CN101966081B - 校正呼吸信息影响静息态功能磁共振脑成像的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属磁共振成像的技术领域，具体的是指一种用以获取被试生理呼吸信息，并校正呼吸信息影响静息态功能磁共振脑成像的方法。首先从磁共振成像设备系统中直接获取图像原始数据并提取其相位波动信息，之后通过所述相位波动信息测算并获得呼吸信息对图像信号的像素偏移影响，最后在静息态功能磁共振脑成像的图像数据中，依据所述的像素偏移影响进行相应图像像素偏移校正并去除生理呼吸噪声。本发明的优点是，本发明方法不需要加呼吸监控装置。能有效并且更加精确地获取fmri中呼吸相位信息，克服了图像数据与生理呼吸信息的精确同步的困难，并能利用原始数据中获取的相位信息对图像进行传统方法所不能做的像素偏移校正。
Description
技术领域
本发明属磁共振成像的技术领域，具体的是指一种用以获取被试生理呼吸信息，并校正呼吸信息影响静息态功能磁共振脑成像的方法。
背景技术
磁共振成像具有无损伤、软组织对比度高、任意方向断层等特点，目前已广泛用于医学临床诊断，而功能磁共振成像(fMRI)是随着磁共振快速成像技术的发展而出现的新技术。近年来，基于血氧水平依赖法(BOLD)的功能磁共振成像技术在进行脑功能研究方面得到了迅速的发展，其以空间和时间分辨率均较高的优势，逐渐成为对活体脑功能生理、病理活动研究的重要手段之一。
经典的功能磁共振成像所研究的是任务相关的脑激活, 研究中所显示的功能脑区就是由任务状态与无任务的对照状态相减后得出的。而近来的研究发现, 即使在清醒闭眼的静息状态下, 人脑也存在着功能活动。静息态功能磁共振成像信号存在低频的自发性振荡或波动, 在远离的两个脑区之间具有时间的同步性, 位于0.1Hz的频率间隔。静息状态脑功能活动本身具有重要的生理意义, 它与人类的自我意识以及情景记忆等重要功能密切相关。进一步深入研究静息态脑活动的网络结构与功能特点, 它将会对人脑高级意识以及某些认知疾病的研究具有推动作用。静息状态脑活动研究是近几年脑功能成像研究的热点。
然而在功能磁共振成像中，呼吸运动会影响BOLD信号，生理呼吸一方面会改变血流中的CO2含量，影响血氧水平，导致BOLD信号变化；另一方面，随着病人的呼吸运动，会连带引起病人的胸腔和腹腔运动，从而产生主磁场的波动，最终导致成像时采集得到的信号强度和相位的变化。因此区分人脑自发功能活动和生理呼吸运动导致的信号非常重要。为了达到这个目标，必须在采集静息态磁共振成像数据的同步采集生理呼吸运动信息，然后在图像后处理中利用这些信息来消除呼吸运动对功能磁共振信号的影响。
常用的消除呼吸运动影响的方法是，通过呼吸监控装置同步记录被试在扫描过程中的呼吸运动数据，然后在图像后处理中，通过一些现有的图像信号校正算法推算出成像过程中每幅图像的生理呼吸相位信息，最后通过推算得到的相位对每幅图像的灰度值进行校正。如AFNI脑功能处理软件中的“RETROICOR”程序消除功能像中生理噪声的方法是读取记录生理运动信息的文本文件，然后利用生理信息结合图像信号计算傅里叶级数噪声，最后再去除噪声信号使图像信号得到校正。
上述通过呼吸监控装置记录病人呼吸量数据并结合图像后处理的方法可以校正呼吸运动对fmri成像信号的影响。但是该方法的第一个缺点是需要在成像过程中给被试加呼吸监控装置，呼吸监控装置不仅要解决数据记录的稳定性和可靠性的问题，还需要克服与图像采集保持同步的困难，并且监控装置得到的呼吸量数据并不能直接反映图像的相位信息。该方法的第二个缺点是该方法只是对图像灰度的时间序列信号进行了校正，而无法校正由于呼吸运动引起的主磁场波动所产生的图像像素偏移。
发明内容
