基于功能及解剖連接模式正常人腦扣帶皮層亞區(qū)劃分.pdf

1、目的：
　　本實驗分別利用靜息態(tài)功能磁共振圖像(resting state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)及擴散張量圖像（diffusion tensor imaging,DTI），基于靜息態(tài)功能連接(resting state functional connectivity, rsFC)模式及解剖連接(anatomical connectivity, AC)模式對正常

2、人腦扣帶皮層進行功能亞區(qū)及解剖亞區(qū)的劃分,并分析不同亞區(qū)的rsFC模式及AC模式，進而比較兩種方法分割結(jié)果是否具有一致性。
　　對象與方法：
　　選取47例健康右利手志愿者(男29人；平均年齡26.3歲；年齡范圍20-40歲)。采集3D T1WI、rs-fMRI及DTI數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集使用GE Discovery MR7503.0T MR掃描儀及頭部8通道相控線圈。采用單次激發(fā)回波平面成像（echo planar imagin

3、g, EPI）技術(shù)采集rs-fMRI數(shù)據(jù)及DTI數(shù)據(jù)在rs-fMRI數(shù)據(jù)采集期間，囑被試閉眼、呼吸平穩(wěn)、身體盡可能靜止、盡量不思考、保持清醒。
　　在蒙特利爾神經(jīng)病學研究所（Montreal Neurological Institute, MNI)標準空間內(nèi)勾繪扣帶皮層感興趣區(qū)(Region of Interest, ROI)。預處理T1WI、rs-fMRI和DTI數(shù)據(jù)。而后，將3D T1WI首先在靜息態(tài)個體空間內(nèi)配準到平均功能像

4、，之后再配準到MNI標準空間，獲得配準參數(shù)。最后將MNI標準空間內(nèi)的扣帶皮層ROI利用配準參數(shù)反配準到個體靜息態(tài)空間內(nèi)。用類似的方法，將3D T1WI在個體彌散空間內(nèi)配準到B0像，之后再配準到MNI標準空間，獲得配準參數(shù)，將MNI標準空間內(nèi)的扣帶皮層 ROI利用配準參數(shù)反配準到個體彌散空間內(nèi)。最終得到個體靜息態(tài)空間及彌散空間內(nèi)的扣帶皮層 ROI。對于 rs-fMRI數(shù)據(jù)，計算個體ROI中的每個體素與全腦其他體素的時間序列的pearson

5、線性相關(guān)系數(shù)，得到交互連接矩陣；對于DTI數(shù)據(jù)，估算個體ROI中每個體素和全腦其他體素的連接概率，得到交互連接矩陣。以上得到的交互連接矩陣均使用 K-均值聚類算法自動聚類分割，將種子區(qū)內(nèi)連接模式相似的體素聚合到一起。分割數(shù)的選擇采用交互驗證的方法。最終計算最大概率圖譜，分別得到扣帶皮層功能亞區(qū)及解剖亞區(qū)。我們分別展示扣帶皮層功能亞區(qū)的 rsFC模式及扣帶皮層解剖亞區(qū)的 AC模式，驗證亞區(qū)之間是否具有異質(zhì)性。同時，為了探索扣帶功能亞區(qū)與解

6、剖亞區(qū)之間的關(guān)系，我們從亞區(qū)的解剖位置及連接模式兩個方面將扣帶皮層功能亞區(qū)與解剖亞區(qū)進行比較。
　　結(jié)果：
　　基于rsFC模式將扣帶皮層分為6個亞區(qū)：前扣帶皮層亞區(qū)、背側(cè)中前扣帶皮層亞區(qū)、腹側(cè)中前扣帶皮層亞區(qū)、中后扣帶皮層亞區(qū)、背側(cè)后扣帶皮層亞區(qū)及腹側(cè)后扣帶皮層亞區(qū)。每個亞區(qū)具有特定的rsFC模式。基于AC模式將扣帶皮層分為10個亞區(qū)：亞區(qū)1-亞區(qū)10。每個解剖亞區(qū)有其特異性的AC模式。功能亞區(qū)與解剖亞區(qū)的對應關(guān)系為：亞區(qū)

7、1、2對應前扣帶皮層亞區(qū)。亞區(qū)3-6對應中扣帶皮層亞區(qū)。亞區(qū)7、8對應背側(cè)后扣帶皮層亞區(qū)。亞區(qū)9、10對應腹側(cè)后扣帶皮層亞區(qū)。
　　結(jié)論：
　　1.基于rsFC模式將人腦扣帶皮層分為6個亞區(qū)：前扣帶皮層亞區(qū)、背側(cè)中前扣帶皮層亞區(qū)、腹側(cè)中前扣帶皮層亞區(qū)、中后扣帶皮層亞區(qū)、背側(cè)后扣帶皮層亞區(qū)、腹側(cè)后扣帶皮層亞區(qū)。
　　2.基于AC模式將人腦扣帶皮層分為10個亞區(qū)：亞區(qū)1-亞區(qū)10。
　　3.人腦扣帶皮層功能亞區(qū)與解剖