本文選題：擴散張量成像 + 額上回�。� 參考：《天津醫(yī)科大學》2014年碩士論文

【摘要】：目的： 額上回位于前額葉的上部,它參與一系列腦功能活動,提示額上回存在功能亞區(qū)。然而人類額上回的亞區(qū)模型及其亞區(qū)的連接模式尚不清楚。為了識別人類額上回的亞區(qū)及其連接模式,我們首次基于擴散張量白質纖維追蹤技術對人類額上回進行亞區(qū)劃分并研究各亞區(qū)的連接模式。 材料與方法： 本研究中采用兩組不同的數據。第一組數據包含擴散張量圖像(DTI),結構磁共振圖像以及靜息態(tài)的功能磁共振圖像(fMRI);第二組數據只包含使用不同掃描參數的DTI數據和結構磁共振圖像。DTI數據采用GE3.0T Signa磁共振全身掃描儀及頭部八通道相控陣線圈以及單次激發(fā)回波平面成像(echo planar imaging, EPI)技術采集。靜息態(tài)功能磁共振數據利用GE3. OT Signa磁共振掃描儀對所有被試進行靜息態(tài)fMRI數據采集,掃描時囑被試閉眼、保持身體靜止不動、均勻呼吸、盡量不思考任何事情、不要睡著。 DTI和T1WI圖像均使用FMRIB的擴散工具包和SPM8軟件進行預處理。經過渦流矯正、頭動矯正、剝腦后,T1WI圖像首先在DTI個體空間內聯(lián)合配準到B0像上,之后再配準到MNI標準空間。最終我們得到一個翻轉配準公式,用來將MNI標準空間中的感興趣區(qū)和目標靶區(qū)反配準到個體DTI空間中,這個過程我們使用最近距離插值法。 而后,使用FSL軟件包進行擴散白質纖維概率追蹤,追蹤的結果存儲于一個連接矩陣中,基于以上的個體連接矩陣,我們得到一個交互連接矩陣,這個矩陣可定量描述種子體素連接模式間的相似性。對交互連接矩陣使用譜聚類的方法進行自動聚類分割,建立了額上回的三亞區(qū)模型,然后研究三個亞區(qū)不同的解剖連接和靜息態(tài)下功能連接模式。而后,使用相同的方法我們又將額上回的前內側和背外側亞區(qū)進行了進一步分割,并得到了其子區(qū)的解剖和功能連接模式。 結果： 在本研究中,我們使用概率白質纖維追蹤技術和譜聚類算法,將人類額上回分割為三個獨立的亞區(qū),這三個亞區(qū)有各自不同的解剖連接模式。這三個亞區(qū)分別是：前內側額上回、背外側額上回、后部額上回。 本研究中,額上回的分割結果同時在另一批獨立數據中通過雙側額上回的相似分析得到了驗證。使用概率擴散白質纖維追蹤技術,我們得到了每個額上回亞區(qū)的解剖連接模式。 前內側額上回亞區(qū)主要與前扣帶、中扣帶存在解剖連接；背外側額上回亞區(qū)主要與額中回、額下回存在解剖連接；后部額上回亞區(qū)主要與丘腦、中央前回、額下回存在解剖連接。 三個額上回亞區(qū)分別顯示了不同的靜息態(tài)功能連接模式。由于負功能連接至今仍是一個存有爭議的問題,在本研究中我們僅僅是關注每個額上回亞區(qū)的正功能連接。額上回前內側亞區(qū)和背外側亞區(qū)都與后扣帶、楔前葉、前扣帶、內側部前額葉、背外側前額葉、角回、前部顳葉存在正功能連接。然而,額上回前內側亞區(qū)與中扣帶也存在較強的正功能連接,而額上回背外側亞區(qū)與額中回有較強的正功能連接。額上回后部亞區(qū)與中央前回、中央后回、輔助運動區(qū)、中扣帶以及部分頂葉存在較強的正功能連接。 結論： 1.我們首次基于擴散張量白質纖維追蹤技術將人類額上回分為三個部分：前內側亞區(qū)、背外側亞區(qū)、后部亞區(qū)。 2.額上回前內側亞區(qū)與前扣帶及中扣帶存在解剖連接,這兩個解剖區(qū)域是默認網絡和認知控制網絡的重要節(jié)點。額上回背外側亞區(qū)與認知執(zhí)行網絡中的額下回及額中回存在解剖連接。額上回后部亞區(qū)在解剖上與中央前回、尾狀核、丘腦以及額葉島蓋部存在連接,這些區(qū)域都是運動控制網絡的節(jié)點。 3.靜息態(tài)功能連接分析也進一步提示：額上回前內側亞區(qū)主要與認知控制網絡和默認網絡存在正相關；額上回背外側亞區(qū)主要與默認網絡和認知執(zhí)行網絡存在正相關；額上回后部亞區(qū)主要與軀體運動相關腦區(qū)存在正相關。 4.額上回前內側亞區(qū)和背外側亞區(qū)又進一步被分別分為三個和兩個亞區(qū),這些亞區(qū)與Brodmann區(qū)有很好的關聯(lián)性。
[Abstract]:Objective:
The upper frontal gyrus is located at the upper part of the prefrontal lobe, which participates in a series of brain functional activities, suggesting a functional subarea of the upper frontal gyrus. However, the subregion model of the upper frontal gyrus and the connection mode of the subregion are still unclear. In order to identify the subfrontal gyrus and its connection mode, we first based on the diffusion tensor white matter fiber tracking technique for human amount. The sub area is divided and the connection modes of each sub region are studied.
Materials and methods:
In this study, two groups of different data were used. The first group of data included the diffusion tensor image (DTI), the structural magnetic resonance image and the resting state functional magnetic resonance image (fMRI). The second groups of data included only the DTI data using different scanning parameters and the.DTI number of the structural MRI images using the GE3.0T Signa MRI whole body scanner and the head. The eight channel phase control laps and the echo planar imaging, EPI technology acquisition. The resting state functional magnetic resonance data use GE3. OT Signa magnetic resonance scanner to collect all the rest state fMRI data. When scanning, the test is closed, keep the body still, breathe evenly, and try not to think about anything. Don't fall asleep.
DTI and T1WI images are preprocessed using FMRIB's diffusion toolkit and SPM8 software. After eddy current correction, head motion correction, and peeling, T1WI images are first incorporated into the B0 image in the DTI individual space, then then registered to the MNI standard space. Finally, we get a reversal matching formula to use the region of interest in the MNI standard space. Inverse registration with target target in individual DTI space. We use nearest distance interpolation in this process.
Then, the FSL software package is used to trace the probability of the diffusion of white matter fibers. The results of the tracking are stored in a connection matrix. Based on the above individual connection matrix, we get an interactive connection matrix. This matrix can quantitatively describe the similarity between the seed voxel connection patterns. The Sanya region model of the upper frontal gyrus was established by automatic cluster segmentation, and then the functional connection patterns of the three subregions were studied with different anatomical connections and resting states. Then, the same method was used to further divide the upper and dorsolateral subregions of the upper frontal gyrus, and the anatomical and functional connection patterns of the subregions were obtained.
Result錛，

本文編號：1802503