本文關(guān)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(jìn)行精確的定位能夠輔助神經(jīng)外科手術(shù)在盡可能保護(hù)重要功能區(qū)的前提下,進(jìn)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(jìn)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(gè)成像模態(tài)在術(shù)前的另外一項(xiàng)有趣的創(chuàng)新性的應(yīng)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(dú)立成分分析(ICA)以及基于模板匹配的自動(dòng)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(jìn)行術(shù)前腫瘤組織定位。我們從三個(gè)中心采集了32個(gè)神經(jīng)膠質(zhì)瘤病人的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證我們方法的可行性,并且從第四個(gè)中心采集了28個(gè)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(jī)制。我們運(yùn)用個(gè)體水平的ICA方法,并且在多個(gè)成分?jǐn)?shù)(TNCs)上重復(fù)運(yùn)行,把靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)分解成多個(gè)空間獨(dú)立的成分。然后運(yùn)用自動(dòng)化成分識別的DICI算法來識別最優(yōu)的腫瘤相關(guān)成分以及與之對應(yīng)的最佳TNCs。結(jié)果表明前三個(gè)中心腫瘤組織識別的成功率分別為100%,100%,93.75%,第四個(gè)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(jī)制都不阻礙我們方法的運(yùn)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(gè)體間差異較大,我們也是首個(gè)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(guān)成分)的研究,即每個(gè)被試都有其合適的最佳的模型階數(shù)(總的成分個(gè)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(yùn)用的比較多的種子點(diǎn)相關(guān)分析方法進(jìn)行比較,結(jié)果表明我們的自動(dòng)化腫瘤組織識別方法要優(yōu)于種子點(diǎn)相關(guān)分析方法。最后,對于自動(dòng)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(jī)制的解釋。BOLD信號不僅受自發(fā)神經(jīng)活動(dòng)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(guān)。腫瘤組織異于正常組織的形態(tài)學(xué)以及代謝的差異很可能導(dǎo)致局部腦血流增加、不正常的血管化、血管運(yùn)動(dòng)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(qiáng)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(shí)空特征,從而能夠分離出“腫瘤相關(guān)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(guān)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(dú)立成分分析(ICA) 基于辨別力指數(shù)的成分識別(DICI) 術(shù)前計(jì)劃
【學(xué)位授予單位】：杭州師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(yīng)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(shè)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(yù)處理27-29
• 2.4 獨(dú)立成分分析29
• 2.5 自動(dòng)化的個(gè)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(jì)分析33
• 2.8 自動(dòng)化的個(gè)體腫瘤組織識別方法與種子點(diǎn)相關(guān)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(jì)分析39-43
• 3.5 自動(dòng)化的個(gè)體腫瘤組織識別方法與種子點(diǎn)相關(guān)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(diǎn)49-50
• 4.2 ICA相對于種子點(diǎn)相關(guān)分析方法的優(yōu)點(diǎn)50-51
• 4.3 TNCs效應(yīng)51
• 4.4 自動(dòng)化腫瘤相關(guān)成分識別方法DICI的優(yōu)點(diǎn)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(jī)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(xiàn)56-63
• 個(gè)人簡歷63-64

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