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多模态磁共振成像数据分析方法研究与应用

尹大志  
【摘要】:磁共振成像最主要的一个优点就是它具有多种成像模态(或对比度),采用多模态磁共振成像已经成为多个研究领域特别是神经、精神疾病领域的一个重要研究手段。不过,如何有效地利用多模态磁共振成像研究神经、精神疾病的影像学标记尚缺乏系统性的研究,另外,虽然磁共振成像技术已经得到了广泛的应用,但是作为一种年轻的研究手段,其数据分析方法学上还存在很多局限性。因此,本文主要分两个部分来研究这些问题。 第一部分,我们系统地研究了如何有效地利用多模态磁共振成像进行神经、精神疾病的研究。首先,我们介绍了三种常用磁共振成像模态的成像基础及其敏感性,包括功能磁共振成像,弥散张量成像和高分辨T1加权结构像。然后,详细地研究了这三种成像模态的常用分析方法及其功用和缺陷,并且针对它们存在的缺陷提出了一些新的解决方案。特别地,我们研究了如何利用新颖的图论方法分析大脑静息态功能网络和大脑皮层解剖网络的拓扑属性;为了提高测量的准确性,我们提出了一种优化的基于形态学测量方法来研究弥散张量参数图(如FA图)之间的差异。另外,为了克服传统的基于个体空间的神经纤维束追踪方法的局限性,我们提出了一种基于张量配准的神经纤维束追踪方案。最后,我们重点是结合对脑中风疾病的具体研究来分析如何有效地应用各种成像模态及其分析方法。和以前的研究相比,我们观测到了很多重要的新发现,可能为揭示中风后手功能转归的神经生物学基础提供有价值的神经影像学标记。 第二部分,我们重点研究了两个磁共振成像数据分析方法学上的问题。(1)我们知道,功能连接分析中总会出现一些负相关,而且目前对负相关的生理意义还不清楚。在构建功能网络时,通常对负相关的处理策略是取其绝对值或者把它们设为零。那么负相关的不同处理策略对大尺度脑功能网络拓扑属性到底有怎样的影响?这个问题很少受到研究者的关注,因此,我们第一次比较了这两种常用的负相关处理条件下各个网络拓扑参数的差异,这不仅为负相关在脑功能网络拓扑配置中的角色提供了一个新的认识,而且也为负相关的研究提供一个新的角度。(2)利用传统单张量模型,我们经常观测到存在水肿脑区的FA值非常低,这很可能在一定程度上是归因于局部水肿的部分容积效应,而实际上水肿区域也可能存在一定的各向异性组织。为了克服传统单张量模型对存在水肿条件下进行扩散张量测量的局限性,我们提出了一种部分容积张量模型来拟合弥散加权信号,并且将该模型分别应用于缺血性脑中风和胶质瘤病人的弥散加权数据中。我们发现在病灶处使用该模型能够有效加强FA值,明显地高于采用传统的单张量模型得到的FA,从而有可能帮助病灶区域的神经追踪。另外,通过部分容积张量模型得到的f图能够很清晰地显示出病灶。我们的结果说明部分容积模型能够在一定程度上分离出病灶中水肿的成份,可能更适合于存在水肿脑区的弥散特性测量。


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