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    2014-04-11 11:44:38
    该论文有助于初步理解:动态MRI螺旋数据重构的经典算法:网格算法以及NUFFT
  • MRI重建综述

    千次阅读 2018-09-16 10:52:34
    1. MRI重建: 1.1 问题描述 MRI图像重建可以用方程进行近似:  Fx+ϵ=y 其中: x∈CN 表示想要重建的图像,y∈CM 表示观测的图像,ϵ∈CM 表示噪声图像。F∈CM×N 是我们想要学习的矩阵,表示F:CN→CM一种...

    1. MRI重建:

    1.1 问题描述

    MRI图像重建可以用方程进行近似:  

    Fx+ϵ=y


    其中: x∈CN 表示想要重建的图像,y∈CM 表示观测的图像,ϵ∈CM 表示噪声图像。F∈CM×N 是我们想要学习的矩阵,表示F:CN→CM一种映射关系。因为M<<N 所以上述公式求解F是一个病态问题,所以上面方面是不可以直接求解的。

     

    1.2 基于CS-MRI的重建算法

    1.2.1 基本思想

    公式表达: 

    minx12∥FuX−y∥22+λR(x)


    其中minx12∥FuX−y∥22 是数据保真项, Fu∈CM×N 是欠采样的傅里叶编码矩阵,R 代表着x的正则项,λ 平衡数据保真项和正则项的因子,正则项R往往是x某个稀疏域的lp 范数,比如l1、l2 范数。

     

    1.2.2 常见的一些算法:

    1. 一开始MRI重建算法从最开始设计快速序列出发,诸如FSE、GRE、FSPGR、FMPGR等其他序列。
    2. 随后发展出来并行核磁共振成像(PMRI)算法,主要思想是利用多个线圈同时进行成像,主要的算法有SMASHGRAPPA算法。
    3. 随着陶哲轩 等人提出的压缩感知方法,迅速将CS理论应用理论MRI重建中,突破了奈奎斯特定律的限制, 具有良好的数学证明,只要满足有限等距条件(RIP)就可以使用。在CS-MRI的大框架之下,涌现了一大批算法,主要研究的方向大概有两点。一是寻找合适的稀疏基,比如小波、TV、双树小波等。二是尽可能的利用图像的先验信息,比如支撑集、低秩特征、空间平缓性。自己所遇到的一些常见的包括了ADMM、TV、ISTA、DL-MRI、BM3D-MRI、OMP、k-t SLR、RPCA 、L+S、BCS 等方法,包含静态MRI和动态MRI,但其实算法还有很多很多。

    自从深度学习出来之后,上述的方法都被称为了传统方法,不得不说深度学习还是太强大!在很多的深度学习重建MRI提出了上述传统方法的不足之处,大概有以下几点:

    1. 传统的CS-MRI要求采集矩阵和稀疏变换矩阵是不相关的,才可以使用CS-MRI理论,这个在实际中往往条件有点苛刻。
    2. 稀疏基往往太过于简单去捕捉非常复杂的图像组织。
    3. 这些方法往往都是求解优化问题,而且往往是非凸的,往往需要进行大量的迭代运算,不能够达到实时性的效果。
    4. 在CS-MRI中不合适的超参数预测往往会导致图像产生过于平滑以及不自然。

    基于以上几个限制,MRI加速倍数在×2到×6之间。 

    1.3 基于深度学习的MRI重建算法

    1.3.1 基本思想

    公式表达: 

    minx12∥FuX−y∥22+λR(x)+ξ∥∥x−fcnn(xu|θ^)∥∥22


    其中 fcnn 是以参数θ 正向传播的网络,ξ 是另一个正则化因子,xu=FHuy 是从欠采样的k空间直接傅里叶反变换得到的零填充图像数据,θ^是CNN网络训练得到的最好的参数。主要的思想如下图所示: 
    这里写图片描述

     

    1.3.2 常见的一些算法:

