CN108606792A - 在任务状态下分析海洛因成瘾者大脑各区功能联系的方法 - Google Patents

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李玮
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Abstract

本发明公开了一种在任务状态下分析海洛因成瘾者大脑各区功能联系的方法，包括以下步骤：(1)以Matlab为平台，利用SPM8fMRI软件对磁共振成像的数据进行预处理；(2)构建受试者观看中性图片、毒品相关图片过程中的参数矩阵模型；(3)求解得到受试者每个时间点上每张图片刺激对应的全脑每个体素的beta值；(4)确定感兴趣区并得到全脑功能连接结果图；(5)比较组间差异。本发明的有益之处在于：本发明的分析方法是在毒品线索任务状态下对海洛因成瘾者大脑各区功能联系进行分析的，与静息状态下相比，更有利于揭示海洛因成瘾者在毒品暴露下全脑神经活动的内在关联，为研究海洛因成瘾机制以及戒断治疗疗效提供了更可靠的功能影像学证据。

Description

在任务状态下分析海洛因成瘾者大脑各区功能联系的方法
技术领域
本发明涉及一种分析海洛因成瘾者大脑各区功能联系的方法，具 体涉及一种在任务状态下分析海洛因成瘾者大脑各区功能联系的方 法，属于医学图像处理与分析技术技术领域。
背景技术
海洛因成瘾是一种以戒断、复吸循环为特征的慢性、复发性功能 性脑病，是我国当前重大的医学和社会问题。海洛因不仅对吸毒者自 身、家庭酿成巨大伤害，而且对社会带来严重公共卫生问题(如艾滋 病传播)，同时造成巨额的资金浪费及严重社会问题。
海洛因成瘾是政府和医疗机构迫切需要解决的重大难题，目前机 制不明，治疗疗效不显著。对毒品异常的渴求是海洛因成瘾者显著的 行为学特征，研究成瘾戒断者在毒品线索诱导下渴求变化及相应大脑 神经元功能相互关系规律，从功能影像学角度评价治疗疗效已成为一 个重要科学问题。
然而，目前的研究方法多局限于静息状态下分析大脑内在的功能 联系，在任务状态下探讨大脑各区的功能联系特征十分少见。
发明内容
为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种在任务状态 下的分析海洛因成瘾者大脑各区功能联系的方法。
为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：
在任务状态下分析海洛因成瘾者大脑各区功能联系的方法，其特 征在于，包括以下步骤：
一、数据预处理
以Matlab为平台，利用SPM8 fMRI软件对采集到的功能性磁共 振成像的数据进行预处理；
二、建立模型
以Matlab为平台，利用SPM8 fMRI软件对预处理后的数据进行 建模分析：首先，构建受试者观看中性图片和观看毒品相关图片过程 中的参数矩阵模型；然后，根据构建得到的参数矩阵模型，通过逆运 算求解得到受试者每个时间点上每张图片刺激对应的全脑每个体素 的beta值；
三、功能连接
将每个受试者每个时间点上每张图片刺激对应的全脑体素的beta 值按照时间顺序组成一个时间序列，根据需要确定感兴趣区，然后提 取该感兴趣区的平均beta值序列，在全脑体素范围内进行相关分析， 从而得到该感兴趣区的全脑功能连接结果图；
四、组间分析
根据上一步得到的感兴趣区的全脑功能连接结果图比较组间的差 异。
前述的方法，其特征在于，在步骤一中，前述预处理的过程包括：
(1)时间校正(Slice Timing)：对采集到的功能性磁共振成像 的数据进行时间差异矫正，使每个回波时间内所采集的全脑层面在同 一时间点上；
(2)头动校正(Realignment)：以平均图像为模板，对时间序列 内的所有图像进行评估，获取头动参数，并进行刚性转化；
(3)空间标准化(Normalization)：对所有受试者的脑图像进行 重新采样，并转化到SPM8fMRI软件提供的EPI模板中；
(4)空间平滑(Smoothing)：对上一步得到的EPI模板采用高 斯函数进行平滑处理，并提高信噪比。
本发明的有益之处在于：本发明的分析方法是在毒品线索任务状 态下对海洛因成瘾者大脑各区功能联系进行分析的方法，与静息状态 下分析大脑内在的功能联系相比，更有利于揭示海洛因成瘾者在毒品 暴露下全脑神经活动的内在关联，为研究海洛因成瘾机制以及戒断治 疗疗效提供了更可靠的功能影像学证据。
附图说明
图1是数据处理流程示意图；
图2是构建矩阵模型图；
图3是基于beta值的功能连接图。
具体实施方式
本发明的分析方法，以功能磁共振成像的方式，利用毒品线索诱 导渴求变化的任务范式，研究海洛因成瘾者在戒断不同时期大脑功能 活动规律及渴求相关脑区的变化。
以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍
参照图1，本发明的在任务状态下分析海洛因成瘾者大脑各区功 能联系的方法，其包括以下步骤：
一、数据预处理
以Matlab为平台，利用SPM8 fMRI软件对采集到的功能性磁共 振成像的数据进行预处理，预处理的过程具体如下：
1、时间校正(Slice Timing)
对采集到的功能性磁共振成像的数据进行时间差异矫正，使每个 回波时间内所采集的全脑层面在同一时间点上，具体如下：
(1)导入磁共振数据；
(2)层数设为32，回波时间(TR)设为2，层间隔时间(TA) 设为2-2/25，扫描顺序(Slice Order)设为1:2:31 2:2:32，参考层 (Reference Slice)设为31；
(3)保存当前参数，运行计算，生成af*开头的img/hdr文件。
2、头动校正(Realignment)
以平均图像为模板，对时间序列内的所有图像进行评估，获取头 动参数，并进行刚性转化，具体如下：
(1)导入前面生成的af*开头的img/hdr文件；
(2)保存参数设置，运行计算，生成mean*文件、rp*.txt文件、 头动曲线显示窗口。
3、空间标准化(Normalization)
对所有受试者的脑图像进行重新采样，并转化到SPM8fMRI软件 提供的EPI模板中，具体如下：
(1)导入前面生成的mean*文件；
(2)导入前面生成的af*文件；
(3)选择脑模板(templates)；
(4)脑参数设为“-90-126-72；90 90 108”，体素设为“3 3 3”；
(5)保存当前参数设置，运行计算，生成waf*文件和mean*_sn.mat 文件。
4、空间平滑(Smoothing)
对上一步得到的EPI模板采用高斯函数进行平滑处理，并提高信 噪比，具体如下：
(1)导入前面生成的waf*文件；
(2)平滑核设为[8 8 8]；
(3)保存参数设置，运行计算，生成swaf*文件。
二、建立模型
以Matlab为平台，利用SPM8fMRI软件对预处理后的数据进行 建模分析，建模分析的过程具体如下：
1、构建受试者观看中性图片和观看毒品相关图片的参数矩阵模型
参照图2，建受参数矩阵模型的过程具体如下：
(1)导入前面生成的swaf*文件；
(2)点击新条件(new condition)按钮，生成48个条件，即对 应24个中性图片刺激与24个海洛因毒品线索刺激；
(3)展开每个条件(condition)树型目录，设置条件名称与时间 点；
(4)保存参数设置，运行计算，生成SPM.mat文件，同时生成 设计矩阵图。
2、求解得到受试者每个时间点上每张图片刺激对应的全脑每个体 素的beta值
根据构建得到的参数矩阵模型，通过逆运算求解得到受试者每个 时间点上每张图片刺激对应的全脑每个体素的beta值(beta值代表刺 激引起大脑反应的信号强度)，求解过程如下：
(1)导入SPM.mat文件，进行参数估计；
(2)保存参数设置，运行计算，生成48个beta值。
三、功能连接
将每个受试者每个时间点上每张图片刺激对应的全脑体素beta值 按照时间顺序组成一个时间序列，根据需要确定感兴趣区，然后提取 该感兴趣区的平均beta值序列，在全脑体素范围内进行相关分析， 从而得到该感兴趣区的全脑功能连接结果图，如图3所示。
四、组间分析
根据上一步得到的感兴趣区的全脑功能连接结果图比较组间的差 异。
由此可见，本发明的分析方法率先提出从任务状态下进行大脑功 能连接分析，从大脑动态相互联系的角度对海洛因成瘾机制及戒断治 疗疗效进行研究，为阐明海洛因成瘾机制开辟了一条新路。
需要说明的是，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等 同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范 围内。

