产前脑发育是一个极其复杂又精细的过程,研究胎儿脑早期发育规律,对于理解脑功能形成及揭示脑发育疾病的起源具有重要意义。磁共振成像(MRI)技术的发展与应用,促进了我们对胎儿脑发育的研究。与传统的超声检查相比,MRI具有空间分辨率高、组织对比度好等优势,有利于脑疾病的临床诊断。另一方面,图像后处理方法和软件工具的开发与应用有助于早期胎儿脑形态学发育的研究。妊娠中期是胎儿脑发育变化的敏感期,该时期大量的神经元增值、迁移快速进行,大脑和小脑体积迅速增长,较容易发生脑发育性疾病与畸形。临床上胎儿磁共振扫描通常应用在19孕周后,并且宫内MRI扫描采用1.5T场强,同时受到扫描序列、胎动和母亲脉搏跳动等影响,很难清晰显示胎儿脑的发育结构。标本数据为我们研究胎儿脑早期发育提供了成像优势,通过增加场强、延长扫描时间、降低层厚和缩小扫描视野等方法可获得高分辨率、高信噪比的影像图像。标本MRI研究在胎儿脑发育研究中提供了越来越高的参考价值。本研究利用妊娠中期14-22孕周胎儿标本的高场强MRI数据,进行了三部分的工作:第一部分探讨了胎儿大脑皮质板的形态学发育情况,第二部分利用皮质板的形态学数据构建了妊娠中期胎儿结构协变脑网络,第三部分探讨了胎儿小脑的形态学发育情况。本研究结果可以丰富和完善胎儿脑形态学发育的影像学数据,并为胎儿脑早期发育的临床评估与诊断提供解剖学参考。第一部分:妊娠中期胎儿大脑皮质板形态学发育目的:妊娠中期胎儿脑墙由典型的层状结构构成,其中的皮质板层为“发育中的皮质”,主要由放射状紧密排列的皮质柱构成。皮质板经历了复杂而多变的发育过程,自7、8孕周开始,神经元沿着放射状胶质细胞构成的纤维骨架迁移到皮质板,12-20孕周神经元的迁移活动达到高峰。临床上胎儿磁共振扫描通常在19孕周以后才能使用,目前胎儿脑皮质板的研究主要集中在妊娠晚期。本研究利用妊娠中期胎儿脑标本的高场强MRI数据,探讨皮质板整体和局部的形态学发育、以及半球差异情况,以丰富胎儿脑皮质板早期发育的形态学研究。材料与方法:·收集27例14-22孕周胎儿标本,进行7.0 T高场强磁共振扫描得到高分辨率的图像数据;参考胎儿脑的解剖学图谱以及胎脑MRI图像分割研究,使用Amira软件手动分割胎脑的皮质板;·利用蒙特利尔研究中心开发的CIVIT软件进行图像处理,首先利用表面配准算法SURFTRACC和无偏倚的模板构建流程,创建14-22孕周的胎儿脑模板;·将皮质板的内、外表面分别转化为由顶点和三角面片构成的mesh图像,左右半球的mesh图像被各采样为40962个顶点,计算皮质板每个顶点处的厚度、表面积和体积值。所有顶点厚度的平均值为皮质板的全脑厚度值;将所有顶点的表面积值、体积值分别求和,得到皮质板的全脑表面积值和体积值;·利用SurfStat工具包进行统计分析,将皮质板全脑的平均厚度、表面积和体积值分别与孕龄做线性回归分析。利用t检验,分析皮质板左右半球的形态学数据有无统计学差异。将皮质板每个顶点处的形态学数据分别与孕龄做线性回归分析,利用FDR进行多重比较校正。结果:14-22孕周期间,皮质板全脑的平均厚度、表面积和体积值均随孕龄增加呈现显著线性增长,其中表面积、体积值的增长速度大于厚度值的增长。该时期皮质板的形态学数据无半球差异。皮质板不同区域的发育是不均一的,外侧裂和扣带回附近脑区的形态学数据发育较快。结论:本研究利用高场强MRI数据,定量分析了 14-22孕周胎儿大脑皮质板的整体和局部形态学发育,研究结果可为皮质板早期发育研究提供影像学参考。