    将深度学习应用到MRI重建中时间也不长,最早的文章是2016的一篇文章Accelerating magnetic resonance imaging via deep learning[1]作者将CNN网络利用MRI中,建立0填充图像到groud truth之间映射。这也算是开篇之作了。随后出现了cascade CNN [2]将多个CNN网络级联起来进行重建。西安交通大学的ADMM-Net [3]网络,将ADMM算法和CNN联合起来进行重建。帝国理工大学的DAGAN网络[4],将GAN的思想运用了MRI重建当中,生成器网络使用了u-net的思想,判别器网络使用了DCGAN的网络,另外也将图像损失、频率损失、对抗损失、感受损失联合起来了,其中这里的感受损失在2016的ECCV[5]李菲菲实验室已经提出来了,作者就很好的使用了,所以说关注一些新的SR进展是多么重要。随后出现的GANCS网络[6], 作者将LSGAN和CycleGAN思想完美的融合在一起,另外将k空间数据实部和虚部变成双通道同时送入网络进行训练。与此同时出现了RefineGAN[7]引入了CycleGAN的相关思想。在2016还出现了Multi-GPU[8]训练以及3D卷积稀疏编码[9]应用到MRI重建当中。另外2017年一篇文章[10]在欠采样的k空间加入了一些低频噪声这样有利于进行异常点准确重建。也出现了Transfer learning应用到MRI重建过程中[11],网络先在image-net上面进行训练,然后在T1、T2上面进行fine-tuning这样针对数据少的时候更少的减少过拟合。另一方面,发表在2018AAAI一篇文章RDN[12]将递归学习、空洞卷积、残差学习很好的结合在一起,取得了不错的效果。最近出现的ISTA-Net[13]和DR2-Net[14]也是MRI重建的一些方法。另外,最新的一些方向也有利用3D[15]、[16]方法进行MRI重建的。

    接下来放一些深度学习重建的效果图: 
    DAGAN重建: 
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    RDN重建效果: 
    这里写图片描述

    1.4 一些展望

    深度学习将传统的迭代所耗费的时间变成了训练时间和测试时间,往往训练时间需要好几天,但是重建一幅图像的时间(测试时间)往往可以达到10ms,这个速度确实可以达到实时性的效果。目前的MRI设备仍然使用PMRI成像以及直接将k空间的数据反变换成图像数据。压缩感知的虽然数学表达上非常完美,但是将其应用到MRI设备上好像还很难。虽然深度学习取得了很不错的效果,无论是在重建质量还是在重建速度上。但是有一个问题上深度学习的网络往往比较大,往往都是在服务器上的,那么部署到本地是一个问题,需要轻量级的网络结构以及相互配套的序列等一系列问题,同时对于人来说,具有不同的结构组织往往需要重新训练,深度学习还不能针对所有情况。另外,深度学习往往需要大量的数据进行训练,而某些时候由于隐私等其他情况数据并不是那么容易获得的。从这里看,想要将深度学习应用到MRI重建中,还有很长一段路要走。不过以上都是自己的一些见解,可能有失偏颇,恳请指正。

    参考文献

    1. Accelerating magnetic resonance imaging via deep learning
    2. A Deep Cascade of Convolutional NeuralNetworks for MR Image Reconstruction
    3. ADMM-Net: A Deep Learning Approach for Compressive Sensing MRI
    4. Deep De-Aliasing for Fast Compressive Sensing MRI
    5. PerceptualLosses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
    6. Deep Generative Adversarial Networks for Compressed Sensing (GANCS) Automates MRI
    7. Compressed Sensing MRI Reconstruction with Cyclic Loss in Generative Adversarial Networks
    8. Multi-GPU Reconstruction of Dynamic Compressed Sensing MRI
    9. Compressed sensing dynamic MRI reconstruction using GPU-accelerated 3D convolutional sparse coding
    10. Deep learning for undersampled MRI reconstruction
    11. A Transfer-Learning Approachfor Accelerated MRIusing Deep Neural Networks
    12. Compressed Sensing MRI Using a Recursive Dilated Network
    13. STA-Net: Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm InspiredDeep Network for Image Compressive Sensing
    14. DR2-Net: Deep Residual Reconstruction Network for Image Compressive Sensing
    15. Brain MRI super-resolution using deep 3D convolutional networks
    16. Multi-scale brain MRI super-resolution using deep 3D convolutional networks
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    人类的大脑是一个复杂的网络,其中数百个脑区通过数千条轴突相互连接。这种复杂系统的能力来自于较小实体之间的特定交互作用,即一组可以通过脑区之间相互连接的激活来描述的事件。研究大脑连通性的目的是理解和模拟大脑功能,同时进一步明晰到脑区间神经交流的时空动态性。目前关于大脑连通性的许多知识都是通过独立的神经成像方法获得的。然而,多模态方法的使用似乎是研究有效大脑连接的强大方式,可以克服单模态方法的局限性。在这篇文章中,将介绍一种整合方法的优势,即经颅磁刺激-脑电图配准与磁共振成像相结合,以探索有效的神经相互作用。此外,作者还描述了在开环和闭环框架中整合方法的可能实现方式,在这种框架中,对实时脑活动的高空间、时间分辨率的观察将有助于推动认知脑网络研究的更快发展。本文发表在The Neuroscientist杂志可添加微信号siyingyxf18983979082获取原文)