Claims (2)

1.在任务状态下分析海洛因成瘾者大脑各区功能联系的方法，其特征在于，包括以下步骤：
一、数据预处理
以Matlab为平台，利用SPM8fMRI软件对采集到的功能性磁共振成像的数据进行预处理；
二、建立模型
以Matlab为平台，利用SPM8fMRI软件对预处理后的数据进行建模分析：首先，构建受试者观看中性图片和观看毒品相关图片过程中的参数矩阵模型；然后，根据构建得到的参数矩阵模型，通过逆运算求解得到受试者每个时间点上每张图片刺激对应的全脑每个体素的beta值；
三、功能连接
将每个受试者每个时间点上每张图片刺激对应的全脑体素的beta值按照时间顺序组成一个时间序列，根据需要确定感兴趣区，然后提取该感兴趣区的平均beta值序列，在全脑体素范围内进行相关分析，从而得到该感兴趣区的全脑功能连接结果图；
四、组间分析
根据上一步得到的感兴趣区的全脑功能连接结果图比较组间的差异。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤一中，所述预处理的过程包括：
(1)时间校正：对采集到的功能性磁共振成像的数据进行时间差异矫正，使每个回波时间内所采集的全脑层面在同一时间点上；
(2)头动校正：以平均图像为模板，对时间序列内的所有图像进行评估，获取头动参数，并进行刚性转化；
(3)空间标准化：对所有受试者的脑图像进行重新采样，并转化到SPM8fMRI软件提供的EPI模板中；
(4)空间平滑：对上一步得到的EPI模板采用高斯函数进行平滑处理，并提高信噪比。
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