第二部分:妊娠中期与新生儿期结构协变脑网络目的:胎儿时期,大量神经元的增值迁移、轴突生长与突触发生不断地重塑着神经网络。基于图论的复杂网络理论被用来构建人脑结构和功能网络,为深入理解大脑的发育过程提供了新途径。大脑的形态学数据(例如皮层厚度、表面积和体积等)包含了大量的脑连接信息,结构协变脑网络则是利用一组样本不同脑区之间形态学数据的相关性构建。由于宫内胎儿成像的困难性,目前脑网络早期发育研究主要集中在早产儿和足月儿,胎儿结构协变脑网络未见报道。本研究利用妊娠中期胎儿标本和足月新生儿的MRI数据,构建这两个发育时期的结构协变脑网络,探讨胎儿时期结构脑网络的发育规律。材料与方法:·收集27例14-22孕周胎儿标本,进行7.0 T高场强磁共振扫描得到高分辨率的图像数据;利用dHCP公开数据库的39例足月新生儿的结构磁共振数据;·胎儿标本数据的皮质板厚度值采用第一部分的结果;利用基于CIVET开发的处理新生儿的NEOCIVET流程处理新生儿数据,先进行图像强度非均一性校正、标准空间配准、脑组织分割等步骤,然后利用CLASP算法自动提取大脑灰质的内、外表面,左右半球的mesh图像被各采样为40962个顶点,同样采用t-link算法计算各个顶点处的厚度值;·采用Template-free方法分别将胎儿组和新生儿组的大脑皮层均匀采样为1284个顶点,定义网络的节点。利用一般线性模型GLM计算任意两个节点之间皮层厚度的相关系数(孕龄做为协变量),定义网络中边的连接。胎儿组和新生儿组的相关系数矩阵利用同一稀疏阈值进行二值化处理;·利用Brain Connectivity Toolbox工具包计算网络属性,包括节点度、最短路径长度、聚类系数、模块性和网络中边的平均欧式距离等;利用置换检验统计分析胎儿组和新生儿组脑网络属性的差异情况。结果:妊娠中期胎儿组结构协变脑网络的节点度分布类似于倒U型,而新生儿组呈现指数截断的幂律分布,并且新生儿组中核心节点hubs数目显著增多。胎儿组居中的平均最短路径长度的节点数目显著更多,新生儿组较小和较大的平均最短路径长度的节点数目显著更多。从妊娠中期到新生儿期,结构协变脑网络的标准化聚类系数和模块性显著下降,网络中所有连接边的平均欧式距离显著增大。两组网络模块结构的分布不同,胎儿组解剖位置相邻的区域构成一个模块,在新生儿组中解剖位置距离较远的脑区也可构成一个模块。结论:妊娠中期胎儿结构脑网络虽然已经具备模块结构,但是网络发育处于起步阶段。孕期大脑经历了复杂快速的发育变化,脑网络的拓扑结构不断重组优化,出生时脑网络变得更加整合、高效。本研究首次构建了妊娠中期和新生儿期的结构协变脑网络,为结构和功能网络的早期发育研究提供了参考。第三部分:妊娠中期胎儿小脑形态学发育目的:小脑是位居颅后窝的重要结构,其发育成熟历时长(从孕4周到产后1年)且形态结构变化复杂。格外复杂和延长的发育特点,使小脑更容易受到异常发育的影响。小脑通过小脑脚与脑干相连接,小脑的异常发育会影响大脑结构和功能的正常发育。临床上,小脑的发育指标是孕期产检的重要部分,可为胎儿的发育状况提供参考。前期的宫内胎儿超声和磁共振研究主要关注于小脑的主要径线和体积发育,径线和体积测量值可以直观地反映小脑的整体发育,但无法了解小脑结构局部的发育变化情况。本研究综合利用体积和Shape分析方法,探讨妊娠中期小脑整体与局部的发育情况。