磁共振弥散张量成像的脑白质纤维优化重建

磁共振弥散张量成像(DTI)可对大脑白质纤维束的三维几何结构进行无创研究,其主要方法为DTI纤维追踪成像.研究打破现有DTI纤维追踪成像从初始种子区域逐步追踪增长的框架,提出脑白质的纤维优化重建方法,从全局角度描述追踪纤维,通过其对弥散倾向和几何结构的优化估计,重构最优纤维路径.结果表明,该方法可提供连接两个感兴趣区域(ROI)的有效和对称连接,同时通过全局优化手段消除累积噪声及局部随机噪声,提高长距离成像的可靠性;在人工合成数据集和真实人体数据集中均能较好成像,较之现有纤维追踪成像具有更高的可靠性和可重复性.     

应用DTI技术对人脑白质纤维束的初步研究

目的建立扩散张量纤维束成像对人脑白质纤维的显示方法,并应用中国数字化可视人体数据进行对照观察,验证扩散张量成像(DTI)方法的可靠性。方法选择5名健康志愿者进行DTI成像,采用DtiStudio软件进行分析处理,重建出部分各向异性(FA)图、容积比(VR)图、相对各向异性(RA)图、表面扩散系数(ADC)图以及二维彩色张量图。应用中国数字化可视人体数据集断面图像、FA图及彩色FA图进行对照观察,利用fibertracking纤维跟踪软件及3DMRI软件进行三维重建显示脑内主要白质纤维束,辨认脑内白质纤维束的位置、形态。结果应用DTI纤维束成像可以清晰准确地描绘脑白质内主要神经纤维束的解剖图谱,包括联络纤维如弓形纤维、钩束、扣带束、上纵束和下纵束,连合纤维如胼胝体、前连合和穹隆,投射纤维如锥体束、视放射、内侧丘系等。DTI纤维束成像结果与已知解剖知识、中国可视化人体断面图像具有很好的一致性。结论应用DTI纤维束成像可以清晰准确地描绘脑白质内主要神经纤维束的解剖图谱,其结果与中国可视化人体断面图像、已知解剖知识是一致的,应用DTI纤维束成像研究脑内纤维连通性是可靠的。     

磁共振DTI技术和锰离子示踪方法活体定位鼠脑神经纤维

本文应用磁共振(MR)DTI的方法清晰准确描绘出鼠脑白质内主要神经纤维的位置、方向和形态,包括胼胝体、前联合、内囊、外囊、视束、大脑脚、锥体束等。皮质内注射MnCl2后MR成像,可见皮质脊髓束、皮质丘脑束、皮质纹状体束和纹状体黑质通路被示踪,可重复性地表现为特定部位的MR3D-FSPGR图像和T1W像高信号改变,相应区域T2WI为低信号。LFB染色各纤维束位置、形态与DTI-DEC张量图和MnCl2示踪MR图像结果相一致。因此,磁共振DTI技术和锰离子示踪的方法都能够对鼠脑主要神经纤维和投射通路进行定位,能够作为活体示踪脑内神经纤维束的手段。     

基于DTI技术的健康成人胼胝体、扣带回、中脑白质纤维束密度随年龄变化关系的研究

目的:应用磁共振弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)技术定量探讨健康成人胼胝体、扣带回、中脑纤维束密度随年龄变化的关系。方法:将125例健康志愿者按年龄分成五组(第一组16~30岁,20例;第二组31~45岁,34例;第三组46~60岁,24例;第四组61~75岁,22例;第五组76~90岁,25例),行3T磁共振(magnetic resonance imaging,MRI)扫描,获取脑T1和DTI图像。所有DTI数据经DTI Studio软件预处理并追踪得到脑白质纤维束,手工设置三个感兴趣区,即胼胝体、扣带回和中脑,统计各区的纤维束密度(fiber tract density,FD),将所有数据输入SPSS软件进行统计学分析。结果:得到了三个感兴趣区的纤维束走行,其中胼胝体区纤维束成辐射状分布,走行有向前、后、左、右方向;扣带回区纤维束走行大致为前、后方向;中脑区纤维束走行大致为上、下方向,追踪结果分别与它们各自的解剖学结构相一致。对三个区的纤维束密度的统计学分析结果为:(1)胼胝体区,各年龄组的FD均存在显著差异(P0.05),且随着年龄的增长,胼胝体区纤维束密度逐渐降低。(2)扣带回区,各年龄组的FD均存在显著差异(P0.05),第一组的左、右侧扣带回FD存在显著性差异(P0.05),在其左、右区,各年龄组的FD相互比较均具有显著性差异(P0.05);进一步分析得到,左侧扣带回区FD随年龄增长的下降趋势大于右侧。(3)中脑区,各年龄组的FD无显著性差异(P0.05),在其左、右区,各年龄组的FD无显著性差异(P0.05)。结论:随着年龄增长,胼胝体、扣带回区内FD明显降低。磁共振弥散张量成像技术的量化指标FD可以用来了解脑白质纤维束的变化。     

