基于血流和平面回波技术的磁共振功能成像数据分析方法研究

摘要

磁共振功能成像能够提供与结构成像互补的组织功能信息，在疾病的诊断、治疗效果评估及神经和精神相关科学研究中都具有非常重要的价值。在本文中，我们研究了两种基于血流和平面回波成像技术的快速功能磁共振成像:动态磁敏感对比增强磁共振成像(DSC-MRI)和静息态功能磁共振(RS-fMRI)，并对这两种功能磁共振成像数据分析中的T1效应污染、信度及参数计算新方法进行了研究。
　　DSC-MRI是临床上常用的一种磁共振功能成像技术，最近有研究表明从DSC-MRI中可以提取渗透性生物标志参数相对再循环(rR)。但在血脑屏障受到破坏时，渗透到组织间隙中的造影剂产生的T1效应不可忽略，使得采集到的DSC-MRI信号升高，目前，T1效应对rR的影响及针对这种影响的校正尚未研究过。本文中，我们仿真了不同成像条件下T1效应对rR的影响，并提出了一种基于药代动力学模型的T1效应校正方法。利用该校正方法，所获得的rR被调整到与已知血管生理相符的水平。
　　RS-fMRI被广泛应用于神经心理学和临床研究，由于对比度噪声比低且被试间差异大，数据分析方法的信度对于RS-fMRI来说尤其重要。另一方面，随着整合不同中心间数据以进行更综合完整的研究的需求越来越强烈，机器内和机器间的信度对某个模型或参数来说越来越重要。基于主成分分析的尺度子轮廓模型(S SM-PCA)是最早且广泛应用于正电子发射断层成像(PET)数据分析的多变量统计方法之一。最近，SSM-PCA被用于分析正常被试和帕金森患者的RS-fMRI参数低频振幅(ALFF)，找到帕金森疾病的相关模式并成功地区分开正常被试和帕金森患者。目前，SSM-PCA在RS-fMRI中的机器内和机器间信度还没有系统地研究过。在文中，我们的实验结果表明SSM-PCA在分析睁眼和闭眼的ALFF数据时具有较好的机器内和机器间信度，机器内的组内相关系数(ICC)为0.49，而机器间的ICC值在0.65～0.66。表明SSM-PCA可进一步应用于临床研究。此外，SSM-PCA和传统的单变量T检验是神经影像研究中两种互补的统计方法。
　　ALFF是一个从RS-fMRI数据中提取并被广泛使用的体素水平参数，其通常从T*2加权的RS-fMRI信号计算获得，受到R*2的波动、回波时间、自旋质子密度和平均R*2的影响。多回波fMRI（ME-fMRI）在一个TR内采集多幅不同TE时刻的T*2加权图像，通过对多个TE时刻的信号进行单指数衰减拟合可获取体素水平的定量参数R*2的时间变化曲线。为了使ALFF在研究中具有更好的可靠性和可比性，本文基于ME-fMRI提出了一种依据R*2定量信号变化的ALFF计算新方法(ALFF-R*2)。睁眼和闭眼的ME-fMRI数据分析结果表明，相比传统的ALFF，ALFF-R*2检测的差异脑区特异性更高，可进一步应用于精神、神经和临床研究。

目录

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致谢

摘要

图表目录

缩写表

1．1 课题背景

1．1．1 磁共振功能成像的意义及现状

1．1．2 血流和平面回波成像的意义及现状

1．2 存在和需要解决的问题

1．3 相关问题研究进展

1．4 论文章节安排

第2章 基于血流和EPI的磁共振功能成像技术概述

2．1 EPI概述

2．1．1 基本原理

2．1．2 基本的EPI序列

2．1．3 Nyquist伪影

2．2 DSC-MRI概述

2．2．1 造影剂

2．2．2 序列

2．2．3 灌注参数计算

2．2．4 DSC-MRI在临床中的应用

2．3 BOLD-fMRI概述

2．3．1 成像原理

2．3．2 RS-fMRI常用序列

2．3．3 静息态BOLD-fMRI体素水平的刻画指标

2．3．4 静息态BOLD-fMRI体素水平不同刻画指标的应用

第3章 缺血卒中病人相对再循环参数的T1效应校正

3．1 绪论

3．2 实验材料和方法

3．2．1 原理

3．2．2 仿真

3．2．3 数据采集

3．2．4 数据分析

3．3 结果

3．3．1 仿真结果

3．3．2 卒中病人结果

3．4 讨论

3．4．1 仿真结果

3．4．2 卒中病人结果

3．4．3 研究的局限性

3．5 本章小结

第4章 SSM-PCA在静息态功能磁共振成像中的机器内和机器间信度研究

4．1 绪论

4．2 实验材料和方法

4．2．1 被试

4．2．2 数据采集

4．2．3 数据预处理

4．2．4 SSM-PCA分析

4．2．5 机器内和机器间信度分析

4．2．7 EOEC-pattern和单变量统计分析的T图之间的比较

4．3 结果

4．3．1 EOEC-pattern的识别

4．3．2 EOEC-pattern以及其表达的机器内和机器间可信度

4．3．3 EOEC-pattern和单变量统计分析T图之间的比较

4．4 讨论

4．4．1 SSM-PCA用于组内设计

4．4．3 EOEC-pattern以及其表达的机器内和机器间可信度

4．4．4 EOEC-pattern和单变量统计分析的T图之间的比较

4．4．5 研究的局限性

4．5 本章小结

第5章 基于R2*定量信号和T2*加权信号的ALFF比较

5．1 绪论

5．2 实验材料和方法

5．2．1 被试

5．2．2 数据采集

5．2．4 R2*曲线

5．2．7 So(t)均值、R2*(t)均值以及TE对ALFF的影响

5．2．8 TE对ALFF统计结果的影响

5．2．9 ALFF和ALFF-R2*统计结果相似性分析

5．3 结果

5．3．1 S0(t)和R2*(t)

5．3．2 TE对ALFF的影响

5．3．3 不同TE时ALFF的统计T图

5．3．4 ALFF和ALFF-R2*的统计T图之间的比较

5．4 讨论

5．4．1 S0(t)和R2*(t)

5．4．2 TE对ALFF的影响

5．4．3 不同TE时ALFF的统计T图

5．4．4 ALFF和ALFF-R2*的统计T图之间的比较

5．4．5 研究的局限性

5．5 本章小结

6．1 论文总结

6．2 工作展望

参考文献

攻读博士学位期间主要的研究成果