基于多模态磁共振的三叉神经痛患者脑结构与功能的研究
【学位单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:R745.11;R445.2
【部分图文】:
电子科技大学硕士学位论文第二章 三叉神经痛患者结构磁共振成像的研究.1 研究背景越来越多的证据表明大脑结构异常对三叉神经痛这一疾病的发展和维持起常重要的作用。一些研究发现,三叉神经痛患者的灰质体积和皮层厚度在初级躯体感觉皮层、脑岛、丘脑、扣带回和眶额皮层等涉及疼痛感知和调节的脑区发生显著改变[12,13,15,19,36]。然而,我们尚未明确三叉神经痛是否与异常的表面结构有关。为了充分了解三叉神经痛患者大脑皮层的结构变化情况,我研究三叉神经痛患者的皮层沟回复杂度、皮层厚度和表面积。
图 2-2 局部脑回指数的处理流程2.3.2 基于感兴趣区域的皮层厚度和表面积分析皮层厚度表示的是通过 T1 平均算法来计算的大脑皮层的软膜表面与灰/白质边界面之间的距离。表面积是通过将每个三角网格面积的三分之一分配给其每个顶点来计算。在本研究中,使用 FreeSurfer 软件的标准处理流程来对皮层厚度和表面积图像进行预处理。首先是将颅骨剥除、强度校正的体素分割以对白质进行分类,并估计每个皮层半球的灰/白质边界。由此产生一个经过拓扑校正的灰/白质边界面的三角网格曲面。随后,软膜表面通过使用可变形表面算法来生成。如图 2-3所示为基于曲面的皮层形态学(皮层厚度和皮层表面积)的具体处理流程。在进行统计分析之前,对所得的所有皮层厚度和表面积的图像进行重采样。然后,我们提取具有组间 LGI 差异的脑区的平均皮层厚度和皮层表面积,并探讨 LGI 异常是否与这两种形态指标异常有关。对于结构功能成像数据,在自动拓扑校正过后对所有皮层表面进行目测检查,
图 2-3 基于曲面的皮层形态学的具体处理流程2.4 统计分析2.4.1 局部回指标的统计分析使用 SurfStat 软件包(http://www.math.mcgill.ca/keith/surfstat/)对正常对照和三叉神经痛患者之间的 LGI 进行对比分析。具体而言,对三叉神经痛患者和正常对照的 LGI 的统计分析是利用一般线性模型(General Linear Model, GLM)进行的。并且将临床评分、性别和年龄作为协变量,从而去掉这些因素对结果的影响。首先,为三叉神经痛患者和正常对照有明显 LGI 组间差异的区域团块(cluster)定义一个 P < 0.001(vertex-wise P value)的阈值,然后利用随机场理论(Random FieldTheory, RFT)对每个团块进行多重比较校正。在经过多重比较后,将显著性水平设定为 P < 0.01(cluster-wise P value)。并且在三叉神经痛患者组中对临床变量(病程和疼痛强度)与具有显著差异区域的平均 LGI 值之间进行了偏相关分析(控制了年龄和性别)。
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