基于功能及解剖连接模式正常人脑扣带皮层亚区划分

发布时间：2017-06-15 14:13

  本文关键词：基于功能及解剖连接模式正常人脑扣带皮层亚区划分，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目的本实验分别利用静息态功能磁共振图像(resting state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)及扩散张量图像(diffusion tensor imaging,DTI),基于静息态功能连接(resting state functional connectivity,rsFC)模式及解剖连接(anatomical connectivity,AC)模式对正常人脑扣带皮层进行功能亚区及解剖亚区的划分,并分析不同亚区的rsFC模式及AC模式,进而比较两种方法分割结果是否具有一致性。对象与方法选取47例健康右利手志愿者(男29人;平均年龄26.3岁;年龄范围20-40岁)。采集3D T1WI、rs-fMRI及DTI数据。数据采集使用GE Discovery MR750 3.0T MR扫描仪及头部8通道相控线圈。采用单次激发回波平面成像(echo planar imaging,EPI)技术采集rs-fMRI数据及DTI数据在rs-fMRI数据采集期间,嘱被试闭眼、呼吸平稳、身体尽可能静止、尽量不思考、保持清醒。在蒙特利尔神经病学研究所(Montreal Neurological Institute,MNI)标准空间内勾绘扣带皮层感兴趣区(Region of Interest,ROI)。预处理T1WI、rs-fMRI和DTI数据。而后,将3D T1WI首先在静息态个体空间内配准到平均功能像,之后再配准到MNI标准空间,获得配准参数。最后将MNI标准空间内的扣带皮层ROI利用配准参数反配准到个体静息态空间内。用类似的方法,将3D T1WI在个体弥散空间内配准到B0像,之后再配准到MNI标准空间,获得配准参数,将MNI标准空间内的扣带皮层ROI利用配准参数反配准到个体弥散空间内。最终得到个体静息态空间及弥散空间内的扣带皮层ROI。对于rs-fMRI数据,计算个体ROI中的每个体素与全脑其他体素的时间序列的pearson线性相关系数,得到交互连接矩阵;对于DTI数据,估算个体ROI中每个体素和全脑其他体素的连接概率,得到交互连接矩阵。以上得到的交互连接矩阵均使用K-均值聚类算法自动聚类分割,将种子区内连接模式相似的体素聚合到一起。分割数的选择采用交互验证的方法。最终计算最大概率图谱,分别得到扣带皮层功能亚区及解剖亚区。我们分别展示扣带皮层功能亚区的rsFC模式及扣带皮层解剖亚区的AC模式,验证亚区之间是否具有异质性。同时,为了探索扣带功能亚区与解剖亚区之间的关系,我们从亚区的解剖位置及连接模式两个方面将扣带皮层功能亚区与解剖亚区进行比较。结果基于rsFC模式将扣带皮层分为6个亚区:前扣带皮层亚区、背侧中前扣带皮层亚区、腹侧中前扣带皮层亚区、中后扣带皮层亚区、背侧后扣带皮层亚区及腹侧后扣带皮层亚区。每个亚区具有特定的rsFC模式。基于AC模式将扣带皮层分为10个亚区:亚区1-亚区10。每个解剖亚区有其特异性的AC模式。功能亚区与解剖亚区的对应关系为:亚区1、2对应前扣带皮层亚区。亚区3-6对应中扣带皮层亚区。亚区7、8对应背侧后扣带皮层亚区。亚区9、10对应腹侧后扣带皮层亚区。结论1.基于rsFC模式将人脑扣带皮层分为6个亚区:前扣带皮层亚区、背侧中前扣带皮层亚区、腹侧中前扣带皮层亚区、中后扣带皮层亚区、背侧后扣带皮层亚区、腹侧后扣带皮层亚区。2.基于AC模式将人脑扣带皮层分为10个亚区:亚区1-亚区10。3.人脑扣带皮层功能亚区与解剖亚区之间具有一致性。
【关键词】：扣带皮层 静息态 概率性纤维追踪 磁共振成像 功能连接 解剖连接
【学位授予单位】：天津医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R445.2;R322.8
【目录】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-10
• 缩略语/符号说明10-11
• 前言11-15
• 研究背景及现状11-13
• 研究目的、方法13-15
• 1 对象和方法15-19
• 1.1 研究对象及MRI数据采集15
• 1.2 感兴趣区（ROI）的定义15-16
• 1.3 基于rsFC模式正常人脑扣带皮层亚区划分16-18
• 1.3.1 静息态fMRI数据预处理16-17
• 1.3.2 基于rsFC模式的脑区分割17
• 1.3.3 聚类数的选择17
• 1.3.4 计算最大概率图谱及概率图谱17
• 1.3.5 扣带皮层功能亚区的rsFC模式17-18
• 1.3.5.1 静息态fMRI数据预处理17-18
• 1.3.5.2 扣带皮层亚区与全脑的rsFC模式18
• 1.4 基于AC模式正常人脑扣带皮层亚区划分18-19
• 1.4.1 DTI数据预处理18
• 1.4.2 概率性纤维追踪18-19
• 1.4.3 聚类数的选择19
• 1.4.4 计算最大概率图谱19
• 1.4.5 扣带皮层解剖亚区的AC模式19
• 2 结果19-35
• 2.1 基于rsFC模式正常人脑扣带皮层亚区分割结果19-21
• 2.2 每个扣带皮层功能亚区的rsFC模式21-24
• 2.3 基于AC模式的正常人脑扣带皮层亚区分割结果24-26
• 2.4 每个扣带皮层解剖亚区的AC模式26-35
• 2.5 扣带皮层功能亚区与解剖亚区的对应关系35
• 3 讨论35-41
• 3.1 扣带皮层亚区划分的方法35-36
• 3.2 基于rsFC模式正常人脑扣带皮层功能亚区划分36
• 3.3 扣带皮层功能亚区的rsFC模式分析36-39
• 3.4 基于AC模式正常人脑扣带皮层解剖亚区划分39
• 3.5 扣带皮层解剖亚区的AC模式分析39-40
• 3.6 两种扣带皮层亚区划分方法的比较40-41
• 结论41-42
• 参考文献42-53
• 发表论文和参加科研情况说明53-54
• 综述 静息态功能磁共振技术在脑区分割中的应用54-63
• 综述参考文献58-63
• 致谢63-64
• 个人简历64

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本文编号：452679