纤维跟踪技术在模拟显示人脑联络纤维中的应用

目的：应用弥散张量（DTI）纤维跟踪技术来模拟显示脑的联络纤维，探讨结果与经典解剖学知识的一致性。方法：对1个志愿者行单次激发回波平面弥散张量成像，利用纤维跟踪技术来模拟显示其联络纤维，并观察与经典解剖学知识的一致性。结果：通过选择恰当的感兴趣区，各向异性阈值、角度阈值、步长和体素内采样数目等参数，利用弥散张量纤维跟踪技术可模拟显示扣带、上枕额束、下枕额束、钩束、下纵束等联络纤维。结论：利用弥散张量纤维跟踪技术可模拟显示人脑联络纤维，且与经典解剖学有高度一致性，是在活体中研究人脑联络纤维的一种新方法。     

基于体素的健康中国成人概率性弥散张量成像脑图谱的建立

目的 使用计算机医学图像处理技术在标准人脑空间建立基于体素的健康中国成人概率性弥散张量成像（DTI）脑图谱,以期为脑白质的功能研究和相关疾病的诊治提供基础信息。 方法 选择50例健康成年志愿者进行常规MRI扫描,确认未发现异常后,再行DTI扫描,获取相应图像数据。首先使用MRIcron软件包中的相关程序,将原始的DICOM数据格式转换为图像处理所需要的格式,然后运用DtiStudio和DiffeoMap软件,结合自动图像配准算法对DTI数据进行数据预处理、张量计算和图像归一化,最后在MATLAB中对图像进行平均计算,构建图谱。结果 成功构建出基于50例健康中国成人的概率性DTI脑图谱,图谱清晰。各向异性（FA）图和彩色编码图上均可见脑白质结构和纤维束走向,在彩色编码图上以特定颜色代表了不同纤维束的走行方向。结论 运用图像处理技术可以构建国人概率性DTI脑图谱。该图谱以通用数据格式保存,可被大部分医学图像处理软件及分析软件识别读取,能为研究脑白质正常结构功能及相关疾病服务。     

基于纤维束的空间统计方式的复发缓解型多发性硬化患者磁共振扩散张量成像与正常人对照

目的:利用基于纤维束的空间统计(TBSS)方式结合磁共振扩散张量成像技术(DTI)综合评价DTI对复发缓解型多发性硬化(RRMS)患者全脑白质微结构改变与正常人的对比,并探讨其应用价值。方法:实验组和对照组均进行全脑轴位常规扫描及DTI扫描,数据进行TBSS后处理,生成三维平均各向异性系数纤维骨架并进行非参数统计比较。结果:RRMS患者全脑双侧额叶、颞叶、顶叶及枕叶脑白质区域纤维素呈广泛性各向异性系数值减低、平均扩散率值升高,差异有统计学意义(P0.05)。结论:RRMS患者双侧额叶、颞叶、顶叶及枕叶脑白质区存在广泛的脑白质损伤,TBSS后处理方法能较为准确地定位和定量监测、评估及发现RRMS病灶。     

磁共振弥散张量成像联合纤维束成像在脑梗死中的应用研究

目的 分析脑梗死患者磁共振弥散张量成像(DTI)和纤维束成像(DTT)的特点,探讨DTI、DTT在对不同时期脑梗死患者诊断的价值。方法分别对58例不同时期脑梗死患者和25名健康志愿者行MRI检查,包括T1WI、T2WI成像、FLAIR及DTI成像,重建部分各向异性(FA)图,对梗死区、健侧相应部位及正常对照组相应部位进...     

