本文關(guān)鍵詞：基于功能及解剖連接模式正常人腦扣帶皮層亞區(qū)劃分，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的本實(shí)驗(yàn)分別利用靜息態(tài)功能磁共振圖像(resting state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)及擴(kuò)散張量圖像(diffusion tensor imaging,DTI),基于靜息態(tài)功能連接(resting state functional connectivity,rsFC)模式及解剖連接(anatomical connectivity,AC)模式對正常人腦扣帶皮層進(jìn)行功能亞區(qū)及解剖亞區(qū)的劃分,并分析不同亞區(qū)的rsFC模式及AC模式,進(jìn)而比較兩種方法分割結(jié)果是否具有一致性。對象與方法選取47例健康右利手志愿者(男29人;平均年齡26.3歲;年齡范圍20-40歲)。采集3D T1WI、rs-fMRI及DTI數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集使用GE Discovery MR750 3.0T MR掃描儀及頭部8通道相控線圈。采用單次激發(fā)回波平面成像(echo planar imaging,EPI)技術(shù)采集rs-fMRI數(shù)據(jù)及DTI數(shù)據(jù)在rs-fMRI數(shù)據(jù)采集期間,囑被試閉眼、呼吸平穩(wěn)、身體盡可能靜止、盡量不思考、保持清醒。在蒙特利爾神經(jīng)病學(xué)研究所(Montreal Neurological Institute,MNI)標(biāo)準(zhǔn)空間內(nèi)勾繪扣帶皮層感興趣區(qū)(Region of Interest,ROI)。預(yù)處理T1WI、rs-fMRI和DTI數(shù)據(jù)。而后,將3D T1WI首先在靜息態(tài)個(gè)體空間內(nèi)配準(zhǔn)到平均功能像,之后再配準(zhǔn)到MNI標(biāo)準(zhǔn)空間,獲得配準(zhǔn)參數(shù)。最后將MNI標(biāo)準(zhǔn)空間內(nèi)的扣帶皮層ROI利用配準(zhǔn)參數(shù)反配準(zhǔn)到個(gè)體靜息態(tài)空間內(nèi)。用類似的方法,將3D T1WI在個(gè)體彌散空間內(nèi)配準(zhǔn)到B0像,之后再配準(zhǔn)到MNI標(biāo)準(zhǔn)空間,獲得配準(zhǔn)參數(shù),將MNI標(biāo)準(zhǔn)空間內(nèi)的扣帶皮層ROI利用配準(zhǔn)參數(shù)反配準(zhǔn)到個(gè)體彌散空間內(nèi)。最終得到個(gè)體靜息態(tài)空間及彌散空間內(nèi)的扣帶皮層ROI。對于rs-fMRI數(shù)據(jù),計(jì)算個(gè)體ROI中的每個(gè)體素與全腦其他體素的時(shí)間序列的pearson線性相關(guān)系數(shù),得到交互連接矩陣;對于DTI數(shù)據(jù),估算個(gè)體ROI中每個(gè)體素和全腦其他體素的連接概率,得到交互連接矩陣。以上得到的交互連接矩陣均使用K-均值聚類算法自動(dòng)聚類分割,將種子區(qū)內(nèi)連接模式相似的體素聚合到一起。分割數(shù)的選擇采用交互驗(yàn)證的方法。最終計(jì)算最大概率圖譜,分別得到扣帶皮層功能亞區(qū)及解剖亞區(qū)。我們分別展示扣帶皮層功能亞區(qū)的rsFC模式及扣帶皮層解剖亞區(qū)的AC模式,驗(yàn)證亞區(qū)之間是否具有異質(zhì)性。同時(shí),為了探索扣帶功能亞區(qū)與解剖亞區(qū)之間的關(guān)系,我們從亞區(qū)的解剖位置及連接模式兩個(gè)方面將扣帶皮層功能亞區(qū)與解剖亞區(qū)進(jìn)行比較。結(jié)果基于rsFC模式將扣帶皮層分為6個(gè)亞區(qū):前扣帶皮層亞區(qū)、背側(cè)中前扣帶皮層亞區(qū)、腹側(cè)中前扣帶皮層亞區(qū)、中后扣帶皮層亞區(qū)、背側(cè)后扣帶皮層亞區(qū)及腹側(cè)后扣帶皮層亞區(qū)。每個(gè)亞區(qū)具有特定的rsFC模式�；贏C模式將扣帶皮層分為10個(gè)亞區(qū):亞區(qū)1-亞區(qū)10。每個(gè)解剖亞區(qū)有其特異性的AC模式。功能亞區(qū)與解剖亞區(qū)的對應(yīng)關(guān)系為:亞區(qū)1、2對應(yīng)前扣帶皮層亞區(qū)。亞區(qū)3-6對應(yīng)中扣帶皮層亞區(qū)。亞區(qū)7、8對應(yīng)背側(cè)后扣帶皮層亞區(qū)。亞區(qū)9、10對應(yīng)腹側(cè)后扣帶皮層亞區(qū)。結(jié)論1.基于rsFC模式將人腦扣帶皮層分為6個(gè)亞區(qū):前扣帶皮層亞區(qū)、背側(cè)中前扣帶皮層亞區(qū)、腹側(cè)中前扣帶皮層亞區(qū)、中后扣帶皮層亞區(qū)、背側(cè)后扣帶皮層亞區(qū)、腹側(cè)后扣帶皮層亞區(qū)。2.基于AC模式將人腦扣帶皮層分為10個(gè)亞區(qū):亞區(qū)1-亞區(qū)10。3.人腦扣帶皮層功能亞區(qū)與解剖亞區(qū)之間具有一致性。
