CN109589089A

CN109589089A - 基于多模态影像数据的分析方法及其用途

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Publication number: CN109589089A
Application number: CN201710931990.4A
Authority: CN
Inventors: 冯建峰; 张捷; 刘曌雯; 王继军; 唐莺莹
Original assignee: Fudan University
Current assignee: Fudan University
Priority date: 2017-09-30
Filing date: 2017-09-30
Publication date: 2019-04-09

Abstract

本发明属医学图像处理及其应用领域，涉及基于多模态影像数据的分析方法及其用途，具体涉及基于多模态核磁共振影像的人脑结构与功能共异常区域的精确检测，以及异常区域活动干预方法，该方法包括T1结构影像，fMRI功能核磁共振影像以及DTI扩散张量影像的分析，可精确定位被试大脑功能结构以及功能均发生异常的位置并评估其异常的程度，为包含抑郁症在内的各种脑疾病病变提供医学依据，可用于利用经颅直流电刺激(transcranial direct current stimulation，tDCS)个体化精准作用于特定脑区，干预异常脑区功能，并以此为抑郁症刺激靶点与效应的精确计算提供算法依据。

Description

基于多模态影像数据的分析方法及其用途

技术领域

本发明属医学图像处理及其应用领域，涉及基于多模态影像数据的分析方法及其用途，具体涉及一种整合多模态核磁共振影像数据分析方法，该方法包括T1结构影像，fMRI功能核磁共振影像以及DTI扩散张量影像的分析。

背景技术

现有技术公开了以核磁共振为代表的非侵入性的神经影像学技术，有助于以前所未有的时空分辨率与精度了解大脑的结构与功能，并进一步探究其与性别、年龄、记忆、情绪、各种认知能力以及各种脑疾病的关系。目前，核磁共振影像已经用于不同脑疾病的机制研究，不同的影像成像技术提供信息具有一定的自身特点，而整合不同模态的数据可整合不同模态数据信息的优势，有助于脑疾病影像研究发展，将为针对脑疾病靶点精确定位提供方法依据。

不同脑疾病的干预措施，经颅直流电刺激(transcranial direct currentstimulation，tDCS)为一种颅外的，非侵袭性的神经调控技术，其利用微弱电流(1-2mA)调节来大脑皮层神经细胞的活跃程度。TDCS由正负两极组成，负极可使神经元放电增加，发生超极化进而活性被抑制；正极的功能则相反，可使神经细胞活性增加，正负两极进而形成电厂改变细胞膜内外的离子浓度，有持续的干预治疗作用。相比重复经颅磁刺激(repetitiveTranscranial Magnetic Stimulation，rTMS)等其他颅外神经调节技术，其具有成本低，副作用小的优点。目前tDCS已用于偏瘫、痉挛、失语症以及认知障碍等疾病的干预治疗中并取得了较好的临床效果。

有报道tDCS被应用于抑郁症的干预治疗，但临床研究效果显示，对于不同的个体干预治疗效果并不一致，分析显示，造成这一现象的主要原因是个体间存在较大的个体差异，而目前tDCS干预治疗的靶点较为单一(主要为前额叶的dlPFC)，而忽视了个体化干预治疗方案的重要性。

基于现有技术的现状，本申请的发明人拟提供一种基于多模态影像数据的分析方法，具体涉及一种整合多模态核磁共振影像数据分析方法，该方法尤其包括基于多模态影像数据的个体异常脑区定位方法，将为针对抑郁症异常脑区颅电刺激个体化靶点定位提供方法依据。

发明内容：

本发明的目的在于，基于现有技术的现状，提供一种基于多模态影像数据的分析方法，具体涉及一种整合多模态核磁共振影像数据分析方法，该方法包括T1结构影像，fMRI功能核磁共振影像以及DTI扩散张量影像的分析以及包括基于多模态影像数据的个体异常脑区定位方法。

