功能磁共振时间序列图像快速配准方法研究

提出了一种非迭代分别检测时间序列图像间旋转、平移运动的方法 .该方法基于傅立叶频谱的相位相关特性 ,解决了迭代配准算法中的旋转与平移耦合问题 .通过精心选择参考图像 ,采用基于递归数字滤波的三次B样条插值方法 ,实现了功能磁共振序列图像的快速配准 。

轻度阿尔茨海默病的脑功能磁共振成像研究

目的:运用功能磁共振成像技术探索轻度阿尔茨海默病患者在记忆编码过程中的神经活动情况。材料和方法:分别选取10例年轻健康志愿者,10例中老年健康志愿者,8例临床诊断轻度阿尔茨海默病患者,在其记忆中文文字过程中行fMRI成像并要求扫描结束后对记忆内容进行回忆,比较分析各组受试者的脑区激活情况及回忆结果。结果:病例组对记忆内容的回忆较差,活动过程中仅表现为视觉相关皮质的激活。两组健康对照组对记忆内容的回忆较好,功能图像中激活的脑区无明显差异,激活脑区主要包括枕叶视皮质、顶上小叶、小脑半球、前额叶及海马旁回。结论:阿尔茨海默病患者早期可能存在文字视觉记忆编码的缺陷,运用fMRI技术可进一步协助诊断记忆方面疾患。

一种磁共振脑功能成像的头部移动校正方法

在磁共振脑功能成像 (functionalmagneticresonanceimaging ,fMRI)试验中 ,头部很小的移动就会对试验结果产生不良影响 ,因此在对数据统计分析之前要求进行移动校正 .本文利用LMF(levenberg mrquardt fletcher)算法极小化参考图像和校正图像之间的残差平方和自动校正fMRI图像 ,根据多分辨率金字塔结构由粗到细地搜索最优解 ,既可以较快的收敛 ,又可以考虑较大的移动 .

脑功能磁共振设备性能参考基线建立方法初探

目的设计一种针对脑功能磁共振成像设备的质量检测方法,建立个性化的性能参考基线,实时监测设备性能。方法参考美国放射学学会制定的ACR检测标准,使用标准ACR水模及功能成像的常用序列设计质量检测方法,对仪器进行周期性检测并对数据进行处理,绘制性能基线。结果建立的性能基线能准确反应成像系统的实时性能,并具有一定的预测功能。结论该检测方法操作简单,耗时少,性能参考基线能科学准确地监测设备状态。

基于一般线性模型的功能磁共振成像回归量正交化

针对功能磁共振成像(f MRI)模型回归量之间存在共线性的问题,提出了一种正交化的方法。首先,确定感兴趣以及待正交的回归量;其次,从待正交回归量中减去与感兴趣回归量相关的部分,使模型中共线的回归量正交分解为相互独立的部分,以此来消除共线性的影响。此外,还讨论和分析了正交化对一般线性模型的影响。最后,分别使用一些合成数据和当前一个流行的f MRI数据分析软件包——脑功能磁共振图像软件包(FSL)进行实验。实验结果表明,正交化方法可以消除模型中的共线性,并且提高感兴趣回归量的显著性,从而实现准确的脑功能定位,可以应用于对脑的基础研究和临床治疗。

功能磁共振成像与扩散张量成像融合技术初探

目的实现功能磁共振成像与扩散张量成像的图像融合。方法运用事件相关功能磁共振成像技术,获得10名健康志愿者手指运动过程中大脑皮层功能图像,运用扩散张量成像技术获得初级运动区和辅助运动区的下行纤维束的图像,采用AFNI、FSL和AMIDE三种国际上通用的免费磁共振分析软件对图像进行融合。结果采用该方法可获得脑激活、纤维束和脑解剖的融合图像,初级运动区、辅助运动区的激活模式及其下行的纤维束可同时在个体和成组脑结构上清晰显示。结论应用通用免费磁共振分析软件可以实现功能磁共振成像与扩散张量图像的融合,可望为临床诊断和脑功能基础研究提供了新的途径。

融合先验信息的脑功能图像分割

基于静息态功能磁共振图像(fMRI)的脑功能区分割广泛采用K均值聚类和谱聚类等无监督聚类算法。但这些算法对图像噪声较为敏感,可能会产生不可靠的脑区分割结果。文中提出了一种融合先验信息的半监督聚类算法,可以可靠地确定各子区间的边界,从而得到稳定的分割结果。提出的方法对人类右侧大脑的Broca区(BA44/45区)进行分割验证,实验结果表明,文中的方法不仅得到了可靠的功能子区边界,而且获得了较高的个体间一致性。