     

    脑网络以及如何研究他们的整合

    近年来,网络的概念已经被用于定义几乎所有领域的复杂系统,如经济、政治和生物学。在神经科学中,“网络”一词意味着几个系统属性,这些属性准确地描述了大脑连接的复杂性;这些特性包括高度结构化的连通性模式、多尺度整合和非线性动力学。在很大程度上,大脑的复合连接图形成了一个由数百个脑区和数千个连接这些区域的白质轴突路径组成的网络。大脑的功能是通过这些通路的激活而产生的,这些通路可以根据需求动态地重新配置。这种灵活性是大脑维持认知功能、适应和调节环境变化的能力的基础。

    神经科学研究人员对探索脑网络连接的动态性表现出极大的兴趣。大脑连接的领域可以被称为“连接组学”,这是一个旨在提供神经系统内所有神经连接的图谱的研究领域。这些神经图谱包含了几个层次,包括:连接的结构描述,即构成人脑的结构要素和连接;连接性的功能描述,即不同大脑区域在信息加工过程的统计相关;以及连接的效应性描述,即对给定神经元对其他神经元产生的因果影响的描述(见图1)。举个例子,大脑连接性可以比作城市的整合:邻居代表区域,通过街道连接,代表着结构上的连通性。这样的结构影响着人们在城市中移动的方式和相互交融的方式,表现出功能上的连通性。值得注意的是,城市中人类互动的方向性也可以被描述,因为一些人会影响其他人的行为,代表了网络要素之间的效应性连接。这个类比强调了结构和功能之间的关系是动态的,因为它是基于偶然的需求而安排的,这种需求指一个人在变化的环境中朝着目标行动。因此,主动连接是由许多因素决定的,比如信息的类型、需要处理的数量、主体的状态、以往的经验以及这些要素之间的复杂关系。因此,理解动态神经元模式是如何产生人脑功能的,这是神经科学中最有趣和最普遍的问题之一。然而,目前研究人员还没有完全了解大脑复杂的结构是如何维持脑功能动态性的。

    图1:大脑连接模式的表征。

    (A)顶部的草图说明了猕猴皮层四个大脑区域之间的(i)结构连接(纤维通路)、(ii)功能连接(相关分析)和(iii)效应性连接(信息流)。

    (B)基于磁共振成像的结构或连接特征,通过将大脑分成连贯区域进行结构性连接分析的信息流。

    (a)水分子沿着神经纤维走向的移动速度比穿过神经纤维的移动速度快。

    (b)扩散影响质子辐射的电磁波。

    (c) dMR成像沿着不同方向捕捉扩散信号并形成图像。

    (d)从扩散图像重建纤维取向分布(fiber orientation distributions, FODs)。

    (e)纤维束是根据FOD图像模拟的。

    (f)使用结构磁共振图像将大脑皮层分割成许多区域。

    (g)皮层区域之间的连接网络由纤维束构建。

    (C)从脑电数据中提取脑网络时,节点定义基于脑电图(EEG)的传感器和/或记录位点,但是同样可以从脑磁图(MEG)、功能磁共振成像(fMRI)和正电子发射断层扫描(PET)数据中获得。

    (h)记录时间序列数据,以估计耦合情况;

    (k)构建代表功能或效应网络的连接矩阵。

     

    在最近的研究中,大脑连通性的研究主要是通过独立的神经成像方法。主要的研究方法是结构磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)、功能磁共振成像(functional MRI, fMRI)、弥散张量成像(diffusion tensor imaging, DTI)、计算机断层扫描(computational tractography)、正电子发射断层成像(positron emission tomography)、功能近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy)、经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation, TMS)、脑电图(electroencephalography, EEG)和脑磁图(electroencephalography)。大多数神经成像方法可以构建功能性和效应性连接,而MRI和DTI用于构建结构连接(图1)。然而,每种神经成像技术都有优缺点。解决这些缺点的一种可能方法是将这些技术有效组合,这样就可以合并信息并克服单个技术的限制。

    图1:用于研究大脑连通性的主要神经成像方法的空间和时间分辨率。

     