基于弥散张量成像的原发性失眠患者大脑白质变化

使用基于纤维束示踪的空间统计学方法对原发性失眠患者的弥散张量成像影数据进行分析,探讨其大脑白质变化。结果显示相较于健康对照组,原发性失眠患者的白质连接发生改变,主要表现为前放射冠、胼胝体膝部的各向异性分数降低。进一步的相关分析结果表明胼胝体膝部区域各向异性分数值降低与患者睡眠状况自评量表分数显著负相关。     

正常成人近段坐骨神经的弥散张量成像**

背景：弥散张量成像及神经纤维束示踪的出现为外周神经细微结构的显示及定量分析提供了新的方法。 目的：前瞻性分析健康成人大腿近段坐骨神经纤维束示踪、弥散张量成像的可行性及最佳成像参数。 方法：采用单次激发自旋回波-平面回波技术对28名健康志愿者双侧坐骨神经进行弥散张量成像及神经纤维束示踪,b值分别为1 200,1 400,1 600 s/mm2。 结果与结论：弥散张量成像及神经纤维束示踪成功者26名,成功率93%,神经纤维束示踪图上能清晰显示近段坐骨神经,与T1WI上解剖图像融合较好。两侧坐骨神经具有相同的弥散特征：随着b 值增加,信噪比逐渐减少,b值为1 200 s/mm2,信噪比值最大为142.72±32.25,神经纤维束长度最长,所占体素最大,但不同b值的弥散张量参数无差异(P > 0.05),且两侧坐骨神经弥散张量参数无差异。说明正常成人大腿近段坐骨神经的弥散张量成像及经纤维束示踪是可行的,可清晰显示坐骨神经走行及弥散特征;最佳b值为1 200 s/mm2。 关键词：弥散张量成像;坐骨神经;磁共振成像;神经纤维束示踪术;成年人 doi:10.3969/j.issn.1673-8225.2012.09.030     

融合白质fMRI的dMRI纤维追踪重建研究

基于弥散磁共振成像(dMRI)的纤维束重建,是分析大脑白质结构的主要工具.现有的纤维追踪成像算法受dMRI分辨率及成像机理约束,在构建大脑白质灰质边界区域的纤维时成像性能和准确性大大下降.为克服该缺陷,提出一种结合功能磁共振成像(fMRI)的新型dMRI纤维追踪成像算法.该算法引入表征白质中fMRI信号各向异性的空间相...     

基于扩散张量的脑白质内神经纤维束的可视化技术

介绍了在功能磁共振成像的研究中发展非常快的扩散张量成像技术的基本原理，以及如何利用扩散张量数据来重建脑白质内的神经纤维柬图像。其中主要介绍了白质束成像技术及其优缺点，并且分析了神经纤维束可视化技术的应用前景及其局限性。     

The Correlation of 3D DT-MRI Fiber Disruption with Structural and Mechanical Degeneration in Porcine Myocardium

Evaluation of structural parameters following a myocardial infarction (MI) is important to assess left ventricular function and remodeling. In this study, we assessed the capability of 3D diffusion tensor magnetic resonance imaging (DT-MRI) to assess tissue degeneration shortly after an MI using a porcine model of infarction. Two days after an induced infarction, hearts were explanted and immediately scanned by a 3T MRI scanner with a diffusion tensor imaging protocol. 3D fiber tracks and clustering models were generated from the diffusion-weighted imaging data. We found in a normal explanted heart that DT-MRI fibers showed a multilayered helical structure, with fiber architecture and fiber density reflecting the integrity of muscle fibers. For infarcted heart explants, we observed either a lack of fibers or disruption of fibers in the infarcted regions. Contours of the disrupted DT-MRI fibers were found to be consistent with the infarcted regions. Both histological and mechanical analysis of the infarcted hearts suggested DT-MRI fiber disruption correlated with altered microstructure and tissue mechanics. The ability of 3D DT-MRI to accurately distinguish viable myocardium from dead myocardium only 2 days post infarct without the use of radioisotopes or ionotropic agents makes it a promising approach to evaluate cardiac damage early post-MI.     

Estimation of white matter connectivity based on a three-dimensional directional diffusion function in diffusion tensor MRI

Diffusion tensor (DT) magnetic resonance imaging (MRI) provides the directional information of local neuronal fibers, and has been used to estimate the neuroanatomical connectivity in the cerebral white matter. Several methods for white matter tractography have been developed based on DT-MRI. However, it has been difficult to estimate the white matter tract pathways in the fiber crossing and branching region because of the ambiguity of the principal eigenvector and/or low anisotropy due to the partial volume effect. In this paper, we proposed a new method for white matter tractography, which permits fiber tract branching and passing through crossing regions. Our tractography method is based on a three-dimensional (3D) directional diffusion function (DDF), which was given by a 3D anisotropic Gaussian function defined by normalized three eigenvalues and their corresponding eigenvectors of DT. The DDF was used for generation of a 3D directional diffusion field and for determination of the connectivity between the voxels in fiber tracking. To extract the white matter tract region, DDF-based tractography (DDFT) method used the directional diffusion field instead of a threshold fractional anisotropy map, which has been used in the conventional methods, so that low anisotropy voxels in the branching and crossing regions may be included. We applied the DDFT method and two conventional tractography methods (a streamline technique and a tensorline algorithm) to DT-MRI data of five normal subjects for visualizing the pyramidal tract. Our method visualized the pathways connected to a large portion of the primary motor cortex, including foot, hand and face motor areas, passing through the crossing regions with other white matter tracts in all subjects, whereas the conventional methods showed only a small portion of the pyramidal tract. The pyramidal tract pathways estimated by our method were consistent with the neuroanatomical knowledge. In conclusion, the DDFT method may be useful in assisting neuroradiologists in estimating the white matter tracts.     

