【記者曾博群台北報導】陽明交通大學團隊近日宣布，他們運用早期開發的數學模型，將之應用於大腦磁振造影（MRI）影像分析，以辨別阿茲海默症患者和健康人群大腦結構的差異，為阿茲海默症診斷開創新方向。隨著全球老齡化加劇，阿茲海默症患者數量不斷增加，目前僅能透過症狀或腦部類澱粉蛋白正子造影進行早期診斷，而傳統MRI只能提供大腦外形，無法細緻呈現神經元分布。此項新技術有望補足MRI解析度不足的問題，為阿茲海默症及其他腦科疾病提供全新診斷方法。

這套數學模型由陽明交大醫學系主任楊智傑教授多年前開發，最初用於比較文本間的關聯性，曾成功應用於《紅樓夢》文本真偽鑑定，揭示出後40回可能非曹雪芹原著。此外，該模型還曾用於分析心跳時間序列、基因序列相似度等領域。

如今，楊智傑團隊將此技術延伸至腦科學領域，透過分析MRI影像中的神經元聚集密度，生成可量化的大腦結構數據，讓研究人員能夠在結構層面上捕捉阿茲海默症大腦與健康大腦的差異。

研究顯示，阿茲海默症患者的大腦在雙側後扣帶回、海馬迴和嗅覺皮質等區域呈現結構混亂的特徵，反映出類澱粉蛋白沉積引起的神經組織排列不規則。楊智傑以房屋結構作比，解釋該技術可如檢視建築般比對大腦結構異常，為疾病早期診斷提供可靠依據。

楊智傑表示，這種方法不僅適用於阿茲海默症，也可應用於其他腦科疾病，如思覺失調症、躁鬱症、憂鬱症和帕金森氏症等。這些疾病目前主要依賴症狀量表評估，但若能透過結構變化檢測，則有助於提早發現和治療。該技術的研究成果已發表於國際期刊，並展現出其在腦科診斷與研究上的潛力。