本发明专利技术公开了一种基于多模态磁共振成像的大脑脑区功能个体化定位的方法，本发明专利技术利用多种模态的磁共振成像方式，包括结构磁共振成像、功能磁共振成像以及扩散磁共振成像，综合考察在脑皮层沟回形态、功能任务参与脑区，以及与之相连的白质纤维走向等三个方面，准确对特定脑区进行个体化的功能区定位。本发明专利技术可以用于许多临床神经精神科学的研究，包括临床经颅磁刺激的靶区定位、脑卒中(肿瘤)患者的手术计划及预后判断，以及脑神经精神科学研究中感兴趣区域标定，等等。由于本发明专利技术针对被试个体综合考察了脑皮层结构、功能任务脑区粗定位以及与之相连的脑白质纤维分布，因此，从根本上克服了传统基于统一结构脑区模板的局限性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医疗器械及医学图像处理和神经影像领域，尤其是。
技术介绍
神经科学以及临床医学的神经精神疾病诊疗中，常常会涉及针对某个功能脑区的定位，然后对该特定脑区进行手术治疗，或者物理器械干预等。例如经颅磁刺激(Transcranial Magnetic Stimulation, TMS)设备对脑部背外侧前额叶(DorsolateralPrefrontal Cortex7DLPFC)的磁场干预,必须事先对该手术患者的头部背外侧前额叶有准确的定位，这样才能保证刺激的有效性，同时也避免对其周围其它的功能脑区造成不必要的伤害。目前临床常用的脑功能区定位方式有两种第一，选用适度的频率的磁场(一般由 低到高试探，直至食指有无控制意识的抽动)刺激大脑中央沟两侧的顶叶和额叶边界靠近额叶的地方，在刺激下引起食指小幅度的抽搐对应的磁刺激的位置为背外侧前额叶；第二，选用一个标准的通用脑皮层结构图像模板，比如MNI (Montreal Neurological Institute)模板，以此作为该被测试者的结构图像，然后在通用的背外侧前额叶的地方作为该被测试者的刺激脑区。上述两种方式中，前者是以比较粗糙的方式对感兴趣区域进行个体化定位，而后者则完全没有个体化的考虑，直接选用通用的模板代替个体被测试者，现有技术的这两种方式都没有真正实现个体化的准确定位，从而降低了后期治疗效果的临床价值，同时也无法定量的评估实际疗效。
技术实现思路
为了克服上述现有技术所存在的缺陷，本专利技术提出，本专利技术方法针对单个个体被试，分别用结构磁共振成像、功能磁共振成像和扩散磁共振成像，分析测量该个体针对某特定功能的脑区的沟回形态、功能任务参与脑区，以及与这些脑区相连的白质纤维走向等三个特征值，共同从形态、功能及解剖结构三个方面对个体脑区进行个体化功能定位，以消除传统的统一模板定位方式忽视个体差异的弊端。本专利技术所提出的一种基于多模态磁共振成像的脑功能区定位方法包括包括以下步骤步骤SI，对被测试个体头部进行结构磁共振成像，得到该个体头部灰质皮层沟回折叠的结构特征；步骤S2，结合已有的脑解剖学模板，根据步骤SI得到的灰质结构图像初步确定感兴趣脑功能区的位置；步骤S3，在对该个体进行功能磁共振成像的同时进行一特定功能任务测试，并基于功能磁共振成像结果和功能任务测试结果结合所述步骤S2确定的脑功能区的位置进行筛选优化；步骤S4，对所述个体进行扩散磁共振成像，对于所述步骤S3得到的每一优化脑功能区，基于采集得到的扩散磁共振成像数据，得到与所述优化脑功能区相连的脑白质纤维在成像体素尺度水平的宏观走向分布图，即神经纤维分布图；步骤S5，基于所述步骤S3得到的筛选优化后的脑功能区和所述步骤S4中得到的神经纤维分布图，从筛选优化后的脑功能区中挑选出所有有神经纤维相互连接的脑功能区，这些脑功能区即为对于所述特定功能任务来说准确的感兴趣脑功能区。本专利技术利用多模态磁共振成像共同从形态、功能及解剖结构三个方面对个体脑区进行个体化功能定位，最终得到感兴趣区域及与该感兴趣区域有神经纤维连接的脑功能区。因此，本专利技术在临床神经精神疾病诊断，手术计划、导航和定位，治疗的多靶区优化设计，疾病康复的预后判断，以及神经科学研究上都 将有奠基性的应用。附图说明图I是本专利技术基于多模态磁共振成像的脑区功能定位方法流程图；图2是根据本专利技术一实施例的神经纤维分布图；图3是对于抑郁症的标准治疗流程图；图4是根据本专利技术方法对于抑郁症的治疗流程图。具体实施例方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本专利技术进一步详细说明。图I是本专利技术基于多模态磁共振成像的脑区功能定位方法流程图，如图I所示，本专利技术所提出的基于多模态磁共振成像进行脑功能区定位的方法包括以下步骤步骤SI，对被测试个体头部进行结构磁共振成像，得到该个体头部灰质皮层沟回折叠的结构特征，所述结构特征包括沟回褶皱的深浅，褶皱曲率，皮层厚度，等等。所述结构磁共振成像为核磁共振Tl加权成像。步骤S2，结合已有的脑解剖学模板，根据步骤SI得到的灰质结构图像初步确定感兴趣脑功能区的位置；所述脑解剖学模板，可以同时结合临床解剖学知识和目前广泛采用的数字化大脑结构模板，包括加拿大McGill大学主导开发的MNI模板和德国神经科医生科比尼安 布洛德曼提出的Brodmann图谱。基于所述脑解剖学模板和已经采集得到的灰质皮层结构图像可以确定该个体感兴趣脑功能区的大概物理位置。步骤S3，在对该个体进行功能磁共振成像的同时进行一特定功能任务测试，并基于功能磁共振成像结果和功能任务测试结果结合所述步骤S2确定的脑功能区的位置进行筛选优化。在对该个体进行功能磁共振成像的同时进行一特定功能任务测试，是指针对某脑功能区，让被试个体在进行功能磁共振扫描的同时参与能特定激活该脑功能区及相关活动脑功能区的功能任务，使得在功能磁共振成像中，能显著性的获取该被试个体针对上述特定功能任务的高表达信号。