【摘要】：腦是人體最為復(fù)雜的器官之一,大腦內(nèi)多個腦區(qū)協(xié)調(diào)運作,高效地整合信息和分工,構(gòu)成了一個復(fù)雜的腦網(wǎng)絡(luò),其中,腦白質(zhì)作為神經(jīng)中樞系統(tǒng)的重要組成部分,主要負(fù)責(zé)腦網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的信息傳輸。許多重大腦疾病在發(fā)病初期常表現(xiàn)為腦網(wǎng)絡(luò)的紊亂,如自閉癥、抑郁癥等,因此,對腦網(wǎng)絡(luò)的研究是目前神經(jīng)科學(xué)研究的重點及熱點。擴散張量成像技術(shù)(Diffusion Tensor Imaging,DTI)依據(jù)腦內(nèi)水分子擴散的三維位移分布,能夠在體且無創(chuàng)地對腦白質(zhì)及腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進行成像,為腦白質(zhì)的研究提供了強有力的手段,目前已被廣泛應(yīng)用于術(shù)前評估及重大腦疾病和腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)研究中。然而與傳統(tǒng)的磁共振成像不同,研究人員無法通過讀片的方式直接觀察腦白質(zhì)及腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),因此,數(shù)據(jù)分析是DTI成像技術(shù)應(yīng)用于腦疾病研究的關(guān)鍵,目前常用的方法有定量計算、纖維追蹤、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建等。動物實驗在神經(jīng)科學(xué)的研究中占有舉足輕重的作用,其中,獼猴以其具有與人類高度相似的行為學(xué)特性及生物學(xué)特性,被越來越多地應(yīng)用于重大腦疾病的基礎(chǔ)研究中。相比于傳統(tǒng)的組織切片等實驗手段,對模型獼猴進行在體的DTI成像,不僅能夠大大的降低實驗成本,還能夠通過橫向?qū)Ρ燃翱v向的跟蹤的方法,全面地研究重大腦疾病在發(fā)生、發(fā)展過程中腦白質(zhì)及腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的變化。隨著國內(nèi)外獼猴DTI腦成像實驗的廣泛開展,如何對其進行有效的數(shù)據(jù)分析成為目前亟待解決的問題。為了能夠?qū)ΛJ猴DTI腦成像進行客觀的數(shù)據(jù)分析,首先需要建立具有群體代表性的獼猴腦白質(zhì)圖譜及擴散張量腦模板。獼猴腦圖譜有助于探索腦功能特性并了解腦結(jié)構(gòu),是連接生物醫(yī)學(xué)和醫(yī)學(xué)影像學(xué)的橋梁,對腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的分析至關(guān)重要�；谌X白質(zhì)纖維的獼猴腦白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)可以定量分析纖維連接、腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩�。目�?獼猴腦圖譜的研究并不全面,無法精確地描繪活體狀態(tài)下三維白質(zhì)纖維束的形態(tài)結(jié)構(gòu)、走行方向及連接情況。獼猴腦白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的研究甚少,無法在腦圖譜的基礎(chǔ)上理解腦白質(zhì)的分布及信息傳輸。因此,本論文著重于獼猴擴散張量腦模板、腦白質(zhì)圖譜、腦白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與分析。本文在國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,以30只健康恒河猴為研究對象,開展了以下研究工作:第一,提出利用基于q空間的DWI標(biāo)準(zhǔn)化方法將DTI圖像配準(zhǔn)至標(biāo)準(zhǔn)空間,建立了基于擴散張量的獼猴FA、MD、b0像標(biāo)準(zhǔn)腦模板。第二,采用確定性纖維束追蹤算法獲得了標(biāo)準(zhǔn)空間下的全腦白質(zhì)纖維束,依據(jù)虛擬分割手工地勾畫了主要的白質(zhì)纖維束,并平均30只獼猴的纖維束圖構(gòu)建了獼猴腦白質(zhì)圖譜。腦白質(zhì)圖譜能夠很好地描繪各種尺寸微小、形態(tài)結(jié)構(gòu)不同的三維白質(zhì)纖維,可提取某種特定纖維束進行定量分析,輔助腦外科手術(shù)。第三,在前兩部分工作的基礎(chǔ)上利用已建立的獼猴標(biāo)準(zhǔn)腦圖集構(gòu)建了基于纖維束追蹤的獼猴腦白質(zhì)網(wǎng)絡(luò),分析了網(wǎng)絡(luò)的全局及局部效率、小世界屬性,且對獼猴腦白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)進行了模塊劃分,進一步分析了網(wǎng)絡(luò)的hub節(jié)點。基于纖維追蹤的獼猴腦白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)有益于研究腦網(wǎng)絡(luò)的模塊化、核心腦區(qū)及復(fù)雜腦功能的實現(xiàn)。
【圖文】：

圖 2.1 DWI 圖像的空間標(biāo)準(zhǔn)化流程示意圖2.4 擴散張量標(biāo)準(zhǔn)腦模板的建立隨著磁共振成像技術(shù)的日益成熟，已經(jīng)衍生出了從不同角度反映腦的多種成像方法，也就是多模態(tài)磁共振成像方法。隨著多模態(tài)圖像的采集與獲取，與模態(tài)相對應(yīng)的腦模板也快速發(fā)展，比如 T1 加權(quán)像模板，其能清晰地反映腦的結(jié)構(gòu)形態(tài)。腦模板能提供一個標(biāo)準(zhǔn)腦圖像和標(biāo)準(zhǔn)空間以用于圖像標(biāo)準(zhǔn)化。擴散張量成像技術(shù)可以通過檢測水分子的三維位移分布來研究大腦微觀結(jié)構(gòu)，對 DTI 圖像進行預(yù)處理并結(jié)合多個被試的擴散信息能夠構(gòu)建代表平均被試大腦微觀結(jié)構(gòu)的擴散張量腦模板。擴散張量腦模板包含關(guān)于腦微觀結(jié)構(gòu)的豐富信息，可用于比較被試的微觀結(jié)構(gòu)和群體間的腦連接性，生成數(shù)字腦圖譜，并且能夠給空間標(biāo)準(zhǔn)化及構(gòu)建包含詳細(xì)擴散信息的腦圖譜提供參考。不同的擴散張量腦模板能突出不同的解剖特征，張量擬合得到的 FA、MD 等參數(shù)都可以被用來生成各種模板。

獼猴標(biāo)準(zhǔn)FA腦模板
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R445.2

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本文編號：2589210