材料与方法:·收集35例15-22孕周胎儿标本,利用7.0 T高场强磁共振扫描得到高分辨率的图像数据;·参考胎儿期小脑发育研究及神经系统的发育图谱,使用ITK-SNAP软件手动分割小脑组织;通过Matlab计算小脑的绝对体积和相对体积(小脑体积与小脑、大脑体积之和的比值);·利用先进的标准化工具ANTs创建15-22孕周的胎儿脑模板,以提高Shape分析图像配准步骤的精确度;·利用南加州大学LONI实验室的Shape分析流程,将分割的小脑及构建的小脑模板的mask数据转换为mesh图像,并重采样为3000个顶点,计算每个顶点到小脑中线的距离定义该顶点的厚度值,将小脑mesh图像与小脑模板进行配准,建立顶点之间一一对应的关系。线性回归统计各顶点厚度随孕龄增加的变化情况,同时利用FDR进行多重比较校正,分析小脑的形态发育情况。结果:15-22孕周小脑的绝对体积呈现持续增长,二阶多项式曲线可以更好地拟合该时期小脑的体积发育。相对体积的结果表明17孕周后小脑体积的发育逐渐超过了大脑。构建的小脑模板代表了 15-22孕周胎儿小脑的基本形状,类似于哑铃状。Shape分析发现15-22孕周期间小脑两半球的最外侧面增长最慢,并且小脑前叶比大部分后叶发育更快。结论:本研究首次发现17孕周后小脑体积的发育速度超过了大脑。小脑不同子区域具有不同的发育速率,与各子区域的种系发生特点及参与的不同功能相关,并且小脑的局部发育特点与大脑的发育顺序有一定的相似性。
【学位单位】:山东大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2020
【中图分类】:R714.5
【部分图文】: ?山东大学博士学位论文???图1.?20孕周胎儿皮质板的分割示意图:(A)横断面;(B)矢状面;(C)冠??状面;(D)分割的皮质板的三维重建图。缩写:(SF)外侧裂;(CF)距状裂;??(CS)中央沟。??2.?4形态学参数计算??分割得到的皮质板利用蒙特利尔神经影像研宄中心幵发的CIVET软件进??行处理。首先利用CIVET中表面配准算法和无偏倚的模板构??建流程[33],创建胎儿脑模板。对于每个标本的皮质板结构,提取其内表面、??外表面,并分别转化为由顶点和三角面片构成的mesh图像,左右半球的mesh??图像被各采样为40962个顶点。皮质板厚度利用t-link算法进行计算,t-link方??法定义为:外表面任意一点的厚度值为该点与内表面对应点之间的欧氏距离??[34]。每个顶点的表面积值为与该顶点相邻的所有三角形网格表面积的三分之??一值[35]。顶点处的表面积值与厚度值的乘积作为该顶点的体积值[36]。由于??胎儿标本的脑较小,故使用5mm的半峰全宽FWHM高斯核[37]对厚度值、表??18??
图2.皮质板厚度值的整体和局部发育
14-18?GW?19-20?GW?21-22?GW??>?(2?:??<?!>0?Ot?12??图2.皮质板厚度值的整体和局部发育。(A)皮质板的全脑平均厚度值随孕龄??线性增长,其中黑色线代表了全脑的形态学测量值,蓝色线代表了左半球,红??色线代表了右半球,线性方程代表了全脑的增长情况。(B)皮质板表面每个顶??点厚度值随孕龄的增长速度。(C)?14-18孕周、19-20孕周和21-22孕周三个??孕龄时间段的皮质板平均厚度值。??
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