多穴位电脉冲刺激的脑皮层功能区fMRI研究

目的 探讨多穴位电脉冲刺激时的脑功能区变化状况。资料与方法 选择治疗偏瘫患者常用的一组穴位 (肩骨禺、手三里、曲池、合谷 )对 12例健康右利手志愿者的右上肢进行电脉冲刺激 ,同时进行BOLDfMRI扫描 ,运用t检验统计学方法分析得出刺激状态与静息状态信号对比的脑功能图像 ,观察脑皮层相应功能区的激活状况。另外 ,随机选择其中 5例于不同时间段重复观察 ,评价兴奋区的可重复性。结果 针刺状态下 ,12例受试者的对侧初级躯体感觉区 (SM1)被激活 ,其中有 9例可观察到一侧或双侧辅助运动区 (SMA)兴奋、8例运动前区 (PMA)兴奋。激活区检测的可重复性 >80 %。结论 多穴位电脉冲刺激能特定性地激活相应的脑皮层兴奋区 。

基于动态功能连接的运动任务大脑状态表达

针对传统静态功能连接分析技术不能准确反映大脑动态功能状态的问题,提出了一种基于全脑动态功能连接(DFC)分析对大脑的状态变化进行表达的方法。首先,利用个体的弥散张量成像(DTI)数据构建高精确度全脑网络,将运动任务下功能磁共振成像(fMRI)数据映射到相应DTI空间后,提取各节点fMRI信号;然后,采用滑动时间窗口方法计算随时间变化的全脑功能连接强度矩阵,并提取动态功能连接向量(DFCV)样本;最后,将所有个体的DFCV样本通过基于Fisher准则的字典学习(FDDL)算法进行稀疏表达和分类。共得到8个该运动任务下全脑功能连接状态模式,各模式的功能连接强度空间分布具有明显差异,模式1、模式2和模式3占据了大部分样本分布(77.6%),且与平均静态功能连接强度矩阵之间的相似度明显高于其他5个模式。此外,大脑在各模式之间的状态迁移遵循一定的规律。实验结果表明,采用全脑DFC和FDDL学习相结合的方法,能够有效地对任务态下大脑的功能状态变化进行表达,为研究脑动态信息处理机制提供基础。

基于复杂网络的偏头痛患者脑功能连通性研究

目的应用图理论构建静息态脑功能复杂网络,研究偏头痛患者与正常人之间的网络拓扑结构差异。资料与方法获取22例偏头痛患者(研究组)和22例正常人(对照组)的静息态脑功能MRI数据,分别构建两组的脑功能复杂网络,计算和比较两组复杂网络的平均聚类系数、特征路径长度、小世界性、同配性、介数中心度等测度参数。结果与对照组相比,研究组患者的静息态功能复杂网络的平均聚类系数较大,小世界性与同配性等拓扑测度发生改变,尾状核、豆状壳核等节点特征路径长度发生异常,部分区域(如丘脑、枕下回、枕中回)的介数中心度明显增大。结论偏头痛患者静息态脑功能网络中发生异常的区域与大脑的疼痛处理、视觉处理以及感觉中继有关,本研究发现有助于更好地解释偏头痛的相关临床病症。

脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别

脑部疾病的机器识别是医学图像领域研究的热点。传统的功能磁共振图像研究方法大多只针对部分脑区。考虑到脑功能网络具有全局性的特征,利用静息态功能磁共振图像数据,在全脑范围内使用极大重叠离散小波变换,分别构建加权和无权脑功能网络,运用复杂网络理论对网络结构进行分析研究,提取网络聚集系数作为分类识别的特征分量。将该文方法用于对精神分裂症患者的识别,由识别率、灵敏度、特异度表明,该方法能够提高识别效果,且具有普遍适应性,能推广到其他脑部疾病的机器识别应用中。

基于序统计量相关分析的静息态大脑语言功能连接网络的时间可靠性及偏侧化研究

目的基于MRI技术,采用基于序统计量相关系数法的脑功能连接网络分析方法研究静息态下语言网络活动情况,并探讨其时间可靠性和功能偏侧化,为静息态语言网络的临床研究提供理论基础。资料与方法对25例正常志愿者进行3次静息态功能MRI扫描,32位Matlab 7.11.0及DPARSF软件进行数据处理,选取大脑左半球Broca和Wernicke两个语言脑功能区域为感兴趣区,采用序统计量相关系数法分析受试者的语言网络功能连接性。结果基于种子分析方法的功能连接图,得到受试者的不对称指数图和组内相关系数图。采用序统计量相关系数法分析静息态语言网络的功能连接情况与传统相关系数法分析的结果相似度极高,该方法可用于类似网络功能连接情况的研究。结论静息态大脑语言功能网络的时间可靠性为语言疾病的临床研究提供一定的参考价值,因语言网络功能偏侧化异常而引起的语言疾病或精神性疾病的临床诊疗,可借鉴静息态语言网络的功能偏侧化及其时间可靠性情况。