进一步，本发明提供了基于多模态核磁共振影像的人脑结构与功能共异常区域的精确检测以及异常区域活动干预方法，从而为抑郁治疗靶点精确定位和效应的精确计算提供方法依据。

本发明中，采用基于多模态脑影像数据包括功能影像T1，静息态功能核磁共振影像rs-fmri以及弥散张量成像DTI的数据，通过群体数据的荟萃分析以及与个体数据的差异比较，提供了一种脑结构与功能差异精准定位方法，尤其提供了适用于个体异常脑区定位方法。本发明的实施例中，结合使用多模态脑影像数据与经颅直流电刺激(transcranialdirect current stimulation，tDCS)干预抑郁症的有关技术参数要点以及异常脑区定位算法，为针对抑郁症异常脑区颅电刺激个体化靶点定位提供方法依据；本发明进一步精确确定抑郁症患者变异脑区的方法，可用于对于不同个体确定不同的脑区作为干预治疗的靶点，有宜于提高tDCS干预治疗的有效性。

具体而言，本发明的基于多模态影像数据的分析方法，其包含步骤：

(1)多中心多模态影像数据整合为群体多模态影像数据库；

(2)个体影像指标与群体影像数据库差异性比较，获得统计学上功能与结构显著差异的个体变化的区域，得到精确定位干预的目标区域；

(3)为tDCS提供精确定位干预的目标区域。

本发明中，所述的目标区域是tDCS针对的脑组织区域。

本发明中，多模态脑影像数据包括功能影像T1，静息态功能核磁共振影像rs-fmri以及弥散张量成像DTI的数据，通过群体数据的整合获得群体多模态影像数据库。

本发明中，采用多模态融合方法，在于精确计算任意个体的多模态影像指标与群体多模态影像数据进行比较，获得显著性的结构与功能区域。

更具体的，本发明的基于多模态影像数据的分析方法，其按下述步骤施行：

1)确定多模态影像监测参考参数：

包括高分辨率T1加权结构成像(T1-weighted)；静息态功能成像，弥散张量成像影像监测参考参数；

2)多模态影像数据处理：

包括T1成像预处理，静息态功能磁共振成像预处理，弥散张量成像影像预处理；

3)个体化多模态脑影像指标计算：

包括灰质体积计算，脑区总功能连接强度计算，脑区各向异性分数计算；

4)多中心数据整合.

包括采用固定效应模型和随机效应模型进行多中心数据整合；

5)比较新测量个体与群体差异；

6)确定获得个体tDCS干预靶点和参数。

本发明进行了临床试验研究，

选定适合的抑郁症患者，提前进行多模态影像测量，符合以下病征：右侧外侧眶额叶lateral OFC R发生显著的多模态变异，在选定的抑郁症患者中发现：右侧外侧眶额叶与楔前叶，角回，颞叶视觉皮层均有异常；其中，抑郁症重复经颅次基靶点为刺激区域为右侧外侧眶额叶lateral OFC R，MNI参考坐标([36，36，-12])具体位置和效应的计算与优化，分析显示采用tDCS干预右侧外侧眶额叶能减缓抑郁症症状；

在选定的精神分裂症患者中发现个体治疗的靶点包括丘脑、前额叶(额中回)、感觉运动区(中央前回，中央后回)，通过tDCS干预上述靶点可减缓精神分裂症的阳性和阴性症状；

本发明的临床试验研究中，

采用多中心群体大数据的整合标准化以及个体数据的标准化，以及个体数据与已有多中心群体大数据的差异比较；所述进行直流经颅刺激(tDCS)干预大脑局部脑区活动，进一步干预相关脑区活动，使其强度发生改变；

tDCS刺激的目标区域为任意脑区，刺激区域体积为12个体素(3×3×3立方毫米)，疗程为4周，每周5次，每次30分钟(如图1所示)，第一天tDCS干预后，检测rs-fMRI预估疗效，tDCS疗程全部结束后，再次检查多模态影像观察病变区域的改变(如图1所示)。

本发明通过对多模态核磁影像包括高分辨率T1加权结构影像、静息态功能核磁共振影像以及弥散张量影像进行个体化分析，可精确定位被试大脑功能结构以及功能均发生异常的位置并评估其异常的程度，为包含抑郁症在内的各种脑疾病病变提供医学依据，进一步可用于利用经颅直流电刺激(transcranial direct current stimulation，tDCS)个体化精准作用于特定脑区，干预异常脑区功能，并以此为抑郁症刺激靶点与效应的精确计算提供算法依据。