    在本文中概述了研究者们认为有前途的研究连接组学的方法。这种方法利用TMS、EEG和MRI的整合,来模拟神经系统的策略,即依靠单一元素的相互作用以产生复杂的行为。我们相信,如果在方法全面的背景下使用,由MRI信息控制的TMS和EEG可能会将该复杂现象纳入一个整体。首先,将简要介绍TMS-EEG配准方法的最新进展;然后强调TMS-EEG与MRI集成所带来的机遇。最后,将考虑未来的场景应用下,TMS-EEG(或EEG-TMS)和脑活动的在线测量可以在开环或闭环方法中用于探索和修改大脑中的神经活动。这一综合的方法具有显著的前景,有望作为一种有效地探测手段,阐明正常大脑和病理大脑的基本机制。因此,它为综合神经科学在诊疗上的应用提供了新契机。

     

     

    TMS-EEG整合的特点

    在过去的20年里,单脉冲TMS和EEG的结合,即TMS-EEG,成为研究正常大脑和病理大脑皮层兴奋性和效应性连接的理想工具(见图框2)。TMS诱发的活动直接或间接地传播到解剖和功能连接的区域,利用EEG追踪该活动能够研究在休息时和在执行认知任务时的网络间交流。活动是否传播到连接的区域,甚至那些空间上相隔较远的区域,取决于潜在的半球内和半球间的结构路径以及感应电场的参数。当感应电场更强时,TMS诱导的传播也更强。考虑到TMS效应的强弱取决于线圈的几何形状和刺激参数(如线圈的位置和方向),这些参数会影响神经元的去极化,活动的传播可以作为一个因变量。

    图框2:早期阿尔茨海默病患者的TMS诱发响应(全脑平均场功率[GMFP])和TMS诱发振荡活动。左上图(1 TMS-evoked cortical activity)显示,在真实刺激方案后,额顶叶效应性连接增加。黑线(A, B)代表重复TMS(或假)刺激方案前的GMFP测量。红线代表2周治疗(重复TMS或假刺激)后记录的相同测量值。右上图(2 TMS-evoked oscillatory activity)显示了时频域的TMS-EEG响应。结果显示,在真实(A)和假(B)刺激方案后,前额叶皮层的beta活性在谱功率方面有所增强。至于时域,当对后顶叶皮层(C,D)进行相同的分析时,没有检测到显著的影响。

     

    TMS诱发的皮层反应可以评估为诱发反应,该反应提供有关TMS脉冲的锁相振荡信息(TMS激发的电位,即TEPs),也可以评估为总振荡响应(也称为事件相关的光谱扰动),它捕获TMS脉冲后的锁相和非锁相振荡。前者通过分析整个头皮的TEPs或全脑电场功率的振幅和延迟提供了高时间分辨率的效应性连接方法。后者使我们能够探索TMS在频域的影响,这为研究大脑节律在认知中的功能特异性提供了机会。虽然大多数研究在运动皮层刺激后测量了TMS-EEG,但仍有可能在其他皮层区域观察皮层对TMS的响应。在所有情况下,在进行连接方案时都应采用适当的控制条件,因为TMS-EEG也可能产生外围刺激,从而导致混杂的皮层激活。

    重要的是,大量证据表明,使用TMS-EEG记录的不同皮层区域的响应可重复性高,重要的是,它可以敏感地测量纵向变化。例如,Casarotto等人(2010)通过单被试比较,评估了在相同或不同刺激条件下记录的成对TEPs的相似性或差异性。所得指标(差异指数)能够检测扰动参数是否发生变化,证明该测度对纵向变化的评价较为敏感。

    因此,TMS-EEG测量可能为神经和精神疾病提供潜在的生物标记。Koch和其他人(2018)提供了丰富的TMS-EEG测量证据,该证据可评估阿尔茨海默病患者治疗前后效果。TMS-EEG信号指示了顶叶皮层神经活动的增加,即全局平均场功率峰值的振幅变化和beta波段的脑振荡的增加。它也有可能评估在默认网络内的顶叶皮层和内侧额叶区域之间的功能连接的变化。此外,最近的一项综述报告了与抑郁症有关的前额区gamma振荡改变的证据,TMS-EEG将其确定为具有成为可靠生物标志物的潜力。其他的研究聚焦于从TMS-EEG中得出一个指数的可能性上,这可能有助于对临床状况(如意识障碍)的诊断和评估。

     