【關(guān)鍵詞】：扣帶皮層 靜息態(tài) 概率性纖維追蹤 磁共振成像 功能連接 解剖連接
【學(xué)位授予單位】：天津醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R445.2;R322.8
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-10
• 縮略語/符號說明10-11
• 前言11-15
• 研究背景及現(xiàn)狀11-13
• 研究目的、方法13-15
• 1 對象和方法15-19
• 1.1 研究對象及MRI數(shù)據(jù)采集15
• 1.2 感興趣區(qū)（ROI）的定義15-16
• 1.3 基于rsFC模式正常人腦扣帶皮層亞區(qū)劃分16-18
• 1.3.1 靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)預(yù)處理16-17
• 1.3.2 基于rsFC模式的腦區(qū)分割17
• 1.3.3 聚類數(shù)的選擇17
• 1.3.4 計(jì)算最大概率圖譜及概率圖譜17
• 1.3.5 扣帶皮層功能亞區(qū)的rsFC模式17-18
• 1.3.5.1 靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)預(yù)處理17-18
• 1.3.5.2 扣帶皮層亞區(qū)與全腦的rsFC模式18
• 1.4 基于AC模式正常人腦扣帶皮層亞區(qū)劃分18-19
• 1.4.1 DTI數(shù)據(jù)預(yù)處理18
• 1.4.2 概率性纖維追蹤18-19
• 1.4.3 聚類數(shù)的選擇19
• 1.4.4 計(jì)算最大概率圖譜19
• 1.4.5 扣帶皮層解剖亞區(qū)的AC模式19
• 2 結(jié)果19-35
• 2.1 基于rsFC模式正常人腦扣帶皮層亞區(qū)分割結(jié)果19-21
• 2.2 每個(gè)扣帶皮層功能亞區(qū)的rsFC模式21-24
• 2.3 基于AC模式的正常人腦扣帶皮層亞區(qū)分割結(jié)果24-26
• 2.4 每個(gè)扣帶皮層解剖亞區(qū)的AC模式26-35
• 2.5 扣帶皮層功能亞區(qū)與解剖亞區(qū)的對應(yīng)關(guān)系35
• 3 討論35-41
• 3.1 扣帶皮層亞區(qū)劃分的方法35-36
• 3.2 基于rsFC模式正常人腦扣帶皮層功能亞區(qū)劃分36
• 3.3 扣帶皮層功能亞區(qū)的rsFC模式分析36-39
• 3.4 基于AC模式正常人腦扣帶皮層解剖亞區(qū)劃分39
• 3.5 扣帶皮層解剖亞區(qū)的AC模式分析39-40
• 3.6 兩種扣帶皮層亞區(qū)劃分方法的比較40-41
• 結(jié)論41-42
• 參考文獻(xiàn)42-53
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明53-54
• 綜述 靜息態(tài)功能磁共振技術(shù)在腦區(qū)分割中的應(yīng)用54-63
• 綜述參考文獻(xiàn)58-63
• 致謝63-64
• 個(gè)人簡歷64

【相似文獻(xiàn)】

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1 廖文清;測量阿爾茲海默病中海馬亞區(qū)代謝物的探索性研究[D];東南大學(xué);2015年

2 靳飛;基于功能及解剖連接模式正常人腦扣帶皮層亞區(qū)劃分[D];天津醫(yī)科大學(xué);2016年

3 許永杰;精神分裂癥患者自發(fā)性腦活動(dòng)改變及眶額亞區(qū)選擇性功能失連接[D];天津醫(yī)科大學(xué);2016年

4 薛愛國;磁共振波譜技術(shù)及其量化方法在阿爾茲海默病中海馬亞區(qū)代謝物分析應(yīng)用[D];東南大學(xué);2016年

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本文編號：452679