附图说明

图1为，tDCS刺激目标区域的流程示意图。

具体实施方式

实施例1临床试验研究

1)确定多模态影像监测参考参数：

高分辨率T1加权结构成像(T1-weighted)：回波时间(TE)2.52毫秒；重复时间(TR)1900毫秒；反转时间(TI)900毫秒；反转角度9度；切片176；厚度1毫米；分辨率256×256，体素大小1×1×1立方毫米；

静息态功能成像：回波时间(TE)30毫秒；重复时间(TR)2000毫秒；反转时间(TI)900毫秒；反转角度90度；切片32；切片厚度3毫米；切片间隔1毫米；分辨率64×64，体素大小3×3×3立方毫米；

弥散张量成像：采用标准8通道头部线圈，DTI扫描采用单次激发平面自旋回波序列(SS-EPI)。TR/TE＝5000/60毫秒，层厚2毫米，间隔0毫米，激励次数为2，层数60层，视野(FOV)：230×230，b值为0、800秒每立方毫米，在16个各向同性方向上分别施加扩散敏感梯度；

2)多模态影像数据处理：

T1成像预处理：

(1)分割(segment)：将三维图像分割为灰质、白质和脑脊液；

(2)标准化(normalization)：将分割后的图像配准到标准空间下(如MNI空间)；

(3)平滑(Smoothing)：应用三维高斯核卷积进行空间平滑，提高图像信噪比；

静息态功能磁共振成像预处理：

(1)层间校正(slicing timing)：通过插值方法，消除不同脑切片采集的时间差异带来的误差；

(2)头动校正(motion correction)：选取其中某一幅全脑图像作为参考，其他脑图像通过刚体变换与参考图像配准对齐，消除轻微头动带来的误差；

(3)空间标准化(spatial normalization)：通过非线性变换将结构图像与标准空间下(如MNI空间)的脑模板配准(Corregistration)，得到变换矩阵，再将其应用于功能图像；

(4)空间平滑(spatial smoothing)：利用高斯平滑来提高相邻体素间信号光滑性，使信噪比提升，平滑核的大小为体素的2到3倍；

(5)去漂移(detrend)：回归掉静息态fMRI的信号通常包含的线性趋势，

(6)滤波(filter)：带通滤波器为(0.01-0.1HZ)，

(7)去协变量(Nuisance signal correction)：回归去除头动参数，白质和脑脊液对信号的影响；

弥散张量成像影像预处理：

(1)分割(segment)：包括采用阈值化、形态学算法、区域增长、区域填充，其中t1wi图像的分割可通过水平集优化，通过图像分割可以得到脑组织轮廓及去除背景噪声；

(2)变形纠正(correction)：变形纠正中采用三维变形配准的方法完成，分割后se序列t1wi为基准图像，dti图像作为移动图像，以互信息为相似性测度，采用非刚体的b样条变形配准纠正dti图像的变形；

(3)各向异性分数(fractional anisotropy，FA)计算；

3)个体化多模态脑影像指标计算：

(1)灰质体积

从个体预处理后的高分辨率T1加权结构成像指标，提取大脑中任一脑区(体素)的灰质体积信息V_i，将全脑灰质体积在个体中作标准化：

(2)脑区总功能连接强度

从个体经预处理的功能磁共振影像中，提取来自任两个不同脑区(或体素)的fMRI时间序列信号x_i(t)与x_j(t)，计算其Pearson相关系数作为功能连接强度：

将全脑功能连接在个体中作标准化：

对任一脑区i，可计算其与全脑所有其与脑区功能连接的总强度：

FC_mean_i＝∑_jNormlizedFC_i，j)