    TMS-EEG和MRI整合的特点

    如上一节所述,TMS-EEG具有较高的时间分辨率,有助于推断效应性连接。然而,在定位目标区域和估计TMS诱导的响应的来源方面,其空间分辨率很低。因此,常将TMS-EEG与MRI结合,以改善脑网络连接的时空信息。选择提出一种整合方法取决于建立一种有效的工具,在一个全面的场景中探索连接的可能性(图2)。采用整合方法的好处有下列几个。

    图2:代表了三种独立的方法【纤维追踪(扩散张量成像,DTI);功能磁共振成像,fMRI;经颅磁刺激-脑电图共配准,TMS-EEG】,每种方法可以提供的连接性测量的本质分别是结构的、功能的和效应性的。

     

    许多研究将TMS-EEG与MRI结合起来,根据个体特征指导目标定位。当靶区不是初级运动皮层时,MRI信息就非常重要,因为初级运动皮层是唯一能够通过TMS进行客观功能定位(即运动诱发电位)的区域。事实上,使用MRI来指导目标定位,可以让我们克服大脑皮层区域的高个体间变异性。MRI对感兴趣区域的空间定义更加精确,可以为TMS导航提供精确的约束。Ning及其同事(2019年)阐明了一种拓扑精确性和变异性的定量评估方法,以识别用于神经调节的皮层靶点。他们描述了几个变量是如何影响靶点定位的可靠性的,比如数据质量和预处理。此外,TMS的空间分辨率取决于几个变量:如线圈的几何形状、线圈的方向、脉冲强度和头/脑解剖结构。对TMS诱导的电场进行个体化建模或经验评估可能是实现TMS对靶点和网络调制效果最大化的重要补充步骤。由于不同的架构可能对应不同的功能信号传播,通过结合TMS-EEG和结构、功能图谱,可能提高结构分辨率,并以毫米精度聚焦刺激的感兴趣节点。通过神经成像图谱获得靶点的精确坐标,可以更准确地定义结构节点,从而有机会利用空间约束进行更精确的TMS-EEG连通性评估。

    最常见的方法是根据解剖标志来确定靶点。如果刺激部位在初级运动皮层、感觉运动皮层或视觉皮层之外,这种方法是必不可少的。有了靶点的精确结构描述,可以减少TMS诱导的个体间和个体内的响应变异性。解剖标志来自MRI采集的图像,线圈通过个别坐标定位,在整个记录期间通过神经导航系统监测。用于神经生理测量的解剖标志涉及前部和后部区域,即前额和顶枕皮质

    此外,基于与特定任务相关的皮层活动,靶点可以个性化确定。通过这种方法,个性化确定特定认知任务的皮质区域的准确性更高。用于TMS-EEG的皮层坐标,可以基于fMRI的配准得到,fMRI也可用于检测基于任务的激活,坐标对应到每个个体的结构成像。即使文献已经确定了在任何认知任务中涉及的主要(即平均)区域,个体在结构和功能上的大脑整合也是不同的,因此使用任务进行功能定位也是必要的。在激活图存在的情况下,利用同步的TMS-EEG记录来研究这些节点是可行的,可以更精确地刺激目标皮层节点。但对于TMS-EEG的文献,这种方法仍旧是罕见的。

    有趣的是,基于MRI的连通性也可以对靶区进行个体化刺激,从而有可能通过TMS-EEG研究解剖连通性的结构指标与时间动力学之间的关系。通过连通性MRI测量以指导和探索时间动力学与基础结构连接的之间关系是一种新颖且有前途的方法,可以更好地了解网络活动(图3)。实现这一目标的一个很大的可能性在于将TMS-EEG与MRI、fMRI和DTI相结合。后者在描述脑区是如何相互连接并进而联系到功能方面有很大的潜力。对大脑复杂结构整合和DTI的数据分析提供了关于大脑白质的定量信息。通过数学模型(约束球形反卷积),有可能估算出纤维取向并生成纤维追踪图。它们代表了大脑的结构连接,可以作为基础图谱来规划效应性连接的具体探索。

    图3:该流程图描述了通过相关分析将经颅磁刺激-脑电图共配准(TMS-EEG)和扩散张量成像(DTI)相结合的可能性。

    (a)此处显示的两个皮质区域(红色球体)通过直接路径在结构上相连。在所提出的例子中,在左侧感兴趣区上给予单脉冲TMS。

    (b)在受刺激区域对侧(结构上相连,蓝圈)记录TMS诱发电位(TEPs),并平均,与每个时间点的纤维追踪的大小相关。在TEP图中,显著性部分用灰色条覆盖;在图表下方,说明了拓扑相关性。

