传统的形态学分析方法，该方法能够更全面、更客观地反映ADHD患者胼胝体形态特征。
2.研究内容的创新:本研究将在分析ADHD患者胼胝体形态差异的基础上，进一步探讨胼胝体形态指标与ADHD临床症状之间的关系，为ADHD的个体化治疗提供参考。
3.研究价值的创新:本研究构建的统计识别模型有望为ADHD的客观诊断提供辅助工具，并为开发基于胼胝体形态特征的个体化治疗方案提供参考，具有重要的临床应用价值。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘华,陈秀萍,贺永,等.注意缺陷多动障碍儿童胼胝体磁共振成像研究进展[J].临床放射学杂志,2020,39(11):1115-1119.
[2] 周欣,郭红,王静,等.儿童青少年注意缺陷多动障碍MRI研究进展[J].磁共振成像,2021,12(10):761-765.
[3] 刘丹,张小虎,岳林先,等.基于静息态脑功能磁共振影像的注意缺陷多动障碍诊断模型构建[J].中国医学影像技术,2022,38(11):1722-1726.
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