本文關鍵詞：基于靜息態(tài)功能磁共振的神經(jīng)膠質(zhì)瘤病人術(shù)前腫瘤組織定位研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：神經(jīng)膠質(zhì)瘤是最常見的顱內(nèi)腫瘤,約占所有腦腫瘤的70-80%。神經(jīng)外科手術(shù)是最常用治療手段。對腫瘤組織以及瘤周重要功能區(qū)進行精確的定位能夠輔助神經(jīng)外科手術(shù)在盡可能保護重要功能區(qū)的前提下,進行腫瘤組織的的最大化切除,這能夠大大減少患者的死亡率,進一步提高病人術(shù)后生活質(zhì)量。血氧水平依賴的功能磁共振成像(BOLD-fMRI)是用于輔助術(shù)前定位重要功能區(qū)的常規(guī)檢查模態(tài)。在本研究中我們揭示了這個成像模態(tài)在術(shù)前的另外一項有趣的創(chuàng)新性的應用：術(shù)前腫瘤組織的功能定位。我們提出了全新的基于靜息態(tài)fMRI和獨立成分分析(ICA)以及基于模板匹配的自動化腫瘤組織識別算法—“基于辨別力指數(shù)的成分識別(DICI)"對神經(jīng)膠質(zhì)瘤病人進行術(shù)前腫瘤組織定位。我們從三個中心采集了32個神經(jīng)膠質(zhì)瘤病人的數(shù)據(jù)來驗證我們方法的可行性,并且從第四個中心采集了28個非腦部腫瘤(骨骼肌腫瘤的數(shù)據(jù)來探究腫瘤組織識別的潛在生理機制。我們運用個體水平的ICA方法,并且在多個成分數(shù)(TNCs)上重復運行,把靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)分解成多個空間獨立的成分。然后運用自動化成分識別的DICI算法來識別最優(yōu)的腫瘤相關成分以及與之對應的最佳TNCs。結(jié)果表明前三個中心腫瘤組織識別的成功率分別為100%,100%,93.75%,第四個中心非腦部腫瘤的的識別成功率也到到85.19%。不同的腫瘤大小、位置以及病理機制都不阻礙我們方法的運用。我們還證明了DICI算法不受二值化閾值的影響,具有較高的魯棒性。此外,考慮到個體間差異較大,我們也是首個提出“被試特定的TNCs"來識別感興趣成分(如本研究中的最優(yōu)腫瘤相關成分)的研究,即每個被試都有其合適的最佳的模型階數(shù)(總的成分個數(shù),TNCs),而不是所有的被試都采用統(tǒng)一的TNCs。我們還把我們的方法與已有研究運用的比較多的種子點相關分析方法進行比較,結(jié)果表明我們的自動化腫瘤組織識別方法要優(yōu)于種子點相關分析方法。最后,對于自動化腫瘤組織識別如此高的成功率,我們提出了一些可能的潛在生理機制的解釋。BOLD信號不僅受自發(fā)神經(jīng)活動的影響,而且與腦血流(CBF)、血容量(CBV)以及微血管的自我調(diào)節(jié)等因素密切相關。腫瘤組織異于正常組織的形態(tài)學以及代謝的差異很可能導致局部腦血流增加、不正常的血管化、血管運動以及微血管的自我調(diào)節(jié)等,因此腫瘤組織也有其不同的BOLD信號強度。ICA作為一種敏感的盲源分離方法,恰好能夠抓住腫瘤組織BOLD信號這種不正常的時空特征,從而能夠分離出“腫瘤相關成分”。這些有趣的發(fā)現(xiàn)都表明靜息態(tài)BOLD-fMRI作為一種富有前景的非侵入性技術(shù)將為綜合的術(shù)前評估提供更多有用的輔助信息。
【關鍵詞】：神經(jīng)膠質(zhì)瘤 腫瘤組織識別 血氧水平依賴(BOLD) 功能磁共振成像(fMRI) 靜息態(tài) 獨立成分分析(ICA) 基于辨別力指數(shù)的成分識別(DICI) 術(shù)前計劃
【學位授予單位】：杭州師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R445.2;R739.41
【目錄】：

• 致謝4-6
• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 1 緒論12-23
• 1.1 術(shù)前腫瘤組織定位的意義12
• 1.2 傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)磁共振成像技術(shù)在腫瘤組織定位中的應用12-13
• 1.3 現(xiàn)代功能磁共振成像技術(shù)概述13-20
• 1.4 功能磁共振成像技術(shù)在腫瘤組織定位中的初步探索20
• 1.5 已有研究存在的問題與可行的解決辦法20-21
• 1.6 本文研究目的與研究假設21-23
• 2 材料與方法23-35
• 2.1 被試23-25
• 2.2 成像參數(shù)25-27
• 2.3 數(shù)據(jù)預處理27-29
• 2.4 獨立成分分析29
• 2.5 自動化的個體腫瘤成分識別29-32
• 2.6 非腦部腫瘤組織的識別32-33
• 2.7 描述性統(tǒng)計分析33
• 2.8 自動化的個體腫瘤組織識別方法與種子點相關分析方法的比較33-34
• 2.9 DICI算法的魯棒性34-35
• 3 結(jié)果35-49
• 3.1 范例結(jié)果呈現(xiàn)35-36
• 3.2 多中心的神經(jīng)膠質(zhì)瘤組織識別36-38
• 3.3 非腦部腫瘤組織識別38-39
• 3.4 描述性統(tǒng)計分析39-43
• 3.5 自動化的個體腫瘤組織識別方法與種子點相關分析方法的比較43-46
• 3.6 DICI算法的魯棒性46-49
• 4 討論49-55
• 4.1 靜息態(tài)BOLD-fMRI的優(yōu)點49-50
• 4.2 ICA相對于種子點相關分析方法的優(yōu)點50-51
• 4.3 TNCs效應51
• 4.4 自動化腫瘤相關成分識別方法DICI的優(yōu)點51-52
• 4.5 DICI算法的魯棒性52-53
• 4.6 基于靜息態(tài)BOLD-fMRI的腫瘤組織定位技術(shù)的潛在生理機制53
• 4.7 研究局限和未來展望53-55
• 5 總結(jié)55-56
• 參考文獻56-63
• 個人簡歷63-64

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