所述特定功能任务的选择是基于现有技术中的荟萃分析方法(Meta-Analysis)进行的，具体来说，在使用所述荟萃分析方法选择功能任务时，首先统计分析已有的文献报道中不同的功能任务与相应的脑功能区之间已有的反应关系，比如针对经颅磁刺激治疗抑郁症所关注的背外侧前额叶这一脑功能区，统计有哪些可能的功能任务能有效的激活背外侧前额叶区域及其他相关联的脑功能区；然后利用文献数量投票方法依据脑功能区激活的特异性、相关性和易操作性选出对于该脑功能区来说表现最为强烈的功能任务作为所述特定功能任务。基于功能磁共振成像结果和功能任务测试结果对所述步骤S2确定的多个脑功能区的位置进行筛选优化进一步为，首先使用现有技术中常用的激活区检测的分析方法，确定与所述特定功能任务对应的具体的激活脑功能区；然后以步骤S2中得到的相应感兴趣脑功能区为参考脑区，剔除掉那些与参考脑区没有交集的激活脑功能区，剩下的激活脑功能区即为筛选优化的结果。步骤S4，对所述个体进行扩散磁共振成像，对于所述步骤S3得到的每一优化脑功 能区，基于采集得到的扩散磁共振成像数据，根据现有技术中的高角度分辨率成像(HighAngular Resolution Diffusion Imaging, HARDI)的扩散磁共振成像计算方法得到与所述优化脑功能区相连的脑白质纤维在成像体素尺度水平的宏观走向分布图，即神经纤维分布图，从而得到与所述优化脑功能区有直接神经纤维连接的每一个脑功能区，从而从生物学上神经元连接的角度进一步优化所述步骤S3得到的优化脑功能区；根据高角度分辨率成像的扩散磁共振成像计算方法得到神经纤维分布图的步骤进一步包括首先，获得每一单个体素内表征神经纤维走向分布的水分子扩散方向分布函数(Orientation Distribution Functions, 0DF)；然后，计算体素与体素之间ODF的相关性；最后，连接相关性超过特定阈值(比如前后两体素的ODF代表的主方向夹角小于70度)的相邻体素，得到脑白质纤维在成像体素尺度水平的宏观走向分布图，即神经纤维分布图，如图2所示，图中包含很多根体素水平的纤维显示。步骤S5，基于所述步骤S3得到的筛选优化后的脑功能区和所述步骤S4中得到的神经纤维分布图，从筛选优本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于多模态磁共振成像的脑功能区定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，对被测试个体头部进行结构磁共振成像，得到该个体头部灰质皮层沟回折叠的结构特征；步骤S2，结合已有的脑解剖学模板，根据步骤S1得到的灰质结构图像初步确定感兴趣脑功能区的位置；步骤S3，在对该个体进行功能磁共振成像的同时进行一特定功能任务测试，并基于功能磁共振成像结果和功能任务测试结果结合所述步骤S2确定的脑功能区的位置进行筛选优化；步骤S4，对所述个体进行扩散磁共振成像，对于所述步骤S3得到的每一优化脑功能区，基于采集得到的扩散磁共振成像数据，得到与所述优化脑功能区相连的脑白质纤维在成像体素尺度水平的宏观走向分布图，即神经纤维分布图；步骤S5，基于所述步骤S3得到的筛选优化后的脑功能区和所述步骤S4中得到的神经纤维分布图，从筛选优化后的脑功能区中挑选出所有有神经纤维相互连接的脑功能区，这些脑功能区即为对于所述特定功能任务来说准确的感兴趣脑功能区。
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态磁共振成像的脑功能区定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤 步骤Si，对被测试个体头部进行结构磁共振成像，得到该个体头部灰质皮层沟回折叠的结构特征； 步骤S2，结合已有的脑解剖学模板，根据步骤SI得到的灰质结构图像初步确定感兴趣脑功能区的位置； 步骤S3，在对该个体进行功能磁共振成像的同时进行一特定功能任务测试，并基于功能磁共振成像结果和功能任务测试结果结合所述步骤S2确定的脑功能区的位置进行筛选优化； 步骤S4，对所述个体进行扩散磁共振成像，对于所述步骤S3得到的每一优化脑功能区，基于采集得到的扩散磁共振成像数据，得到与所述优化脑功能区相连的脑白质纤维在成像体素尺度水平的宏观走向分布图，即神经纤维分布图； 步骤S5，基于所述步骤S3得到的筛选优化后的脑功能区和所述步骤S4中得到的神经纤维分布图，从筛选优化后的脑功能区中挑选出所有有神经纤维相互连接的脑功能区，这些脑功能区即为对于所述特定功能任务来说准确的感兴趣脑功能区。2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述结构磁共振成像为核磁共振Tl加权成像。3.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述结构特征包括沟回褶皱的深浅，褶皱曲率和/或皮层厚度。4.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，基于荟萃分析方法选择特定功能任务。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于荟萃分析方法选择特定功能任务进一步...
【专利技术属性】
技术研发人员：左年明，蒋田仔，宋明，张鑫，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。