本文關(guān)鍵詞：基于磁共振成像的前額葉皮層分割研究

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【摘要】：第一部分基于人腦連接模式的正常額極皮層分割研究【目的】本研究采用彌散張量成像(diffusion tensor imaging,DTI)和靜息態(tài)功能磁共振成像(functional MRI,fMRI)兩種技術(shù),并結(jié)合基于人腦連接模式的分析方法,闡明正常額極皮層(frontal pole,FP)是否存在不同亞區(qū)結(jié)構(gòu)�！静牧吓c方法】本研究共招募兩組不同被試:其一,選擇符合入組標(biāo)準(zhǔn)的健康青年志愿者12例(其中,男性5例),平均年齡:25.5±2.5歲,并利用GE 3.0T Signa HDX磁共振掃描儀對(duì)這些被試者進(jìn)行靜息態(tài)fMRI、結(jié)構(gòu)像和DTI數(shù)據(jù)的采集;其二,選擇符合入組標(biāo)準(zhǔn)的健康青年志愿者8例(其中,男性3例),平均年齡:22.3±2.5歲,并采用不同掃描參數(shù)對(duì)這些被試者進(jìn)行結(jié)構(gòu)像和DTI數(shù)據(jù)采集,以驗(yàn)證基于DTI技術(shù)的皮層亞區(qū)分割方法的可靠性。數(shù)據(jù)處理采用FSL和基于Matlab平臺(tái)的SPM8軟件和DPARSF對(duì)DTI和靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。剝腦后的T1圖像與每個(gè)個(gè)體的b0像進(jìn)行配準(zhǔn),再將彌散空間的T1圖像配準(zhǔn)到MNI(Montreal Neurological Institute,MNI)標(biāo)準(zhǔn)空間,并獲得配準(zhǔn)參數(shù)。然后利用該配準(zhǔn)參數(shù)的逆變換,將MNI空間的FP種子區(qū)反配到個(gè)體彌散空間�；诟怕市岳w維追蹤方法,計(jì)算FP種子區(qū)內(nèi)的每個(gè)體素與全腦其他體素的連接概率,并以此生成個(gè)體解剖連接矩陣,再進(jìn)行變換得到種子區(qū)交互相關(guān)矩陣,通過邊加權(quán)的譜聚類算法將連接模式類似的體素分割到一個(gè)子區(qū)。根據(jù)動(dòng)物纖維示蹤劑和解剖連接研究,定義六個(gè)同側(cè)半球的目標(biāo)區(qū),使用類似的方法的將MNI空間的目標(biāo)區(qū)反配到個(gè)體彌散空間,基于概率性纖維追蹤方法,計(jì)算FP種子區(qū)內(nèi)的每個(gè)體素與目標(biāo)區(qū)體素的解剖連接概率,得到指紋圖。然后我們對(duì)各個(gè)子區(qū)的功能連接模式進(jìn)行了分析�！窘Y(jié)果】1、本研究通過概率性纖維追蹤和邊加權(quán)的譜聚類的方法揭示了人腦右側(cè)fp分為眶部(orbital,fpo)、外側(cè)部(lateral,fpl)和內(nèi)側(cè)部(medial,fpm)三個(gè)亞區(qū)。另外,fp的分割結(jié)果在同一批數(shù)據(jù)的左側(cè)大腦半球fp和另一批獨(dú)立數(shù)據(jù)的右側(cè)大腦半球fp均得到了驗(yàn)證;2、本研究發(fā)現(xiàn)了fpo與社會(huì)情感網(wǎng)絡(luò)(socialemotionnetwork,sen)相關(guān)的眶額皮層、顳極和杏仁核等腦區(qū)的解剖連接較強(qiáng);fpl與認(rèn)知處理網(wǎng)絡(luò)(cognitiveprocessingnetwork,cpn)相關(guān)的背外側(cè)前額葉皮層解剖連接較強(qiáng);fpm與默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)(defaultmodenetwork,dmn)相關(guān)的前扣帶皮層和內(nèi)側(cè)前額葉皮層的解剖連接較強(qiáng);3、本研究也發(fā)現(xiàn)了fp每個(gè)亞區(qū)的靜息態(tài)功能連接模式與解剖連接模式類似,fpo主要與sen呈明顯相關(guān);fpl主要與cpn明顯相關(guān);fpm主要與dmn明顯相關(guān)。【結(jié)論】我們首次利用dti技術(shù),基于解剖連接模式將人腦fp細(xì)分為三個(gè)亞區(qū):眶部亞區(qū)、外側(cè)部亞區(qū)和內(nèi)側(cè)亞區(qū);并從亞區(qū)水平闡述了fp的解剖和功能連接模式。