本发明的目的是针对上述现有技术的不足之处，提供一种校正呼吸信息影响静息态功能磁共振脑成像的方法，在fmri成像过程中不需要通过加呼吸门控等任何第三方仪器设备，而是直接从MRI成像设备系统中获取图像原始数据，在原始数据中提取图像原始信号的相位信息，通过该相位信息反映生理呼吸对图像信号的影响，并且之后再通过图像后处理方法对静息态数据进行图像像素偏移校正及去除生理呼吸噪声。
本发明目的实现由以下技术方案完成：
一种校正呼吸信息影响静息态功能磁共振脑成像的方法，用以获取被试生理呼吸信息，并利用其校正静息态功能磁共振脑成像图像，该方法首先从磁共振成像设备系统中直接获取图像原始数据并提取其相位波动信息，之后通过所述相位波动信息测算并获得呼吸信息对图像信号的像素偏移影响，最后在图像后处理过程中对静息态功能磁共振脑成像的图像数据进行相应图像像素偏移校正并去除生理呼吸噪声。
上述方法的具体实施步骤是：
从磁共振成像设备系统中直接获取图像原始数据，并从中找到每幅图像的零相位编码数据线即K空间中心线，进行FFT变换，通过回波中心数据相位的变化提取出引起主磁场微小波动的呼吸信息；
根据所述原始数据的相位波动测算主磁场的变化，计算出每幅图像像素的偏移量并通过对像素平移进行校正；
将步骤（1）中获取到的每幅图像的相位信息并结合图像数据中的各像素灰度值，将生理噪声建立为傅里叶级数模型，然后在图像数据中将各幅图像的灰度值减去傅里叶级数噪声，去除呼吸噪声对静息态功能性连接图的影响；
采用AFNI软件，对静息态功能磁共振数据进行处理和相关性分析。
上述步骤（4）中所述数据处理过程包括数据预处理和数据分析，数据预处理主要对数据进行头动校正、空间标准化、高斯平滑、去线性漂移；数据分析主要是提取种子区的平均信号强度；最后将所述平均信号强度与全脑各像素信号进行线性相关分析。
本发明的优点是，本发明方法不需要加呼吸监控装置。能有效并且更加精确地获取fmri中呼吸相位信息，克服了图像数据与生理呼吸信息的精确同步的困难，并能利用原始数据中获取的相位信息对图像进行传统方法所不能做的像素偏移校正。
附图概述
图1为实施例中被试正常均匀呼吸时原始数据中心点的相位变化Ⅰ；
图2为实施例中被试正常均匀呼吸时原始数据中心点的相位变化Ⅱ；
图3为实施例中被试正常均匀呼吸时原始数据中心点的相位变化Ⅲ；
图4为实施例中未采用生理呼吸信息校正得到的静息态功能性相关连接图；
图5为实施例中采用本发明获取的生理呼吸运动信息校正后得到的静息态功能性相关连接图。
具体实施方式
以下结合附图通过实施例对本发明特征及其它相关特征作进一步详细说明，以便于同行业技术人员的理解：
本发明方法在功能磁共振成像(FMRI)过程中不需要通过加呼吸门控等任何第三方仪器设备，而是直接从MRI成像设备系统中获取图像原始数据，在原始数据中提取图像原始信号的相位信息，通过该相位信息反映生理呼吸对图像信号的影响，并且之后再通过图像后处理方法对静息态数据进行图像像素偏移校正及去除生理呼吸噪声。
以下实例分步介绍本发明方法在成像原始数据中提取生理呼吸信息方法、图像后处理方法以及静息态功能磁共振数据的处理的具体操作过程。
本实施例采集的磁共振成像数据为静息态功能磁共振成像数据。数据来源于Siemens MAGNETOM Trio Tim 3.0T磁共振成像系统，所选用的成像序列为EPI序列。
（1）获取被试呼吸信息。
从FMRI原始数据中找到每幅图像的零相位编码数据线（K空间中心线）并进行FFT变换，通过回波中心数据相位的变化提取出引起主磁场微小波动的呼吸信息。如附图1-3是被试正常均匀呼吸时某一层面的各线圈通道中K空间中心点数据的相位的变化图。从相位的变化图可以直接明显反映出数据点相位与被试生理呼吸运动的变化相关。图1-3中分别列举了三个线圈通道中原始数据K空间中心点相位在成像时间60秒内的波动变化，相位的起伏变化直接反映出被试的呼吸幅度变化，呼吸频率快慢等生理呼吸信息。