基于DT-MRI的纤维跟踪及可视化研究

磁共振扩散张量成像(DT-MRI)是一种新的成像技术,比传统的扩散加权成像(DWI)能够更加准确地反映分子扩散的方向.在脑白质这样具有大量纤维束的组织中,水分子的扩散表现出显著的各向异性,从而有可能从张量信息的各向异性入手,跟踪得到白质纤维束的走行方向.本文介绍了DTI的原理、数据采集与处理方法,提出了一种可变步长的纤维跟踪方法,并以VC /ITK/VTK为开发工具实现了DTI分析和纤维跟踪与可视化.     

联合应用VBM方法和DTI技术对精神分裂症小脑结构的研究

目的分别应用磁共振扩散张量成像技术(DTI)和基于体素的形态分析法(VBM)对精神分裂症患者小脑中脚和上脚白质纤维情况与小脑的灰白质密度进行初步探究。方法应用GESigna3.0TMRI扫描仪,分别对按照精神分裂症诊断标准确诊的14例患者及14名健康对照者行DTI和三维快速扰相梯度翻转恢复(3D-SPGR)序列扫描,检测双侧小脑中脚和上脚感兴趣区的各向异性分数值(FA)及小脑灰白质密度,应用成组t检验对病例组和正常对照组的以上数据进行比较。结果精神分裂症病例组左侧小脑上脚的FA值较正常对照组显著降低(<0.05),小脑局部脑区的灰质密度与正常组相比发生了显著改变,差异区域主要位于小脑前叶(<0.05),小脑的白质密度与正常组相比未发现显著改变脑区。结论 DTI技术和VBM方法的联合应用对精神分裂症患者的研究有着重要的应用价值。     

White Matter Fiber Tracking Computation Based on Diffusion Tensor Imaging for Clinical Applications

Fiber tracking allows the in vivo reconstruction of human brain white matter fiber trajectories based on magnetic resonance diffusion tensor imaging (MR-DTI), but its application in the clinical routine is still in its infancy. In this study, we present a new software for fiber tracking, developed on top of a general-purpose DICOM (digital imaging and communications in medicine) framework, which can be easily integrated into existing picture archiving and communication system (PACS) of radiological institutions. Images combining anatomical information and the localization of different fiber tract trajectories can be encoded and exported in DICOM and Analyze formats, which are valuable resources in the clinical applications of this method. Fiber tracking was implemented based on existing line propagation algorithms, but it includes a heuristic for fiber crossings in the case of disk-shaped diffusion tensors. We successfully performed fiber tracking on MR-DTI data sets from 26 patients with different types of brain lesions affecting the corticospinal tracts. In all cases, the trajectories of the central spinal tract (pyramidal tract) were reconstructed and could be applied at the planning phase of the surgery as well as in intraoperative neuronavigation.     

基于机器学习的睡眠剥夺注意力易损性分类研究

目的:旨在寻找可以对睡眠剥夺后注意力易损与耐受个体进行准确区分的白质纤维束。方法:借助弥散张量成像技术获取各向异性分数、轴向扩散系数、径向扩散系数及平均扩散系数等反映白质弥散特性的特征参数,使用支持向量机分类算法构建睡眠剥夺易损性分类模型;采用准确性、敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值等指标评价分类模型的性能表现;采用置换检验评估分类模型的显著性。结果:与只采用单一类型特征相比,使用组合特征构建的分类器表现性能最佳,其准确性、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及曲线下面积分别为83.67%、80.00%、87.50%、86.96%、80.77%、88.67%。在组合特征构建的分类模型中对分类贡献较大的白质纤维束主要包括放射冠、内囊前肢、丘脑后辐射及皮质脊髓束等投射纤维、上纵束和扣带等联络纤维以及胼胝体和穹窿联合等联合纤维。结论:特定脑区间白质纤维束的微观结构特性可以作为区分睡眠剥夺后注意力易损与耐受个体的影像学标志物。