fp的三個(gè)亞區(qū)分別參與三個(gè)不同的網(wǎng)絡(luò),sen、cpn和dmn,主要的功能為處理社會(huì)情感信息、認(rèn)知和自我參照。人腦fp是這三個(gè)腦網(wǎng)絡(luò)的整合節(jié)點(diǎn),其內(nèi)的三個(gè)亞區(qū)間連接緊密以允許不同網(wǎng)絡(luò)間信息的快速交換。第二部分基于灰質(zhì)體積共變模式的正�？纛~皮層分割研究【目的】本研究采用無磁敏感偽影的高空間分辨率結(jié)構(gòu)像技術(shù),結(jié)合基于人腦灰質(zhì)體積(graymattervolume,gmv)共變模式的分析方法,闡明正�？纛~皮層(orbitofrontalcortex,ofc)是否存在不同亞區(qū)結(jié)構(gòu)�！静牧吓c方法】在數(shù)據(jù)采集方面,本研究選擇符合入組標(biāo)準(zhǔn)的健康青年志愿者321例,平均年齡:22.7±2.5歲;男性157例。入組的男、女性志愿者的年齡之間不存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(p0.05)。利用ge3.0tsignahdx磁共振掃描儀對(duì)所有入組的被試者進(jìn)行高空間分辨率結(jié)構(gòu)像的數(shù)據(jù)采集。在數(shù)據(jù)處理方面,本研究采用基于matlab平臺(tái)的spm8軟件及其插件包vbm8對(duì)高空間分辨率的結(jié)構(gòu)像進(jìn)行預(yù)數(shù)據(jù)處理,具體過程包括:灰、白質(zhì)分割、空間標(biāo)準(zhǔn)化及空間平滑,以獲得全腦每個(gè)體素的gmv值。然后,通過自動(dòng)解剖標(biāo)記(automatedanatomicallabeling,aal)圖譜提取ofc種子區(qū)。隨后,通過上述模板分別計(jì)算ofc內(nèi)每一體素與全腦其它皮層內(nèi)每一體素的gmv之間跨被試的共變系數(shù),并構(gòu)建共變矩陣。最后,通過譜聚類算法將ofc內(nèi)gmv共變模式一致的體素歸為一類以獲得該皮層內(nèi)的亞區(qū)分布模式,并對(duì)ofc亞區(qū)的全腦gmv共變模式進(jìn)行分析。根據(jù)ofc亞區(qū)的全腦gmv共變模式,定義雙側(cè)大腦半球的14個(gè)腦區(qū)作為目標(biāo)區(qū),分別計(jì)算ofc亞區(qū)與目標(biāo)區(qū)之間的gmv共變值,得到指紋圖。使用williamst檢驗(yàn)比較每一組ofc亞區(qū)與目標(biāo)區(qū)之間gmv共變值的差異。另外,本研究還探討了性別對(duì)基于gmv共變模式的眶額分割結(jié)果的影響,以及性別和側(cè)化兩個(gè)因素對(duì)每個(gè)ofc亞區(qū)與目標(biāo)區(qū)之間gmv共變系數(shù)的影響�！窘Y(jié)果】1、本研究通過基于gmv共變模式的分割方法揭示了人腦ofc包含前部(anterior,ofca)、內(nèi)側(cè)部(medial,ofcm)、后部(posterior,ofcp)、中間部(intermediate,ofci),和外側(cè)部(lateral,ofcl)五個(gè)皮層亞區(qū)。另外,ofc的分割結(jié)果在同一批數(shù)據(jù)的左側(cè)ofc和男、女亞組的雙側(cè)ofc均得到了驗(yàn)證;2、本研究結(jié)果也發(fā)現(xiàn)了ofc亞區(qū)主要與前額葉皮層、顳葉皮層、扣帶皮層和杏仁核的GMV存在共變關(guān)系。除外側(cè)部亞區(qū)以外,絕大部分的眶額亞區(qū)與全腦其它腦區(qū)的GMV的共變關(guān)系都沒有受到性別和側(cè)化因素的影響�！窘Y(jié)論】本研究首次采用利用高空間分辨率結(jié)構(gòu)成像技術(shù),通過基于GMV共變模式的分析方法,揭示了一套針對(duì)人腦OFC亞區(qū)分割的分析流程。通過上述方法,本研究將OFC分為五個(gè)亞區(qū),即前部、內(nèi)側(cè)部、后部、中間部和外側(cè)部亞區(qū)。本研究有助于從亞區(qū)水平來研究活體內(nèi)OFC的活動(dòng),并促進(jìn)對(duì)人腦OFC亞區(qū)的理解和認(rèn)識(shí)。
【學(xué)位授予單位】：天津醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R445.2

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本文編號(hào)：1144993