（2）校正图像在相位编码方向的位移。
先根据原始数据相位波动获取主磁场的变化，具体采用如下公式：
ΔB0＝ΔФ/ (γTE) ①
上述公式①中ΔB0表示主磁场变化值，ΔФ表示相位变化值，γ为旋磁比，TE为回波时间。
以及图像在相位编码方向的位移量与主磁场变化量的关系：
Δy＝γΔB0Tesp(FOV)y ②
Δy表示像素在相位编码方向上的位置平移量，Tesp表示相邻回波中心点的间隔时间，(FOV)y 表示相位编码方向的FOV大小。
本实施例中先根据原始数据相位波动获取主磁场的变化，利用公式①获取到的相位变化信息计算出每幅图像相对于第一幅图像的成像时主磁场的变化值。然后再利用公式②计算出图像像素的偏移量并通过对像素平移进行校正。本实施例中相关成像扫描参数为：TE=30ms，Tesp=0.51ms，(FOV)y=240mm。
（3）去除呼吸噪声对静息态功能性连接图的影响。
将上述过程（1）中获取到的每幅图像的相位信息并结合图像数据中的各像素灰度值，将生理噪声建立为傅里叶级数模型，然后在图像数据中将各幅图像的灰度值减去傅里叶级数噪声。去除呼吸噪声对静息态功能性连接图的影响。然后对静息态功能磁共振数据进行处理和相关性分析。
本实施例中静息态功能磁共振数据处理方法采用AFNI软件。处理过程包括数据预处理和数据分析两步。数据预处理主要对数据进行头动校正、空间标准化、高斯平滑、去线性漂移。数据分析主要是提取种子区的平均信号强度，然后将其与全脑各像素信号进行线性相关分析。
本实施例选取的种子区为左脑顶叶中央后回初级运动皮层，种子半径为5mm。未采用生理呼吸信息校正得到的静息态功能性相关连接图见附图4，采用本发明获取的生理呼吸运动信息校正后得到的静息态功能性相关连接分布图见附图5。通过本发明获得的生理波形信息对图像校正后，脑区中一部份（图4中圆圈标示）由于呼吸运动导致的磁共振信号相关连接被校正去除，得到更加反映真实的来源于静息态脑活动的网络功能活动的相关连接分布图。
Claims (3)
1.一种校正呼吸信息影响静息态功能磁共振脑成像的方法，用以获取呼吸信息，并利用其校正静息态功能磁共振脑成像图像，其特征在于该方法首先从磁共振成像设备系统中直接获取图像原始数据并提取其相位波动信息，之后通过所述相位波动信息测算并获得所述呼吸信息对所述图像的像素偏移影响，最后在静息态功能磁共振脑成像的图像数据中，依据所述的像素偏移影响进行相应图像像素偏移校正并去除生理呼吸噪声。
2.如权利要求1所示的一种校正呼吸信息影响静息态功能磁共振脑成像的方法，其特征在于该方法的具体实施步骤是：
（1）从磁共振成像设备系统中直接获取图像原始数据，并从中找到每幅所述图像的零相位编码数据线的相位信息即K空间中心线的相位信息，进行FFT变换，通过回波中心数据相位的变化提取出引起主磁场微小波动的呼吸信息；
（2）根据所述原始数据的相位波动信息测算主磁场微小波动的变化，计算出每幅所述图像像素的偏移量并通过对所述像素进行平移以实施校正；
（3）将步骤（1）中获取到的每幅所述图像的相位信息并结合所述图像数据中的各幅所述图像的灰度值，将生理呼吸噪声建立为傅里叶级数模型，然后在所述图像数据中将各幅所述图像的灰度值减去傅里叶级数噪声，去除生理呼吸噪声对静息态功能磁共振成像图像的影响；
（4）采用AFNI软件，对静息态功能磁共振数据进行处理和相关性分析。
3.如权利要求2所示的一种校正呼吸信息影响静息态功能磁共振脑成像的方法，其特征在于上述步骤（4）中所述数据处理过程包括数据预处理和数据分析，数据预处理对所述静息态功能磁共振数据进行头动校正、空间标准化、高斯平滑、去线性漂移；数据分析是提取种子区的平均信号强度；最后将所述平均信号强度与全脑各像素信号进行线性相关分析。
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