彌散張量成像(diffusion tensor imaging,DTI)是一種新的磁共振成像技術(shù),具有無損傷的特點(diǎn)。它不但可以在三維空間內(nèi)定量分析組織內(nèi)水分子的彌散運(yùn)動(dòng),而且可以利用組織內(nèi)水分子彌散呈現(xiàn)的各向異性的特征進(jìn)行成像。近年來,彌散張量成像已初步應(yīng)用于臨床研究,并成為一種對腦白質(zhì)疾病,腦血管疾病及精神障礙性疾病進(jìn)行臨床診斷的新方法。本論文利用彌散張量成像技術(shù)對中顳葉癲癇和社交焦慮障礙這兩種疾病進(jìn)行了初步的影像學(xué)研究。 中顳葉癲癇(Medial temporal lobe epilepsy,mTLE)是一種常見的局部性癲癇,發(fā)病期間會(huì)發(fā)放異常電位。為了探測mTLE病人的大腦白質(zhì)是否存在彌散特性和白質(zhì)完整性的異常,論文通過基于體素的方法(voxel-based analysis,VBA)對mTLE病人和正常對照組的彌散張量成像產(chǎn)生的彌散參數(shù)和白質(zhì)密度指數(shù)進(jìn)行了分析研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)mTLE病人的雙側(cè)海馬的彌散特性出現(xiàn)異常,這與以前的研究結(jié)果一致。同時(shí)我們還進(jìn)一步的發(fā)現(xiàn)雙側(cè)海馬的白質(zhì)完整性的異常,以及雙側(cè)海馬的參數(shù)之間相關(guān)性的消失。這些結(jié)果表明mTLE病人的海馬區(qū)域結(jié)構(gòu)連接的異常,這對mTLE病人癲癇發(fā)作機(jī)制的研究具有重要的參考價(jià)值。 以前的社交焦慮癥(Social anxiety disorder,SAD)研究表明,SAD患者存在一些大腦認(rèn)知功能方面的障礙。結(jié)構(gòu)是功能的載體,為了研究SAD患者是否存在大腦結(jié)構(gòu)連接異常,論文通過彌散張量成像方法對社交焦慮癥患者進(jìn)行了大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的研究。首先通過對白質(zhì)纖維束追蹤、標(biāo)準(zhǔn)大腦模板到原始大腦空間的反投、大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)重建等計(jì)算方法進(jìn)行分析,找出了大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分析的算法。然后把算法用于處理SAD患者的數(shù)據(jù)。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)SAD患者的左腦的顳葉和角回、顳葉和腦島、顳葉和海馬、額葉和腦島、額葉和前扣帶、楔前葉和海馬旁回、楔前葉和頂上葉,以及右腦的顳葉和角回、顳葉和枕葉、額葉和腦島、中央前回和緣上回這些區(qū)域的結(jié)構(gòu)連接比正常被試弱。這些結(jié)果與以前腦影像學(xué)研究結(jié)果基本一致,這表明SAD患者的多個(gè)腦區(qū)之間的神經(jīng)纖維連接存在異常,這對研究社交焦慮障礙患者的神經(jīng)機(jī)制具有很重要的參考價(jià)值。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類】：R445.2
【部分圖文】：

到的一個(gè)參數(shù)指標(biāo)，這個(gè)指標(biāo)試通過計(jì)算通過感興趣區(qū)域的白質(zhì)纖維束數(shù)量而得到的，可以用于定量分析通過大腦區(qū)域的白質(zhì)纖維束，用于探測白質(zhì)纖維束的完整性。2.1.1.1 參數(shù)指標(biāo) FA 圖和 MD 圖的獲取將獲得的每個(gè)人的 DTI 原始數(shù)據(jù)通過免費(fèi)軟件 DTI-Studio (Department Radiology, Johns Hopkins University, School of Medicine Baltimore, MD, USA；http://cmrm.med.jhmi.edu/)進(jìn)行分析，并將經(jīng)其計(jì)算生成的0b 圖，F(xiàn)A 圖和特征值圖1λ ，2λ ，3λ 分別以三維的 Analysis 圖像格式保存。再通過三個(gè)特征值圖及 MD 計(jì)算公式（1-6），計(jì)算出每個(gè)人的 MD 圖。DTI-Studio 軟件的圖像計(jì)算界面如圖 2-1 所示。

圖 2-2 TrackVis 軟件的數(shù)據(jù)計(jì)算的界面在 FDI 圖的計(jì)算過程中，我們選 FA 圖作為濾波模板，選追蹤閾值為：當(dāng)FA<0.15，角度大于 35 度，停止追蹤。經(jīng)過對追蹤結(jié)果的分析，我們選用的追蹤算法是內(nèi)插值流線型追蹤算法。我們對追蹤結(jié)果的評價(jià)主要是參照 Hagmann,Catani[10 12]等對全腦纖維束研究的結(jié)果。2.1.2 參數(shù)指標(biāo)預(yù)處理及統(tǒng)計(jì)分析參數(shù)圖的預(yù)處理部分以及統(tǒng)計(jì)分析部分都是在 SPM2(Statistical ParametricMapping) 軟 件 包 (Welcome department of Imaging Neuroscience, London UK;available at http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/)進(jìn)行的。SPM2 是為了對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，由英國哈瑪史密斯醫(yī)院的 K.J.Friston 等人在通用數(shù)學(xué)軟件包Matlab 上開發(fā)的軟件系統(tǒng)。該軟件是對所處理圖像的每個(gè)象素值進(jìn)行計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析的。SPM2 的工作界面如圖 2-3 所示。

圖 2-3 SPM2 的工作界面數(shù)指標(biāo)預(yù)處理指標(biāo)圖的統(tǒng)計(jì)分析前，首先進(jìn)行這些圖像的預(yù)處理。通過間差異，以便所有數(shù)據(jù)融合到一起分析；同時(shí)通過相應(yīng)的噪比。本方法中具體的預(yù)處理過程如圖 2-4 流程圖所示。準(zhǔn)化，為了消除不同人大腦間的差異，使不同被試間的大必須使我們計(jì)算所得的參數(shù)指標(biāo)圖與標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行配準(zhǔn)。 FA，MD，F(xiàn)DI 的標(biāo)準(zhǔn)模板，我們通過下面的方法實(shí)現(xiàn)參數(shù)各個(gè)被試的0b 圖用 SPM2 軟件自帶的全腦 T2-W 標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)參數(shù)寫到各個(gè)被試的三個(gè)參數(shù)圖中去，從而實(shí)現(xiàn)三個(gè)參數(shù)被試進(jìn)行配準(zhǔn)后，得到了一系列標(biāo)準(zhǔn)的體素的大小為 2×2×圖。標(biāo)圖的空間平滑，進(jìn)行空間平滑的目的是為了增強(qiáng)圖像的數(shù)據(jù)將使誤差的分布更標(biāo)準(zhǔn)，并且保證統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果更

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8 劉s

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