丘脑底核多模态核磁可视化及脑深部电刺激触点位置与疗效相关研究

发布时间：2020-06-30 10:20

【摘要】：研究背景:丘脑底核电刺激已经在临床广泛用于治疗帕金森病和肌张力障碍等疾病,但是对于术前丘脑底核定位,术中颅内积气影响电极准确地植入以及术后电极激活触点位置与临床疗效相关性等问题有必要进一步研究和探讨。目的:1.评估术前3T核磁下不同序列对丘脑底核的可视化效果;2.研究颅内积气与术后短期及长期电极移位的关系,并提出一种解决方法;3.分析丘脑底核电刺激激活触点位置与治疗肌张力障碍和帕金森病疗效的关系。方法:1.对比术前不同序列(T2TSE,T2-FLAIR,SWI和QSM)对显示丘脑底核的效果;2.采用术后薄层CT分析颅内积气体积与脑组织移位及的关系,将术前多模态核磁与术后薄层CT融合分析颅内积气对术后短期及长期电极移位的影响。然后验证了一种减少DBS术中脑脊液流失的方法;3.采用术前多模态核磁与术后薄层CT三维重建电极位置,并根据刺激参数计算激活脑组织范围(VTA),研究丘脑底核电刺激激活触点位置与治疗肌张力障碍和帕金森病疗效的关系。结果:1.QSM图像的定性评分明显高于SWI、T2-FLAIR和T2 TSE图像,一致性Kappa检验为0.892,p0.01;定量分析丘脑底核与黑质的对比噪声比(T2 TSEcNR=0.95±0.68,T2-FLAIRcNR=1.36±0.85,SWIcNR=3.12±2.44,QSMCNR=5.04±3.70)显示QSM的对比噪声比最高,与其余序列对比,p值0.01。2.通过术后薄层CT测量左右侧颅内积气体积,分别与左右侧额叶位移进行相关性分析,相关系数r2分别为0.7008和0.6739,p0.01;采用新方法颅内积气体积(左侧2784 ±675.6 mm3,右侧2789 ±673.8 mm3)比传统方法(左侧9833 ± 2184 mm3,右侧9319±1981 mm3)显著减少,新方法额叶位移(左侧4.916 ± 0.5905 mm,右侧 4.648 ± 0.6027 mm)比传统方法(左侧 9.502 ± 0.7767 mm,右侧 8.696 ±0.7259 mm)明显降低,p0.01。3.根据15例Meige患者的术前术后影像,应用MATLAB和Lead DBS软件实现DBS术后电极的三维重建,在MNI空间中,左侧电极激活触点的坐标(均数±标准差):x=-12.5±1.2mm,y=-13.2±1.7mm,z=-5.5±2.5mm;右侧电极激活触点的坐标(均数±标准差):x=-12.7±1.4 mm,y=-12.7±1.7 mm,z=-6.4±2.4 mm。STN内的VTA与BFMDRS评分呈正相关,相关系数R=0.604,p=0.022。54例PD患者STN DBS术后左侧电极激活触点的坐标(均数±标准差):x=-12.7 ± 1.2 mm,y=-13.2 ± 1.7 mm,z=-6.4 ± 1.6 mm;右侧电极激活触点的坐标(均数±标准差):x=-13.1 ± 1.3 mm,y=-12.5 ± 2.0 mm,z=-6.3 ± 1.8 mm。STN内的VTA与UPDRS评分呈正相关,相关系数R=0.38,p0.005。结论:1.QSM是目前显示丘脑底核最佳的序列。2.采用新的手术方法较传统手术方法减少了颅内积气,可以减轻电极移位。3.DBS刺激STN背外侧治疗肌张力障碍和帕金森病取得较好的临床疗效。
【学位授予单位】：南方医科大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R742.5
【图文】：

定位方法,成像,示意图,图像

逦博士学位论文逦逡逑深部核团，特别是ＳＴＮ富含铁，因此使用ＱＳＭ图像来定位ＳＴＮ是有优势的，逡逑因为它提供优于其他ＭＲＩ序列图像的对比噪声比。逡逑随着７．０ＴＭＲＩ的临床应用，关于ＳＴＮ的７．０ＴＭＲＩ的研究报道，与１．５Ｔ逡逑和３．０邋ＴＭＲＩ相比，组织对比度和空间分辨率显着增加［２３］。目前功能神经外科医逡逑生常使用Ｔ２图像用于ＤＢＳ术前定位ＳＴＮ，也有使用Ｔ２－ＦＬＡＩＲ或者ＳＷＩ来显逡逑示ＳＴＮ。因此，本研究的目的是评估３．０ＴＭＲ下不同序列，包括常规的Ｔ２自旋逡逑回波（Ｔ２邋ＴＳＥ）成像，Ｔ２－ＦＬＡＩＲ，邋ＳＷＩ和ＱＳＭ图像对ＰＤ患者和Ｍｅｉｇｅ患者逡逑的ＳＴＮ可视化。逡逑１９９０ｓ邋逦２０００ｓ逦Ｆｕｔｕｒｅ逡逑

示意图,处理过程,图像,示意图

图２邋ＱＳＭ图像的处理过程示意图。由ＧＲＥ序列采集到的ＱＳＭ数据经过相位拟逡逑合、相位解缠绕、去背景场、基于形态学的偶极子反演算法（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ邋ｅｎａｂｌｅｄ逡逑ｄｉｐｏｌｅ邋ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ，ＭＥＤＩ）等步骤重建出磁化率图［２４］。逡逑图像定性分析逡逑两位神经外科医生分别对每个数据集的ＳＴＮ图像进行了评估。允许自由调逡逑整窗口／水平设置，但没有应用自动预处理。用４级量表评估ＳＴＮ和ＳＮ之间的逡逑界限［２５］：邋（３，优秀：ＳＴＮ边界可见，非常清晰；２，良好：ＳＴＮ边界可见；１，一逡逑般：ＳＴＮ边界不可见；０，差：不可见）。逡逑

【参考文献】