人类额上回亚区及其连接模式

发布时间：2018-04-25 18:43

  本文选题：扩散张量成像 + 额上回　； 参考：《天津医科大学》2014年硕士论文

【摘要】：目的： 额上回位于前额叶的上部,它参与一系列脑功能活动,提示额上回存在功能亚区。然而人类额上回的亚区模型及其亚区的连接模式尚不清楚。为了识别人类额上回的亚区及其连接模式,我们首次基于扩散张量白质纤维追踪技术对人类额上回进行亚区划分并研究各亚区的连接模式。 材料与方法： 本研究中采用两组不同的数据。第一组数据包含扩散张量图像(DTI),结构磁共振图像以及静息态的功能磁共振图像(fMRI);第二组数据只包含使用不同扫描参数的DTI数据和结构磁共振图像。DTI数据采用GE3.0T Signa磁共振全身扫描仪及头部八通道相控阵线圈以及单次激发回波平面成像(echo planar imaging, EPI)技术采集。静息态功能磁共振数据利用GE3. OT Signa磁共振扫描仪对所有被试进行静息态fMRI数据采集,扫描时嘱被试闭眼、保持身体静止不动、均匀呼吸、尽量不思考任何事情、不要睡着。 DTI和T1WI图像均使用FMRIB的扩散工具包和SPM8软件进行预处理。经过涡流矫正、头动矫正、剥脑后,T1WI图像首先在DTI个体空间内联合配准到B0像上,之后再配准到MNI标准空间。最终我们得到一个翻转配准公式,用来将MNI标准空间中的感兴趣区和目标靶区反配准到个体DTI空间中,这个过程我们使用最近距离插值法。 而后,使用FSL软件包进行扩散白质纤维概率追踪,追踪的结果存储于一个连接矩阵中,基于以上的个体连接矩阵,我们得到一个交互连接矩阵,这个矩阵可定量描述种子体素连接模式间的相似性。对交互连接矩阵使用谱聚类的方法进行自动聚类分割,建立了额上回的三亚区模型,然后研究三个亚区不同的解剖连接和静息态下功能连接模式。而后,使用相同的方法我们又将额上回的前内侧和背外侧亚区进行了进一步分割,并得到了其子区的解剖和功能连接模式。 结果： 在本研究中,我们使用概率白质纤维追踪技术和谱聚类算法,将人类额上回分割为三个独立的亚区,这三个亚区有各自不同的解剖连接模式。这三个亚区分别是：前内侧额上回、背外侧额上回、后部额上回。 本研究中,额上回的分割结果同时在另一批独立数据中通过双侧额上回的相似分析得到了验证。使用概率扩散白质纤维追踪技术,我们得到了每个额上回亚区的解剖连接模式。 前内侧额上回亚区主要与前扣带、中扣带存在解剖连接；背外侧额上回亚区主要与额中回、额下回存在解剖连接；后部额上回亚区主要与丘脑、中央前回、额下回存在解剖连接。 三个额上回亚区分别显示了不同的静息态功能连接模式。由于负功能连接至今仍是一个存有争议的问题,在本研究中我们仅仅是关注每个额上回亚区的正功能连接。额上回前内侧亚区和背外侧亚区都与后扣带、楔前叶、前扣带、内侧部前额叶、背外侧前额叶、角回、前部颞叶存在正功能连接。然而,额上回前内侧亚区与中扣带也存在较强的正功能连接,而额上回背外侧亚区与额中回有较强的正功能连接。额上回后部亚区与中央前回、中央后回、辅助运动区、中扣带以及部分顶叶存在较强的正功能连接。 结论： 1.我们首次基于扩散张量白质纤维追踪技术将人类额上回分为三个部分：前内侧亚区、背外侧亚区、后部亚区。 2.额上回前内侧亚区与前扣带及中扣带存在解剖连接,这两个解剖区域是默认网络和认知控制网络的重要节点。额上回背外侧亚区与认知执行网络中的额下回及额中回存在解剖连接。额上回后部亚区在解剖上与中央前回、尾状核、丘脑以及额叶岛盖部存在连接,这些区域都是运动控制网络的节点。 3.静息态功能连接分析也进一步提示：额上回前内侧亚区主要与认知控制网络和默认网络存在正相关；额上回背外侧亚区主要与默认网络和认知执行网络存在正相关；额上回后部亚区主要与躯体运动相关脑区存在正相关。 4.额上回前内侧亚区和背外侧亚区又进一步被分别分为三个和两个亚区,这些亚区与Brodmann区有很好的关联性。
[Abstract]:Objective:
The upper frontal gyrus is located at the upper part of the prefrontal lobe, which participates in a series of brain functional activities, suggesting a functional subarea of the upper frontal gyrus. However, the subregion model of the upper frontal gyrus and the connection mode of the subregion are still unclear. In order to identify the subfrontal gyrus and its connection mode, we first based on the diffusion tensor white matter fiber tracking technique for human amount. The sub area is divided and the connection modes of each sub region are studied.
Materials and methods:
In this study, two groups of different data were used. The first group of data included the diffusion tensor image (DTI), the structural magnetic resonance image and the resting state functional magnetic resonance image (fMRI). The second groups of data included only the DTI data using different scanning parameters and the.DTI number of the structural MRI images using the GE3.0T Signa MRI whole body scanner and the head. The eight channel phase control laps and the echo planar imaging, EPI technology acquisition. The resting state functional magnetic resonance data use GE3. OT Signa magnetic resonance scanner to collect all the rest state fMRI data. When scanning, the test is closed, keep the body still, breathe evenly, and try not to think about anything. Don't fall asleep.
DTI and T1WI images are preprocessed using FMRIB's diffusion toolkit and SPM8 software. After eddy current correction, head motion correction, and peeling, T1WI images are first incorporated into the B0 image in the DTI individual space, then then registered to the MNI standard space. Finally, we get a reversal matching formula to use the region of interest in the MNI standard space. Inverse registration with target target in individual DTI space. We use nearest distance interpolation in this process.
Then, the FSL software package is used to trace the probability of the diffusion of white matter fibers. The results of the tracking are stored in a connection matrix. Based on the above individual connection matrix, we get an interactive connection matrix. This matrix can quantitatively describe the similarity between the seed voxel connection patterns. The Sanya region model of the upper frontal gyrus was established by automatic cluster segmentation, and then the functional connection patterns of the three subregions were studied with different anatomical connections and resting states. Then, the same method was used to further divide the upper and dorsolateral subregions of the upper frontal gyrus, and the anatomical and functional connection patterns of the subregions were obtained.
Result锛，

本文编号：1802503