(3)脑区各向异性分数

从个体经预处理的弥散张量成像影像中，我们可以提取任两个脑区i和j间白质连接的各向异性分数FA_i，j。

将全脑各向异性分数在个体中作标准化：

对任一脑区i，可计算其与全脑所有其与脑区总的各向异性分数：

FA_mean_i＝∑_jNormlizedFA_i，j

4)多中心数据整合

固定效应模型：

记总共有N个独立数据集，分别采集自不同的实验中心，每个观测到某一影像指标(脑区的标准化灰质体积/脑区总功能连接强度/脑区各向异性分数)为T_i，而v_i为第i组数据中的方差。每个数据集的相应权重w_i＝1/v_i，因此加权平均效应值为

而T的方差为标准差为

随机效应模型

随机效应模型中总方差包含数据集内部误差与组间差别，

Q为总方差：

计算组间方差

其中

df＝(Number Studies)-1

每个数据集的权重亦然表示为w_i＝1/v_i

加权平均效应值为

5)比较新测量个体与群体差异；

个体某一影像指标(脑区的标准化灰质体积/脑区总功能连接强度/脑区各向异性分数)为T_i，为相应功能连接的群体强度，为标准差，则计算标准分：

其单尾与双尾检验的p值分别为1-Φ(Z)，2[1-Φ(|Z|)]，其中Φ(Z)为标准正态累积分布函数，最后对所有功能连接所得到的p值集合进行FDR矫正以克服多重检验的问题；对个体每个脑区可得到该脑区的标准化灰质体积/脑区总功能连接强度/脑区各向异性分数相比群体的差异打分，进而获得三个差异均显著的脑区并依照FDR进行排序，确定最适合的个体治疗靶点；

6)确定获得个体tDCS干预靶点和参数：

tDCS的刺激位点选择主要基于EEG国际10-20系统；刺激区域面积、即电极面积为(5cm×5cm或5cm×7cm)以维持低电流密度，电流强度一般设置在1～2mA范围内；在上述电极和电流强度下，电流密度可控制在24～29μA/cm2，tDCS刺激时间为10-20分钟，则后效应可以持续达1小时以上；治疗每天1次，每周5次，持续4周，如，经过上述计算得到个体的抑郁症病人的刺激靶点为大脑皮层的右外侧眶额叶(Iateral OFC R)，MNI参考坐标([36，36，-12])；

经在抑郁症患者测试发现，右侧外侧眶额叶与楔前叶，角回，颞叶视觉皮层均有异常，tDCS干预右侧外侧眶额叶减缓抑郁症症状；

经精神分裂症患者测试发现，个体治疗的靶点包括丘脑、前额叶(额中回)、感觉运动区(中央前回，中央后回)，通过tDCS干预上述靶点可减缓精神分裂症的阳性和阴性症状。

Claims

1.一种基于多模态影像数据的分析方法，其特征在于，其包括：

(1)多中心多模态影像数据整合为群体多模态影像数据库；

(3)为tDCS提供精确定位干预的目标区域。

2.按权利要求1所述的基于多模态影像数据的分析方法，其特征在于，所述的目标区域是tDCS针对的脑组织区域。

3.按权利要求1所述的基于多模态影像数据的分析方法，其特征在于，所述的多模态脑影像数据包括功能影像T1，静息态功能核磁共振影像rs-fmri以及弥散张量成像DTI的数据，其中，通过群体数据的整合获得群体多模态影像数据库。

4.按权利要求1所述的基于多模态影像数据的分析方法，其特征在于，该方法中，采用多模态融合方法，精确计算任意个体的多模态影像指标与群体多模态影像数据进行比较，获得显著性的结构与功能区域。

5.按权利要求1所述的基于多模态影像数据的分析方法，其特征在于，其包括步骤：

1)确定多模态影像监测参考参数：

2)多模态影像数据处理：

3)个体化多模态脑影像指标计算：

4)多中心数据整合

5)比较新测量个体与群体差异；

6)确定获得个体tDCS干预靶点和参数。

6.权利要求1的基于多模态影像数据的分析方法在用于脑结构与功能差异精准定位中的用途，其中脑结构与功能差异为包含抑郁症在内的各种脑疾病病变的脑结构与功能差异。

7.按权利要求6所述的用途，其特征在于，抑郁症重复经颅次基靶点选自刺激区域为右侧外侧眶额叶lateral OFC R，MNI参考坐标([36，36，-12])具体位置和效应的计算与优化。