核磁共振成像技术在肠易激综合征中的应用

探讨应用核磁共振成像技术(Nuclear Magnetic Resonance Imaging,MRI)对评价肠易激综合征(irritablebowelsyndrome,IBS)的应用价值。方法 选取40例IBS者为研究组,42例健康体检者为对照组,均进行MRI检查,在直肠气囊扩张30ml、60ml、90ml、120ml时采集受试者脑部MRI数据。结果 随着注入气囊中气体量的增加,患者疼痛感明显,且研究组疼痛VAS评分高于对照组;IBS直肠扩张120ml时脑岛皮质(IC)、额前皮质(PFC)、丘脑(THAL)的兴奋面积和信号变化幅度均高于健康体检人群(P<0.05)。结论 MRI影像技术可发现部分IBS患者对气囊扩张刺激过敏情况。

基于2DPCA的动态脑网络特征提取方法

基于静息态功能磁共振图像构建动态脑网络是神经精神疾病诊断和生理标志物探索领域普遍使用的脑网络构建方法。然而,动态脑网络特征在分类实验中潜在的“维度过高”和“时序不匹配”问题使实验结果精度不高。为了克服以上问题,提出了基于二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)的动态脑网络特征提取方法。首先,将每个样本的动态脑网络转换成二维图像。然后,利用2DPCA对所有样本的脑网络图像进行主成分提取,获得鉴别性更高的特征。最后,将方法应用于自闭症谱系障碍的分类实验中,分类准确率达到81.65%,证实了方法的有效性。

基于反卷积方法的脑激活定位分析

目前用fMRI进行脑功能研究的主要依据是血流敏感性[1 ] 和BOLD[2 ] (bloodoxygenation leveldepen dent)对比度增强原理。当某一脑区被激活时 ,由于血流增加 ,引起了氧合血红蛋白浓度的瞬态增加 ,导致磁化率加权脉冲序列中MR信号的增强。本文着重讨论了反卷积方法在脑激活定位中的应用。该法可以有效地提供良好的解剖学定位 。

基于默认网络贝叶斯模型的轻微型肝性脑病的判别方法（英文）

为了将轻微型肝性脑病(MHE)患者从正常人中区分出来,首先使用独立分量分析(ICA)从静息态f M RI中提取默认网络(DM N),然后使用基于图像模型的多元分析方法(GAM M A),该算法为基于像素水平贝叶斯方法,用来探索默认网络中的功能整合异常现象和临床参数之间的关系.在没有先验知识的前提下,使用5种机器学习的方法(支持向量机,分类回归树,逻辑回归,贝叶斯网络及C4.5)来进行分类.研究发现DMN中功能整合出现异常,并对MHE有很高的预测能力,准确率达到98%.因此,认为基于GAMMA提取的DMN功能整合异常可作为一个简单、客观的神经影像学标志物来区分MHE,并可成为现有MHE诊断方法的有力补充.

基于fMRI与MEG数据融合的大脑语言处理的激活分析

本文对同一组被试进行相同的语言实验任务,同时采集被试的功能磁共振图像数据和脑磁数据,通过对两种神经成像技术进行融合,弥补两种方法在分辨率上各自存在的不足.本实验采用fMRI-MEG数据融合的方法对采集的数据进行处理,得到了具有高时空分辨率的信号,从而能够更加精确地对大脑在处理语言任务时的激活区域进行定位.通过激活区域分析,更好地理解大脑在处理语言任务时的工作机制.由本实验可以推断大脑在处理语言任务的过程是:听觉冲动首先传导到听觉区域并产生听觉,同时韦尼克区会强烈激活,随后神经传导到运动性语言中枢控制所有与运动有关的皮质以做出相应的反应.

脑淀粉样血管病相关炎症1例附文献分析

目的探讨脑淀粉样血管病相关炎症的临床表现、血清及影像学检查、诊断、治疗及预后。方法选取2019年1月20日1例中年男性脑淀粉样血管病相关炎症患者,临床表现以认知行为异常、步态异常、人格改变等为主要特征。结果脑脊液生化:脑脊液总蛋白0.36 g/L,自身免疫系列、自身免疫性脑炎相关指标等检查未见异常。头颅MRI:T2WI及FLAIR上可见斑片状或融合的白质异常高信号影,非对称性并延伸至皮质下白质。磁敏感加权成像(SWI)提示≥1处皮质-皮质下微出血灶。诊断为很可能的脑淀粉样血管病相关炎症,给予甲泼尼龙冲击疗法,人免疫球蛋白序贯疗法,硫唑嘌呤后续疗法。结论甲泼尼龙冲击疗法后临床出现戏剧性效果;人免疫球蛋白静点治疗后近期效果不明显;除认知行为异常、步态异常等临床表现外,精神人格改变,如被迫害妄想、幻听幻视也是该病常见临床表现;出院后持续口服硫唑嘌呤及醋酸泼尼松,病情进一步好转中。

脑疾病

0235031 按逆时针排列的第一个层面位置(KRISP)来控制 FLAIR 磁共振图像中CSF 假像和脑的显影对绝热的初始倒置脉冲和 K-空间的贡献/Curati W L//Clin Ra-diol.-2001,56(5).-375～384