     

    事实上,在一个整合的场景中,感兴趣的功能区域可以用来定义感兴趣的功能网络,也可以用于定位之下的结构连接。这样,就有可能探索一个目标网络的功能动态性,及其相关的解剖连接。要达到这一目标,就必须推断结构和功能信息的度量,并探索它们之间的关系。

    综合TMS-EEG-MRI的方法是最有用的。但是,必须考虑到一些技术限制。第一个挑战是在所有不同的神经成像方法中找到一个结合点。每一种方法的时空特征都是不同的,因此我们应当将重点放在皮层信息上。当然,本质上我们缺乏对基于网络处理的动态集成的更深入理解。这个问题的另一个后果是白质通路的重建受到限制。

    通过将TMS-EEG与神经影像学相结合的方法,增加空间约束以更好地解释时间动态性是可行的。高空间分辨率的MRI和纤维追踪图可以帮助阐明大脑的结构。从每个局部神经元群落的连接中,可以定义大脑的整体结构。这意味着一个大型系统的所有节点通过相对较少的中间步骤连接起来。大多数节点只维持少数几个直接连接,大部分节点集中在一群互相连接的中心节点上。生成的架构图是每个节点与其他节点的结构连接模式。这符合将结构连接和功能连接相结合的理念,从而为效应性连接提供约束。这些节点的功能可能基于它们的相互作用不同而不同,并且可以通过TMS-EEG来评估。因此,功能组织的不同节点重排可能对应于不同的测量。因此,利用所提出的TMS-EEG-MRI综合方法,将为探索神经生理信号在复杂大脑结构中传播提供强有力的结构约束。同时,通过纤维束成像研究纤维间信号流的预测也是可行的。

    最近已经用图论研究了基于区域连接性的脑拓扑组织属性。图论帮助阐明了人类的认知功能如何通过模型(即用图论的方法描述大脑连通性)与神经网络结构相联系。使用TMS-EEG-MRI方法,可以生成包含更多信息的有向图,从而获得更多的研究发现。

     

    映射大脑连通性:网络的连接路径

    如上所述,利用所提出的TMS-EEG-MRI方法(或者,考虑到不同方法的作用,更合适的缩写可能是MRI-TMS-EEG),可以在宏观水平上获得大脑功能的空间信息(MRI提供结构路径)、时间信息(EEG能够测量皮层区域活动的时间序列),以及效应性(TMS给出关于方向性的信息)等特征的详细视图(图4)。这种方法提高了大脑结构和动力学之间的因果联系,可以从根本上提高我们对大脑连通性的理解。这种综合方法可能有助于更好地理解复杂网络中节点间的信号通信。确定信号在每种情况下如何使用以及使用哪些时空路径是更深入地了解大脑中的信息流的重要命题。这个信息流可能遵循不同的路线。一些EEG信号成分可能遵循短而直接的路径,而另一些可能遵循更复杂的路径,在同一网络的更多节点移动。近年来,人们对网络建模(网络神经科学),并对其功能的描述和预测产生了浓厚的兴趣。连通性的拓扑结构能够塑造系统元素之间的交互模式,而这又反过来调节了系统的全局行为。连接路径描述了网络中两个节点通过一条路径连接起来进行通信的状态,其中路径的长度对于通信的效率至关重要。例如,在真实的神经系统中,考虑到噪声的风险和代谢成本随着路径长度的增加而增加,系统之间的突触数量在理想情况下是最小的。

    图4:图片代表大脑网络的模块化整合。

    (a)包括节点(灰色圆圈)、本地中心(local hubs,灰色方块)和富人俱乐部中心(rich-club hubs,红色方块),以及它们的短程(黑线)和长程(红线)连接。

    (b)彩色箭头代表节点之间的因果相互作用和TMS脉冲信号传播的延迟。在TMS之后,靶点的激活通过短程连接传播到同一模块的其他节点。

    (c)当同一个网络的两个低连接度节点受到TMS激励时,信号在同一个模块内传播。

     

    虽然连接路径在描述小型网络的通信方面是有效的,但当我们考虑到较高复杂度的情况时,这个问题就变得更加复杂。在大量元素中对信息处理过程建模具有挑战性。解释大脑中信息流的困难程度取决于大脑电生理信号的性质。信号的不同成分可以编码不同的信息,这些信息可能遵循几种不同的路径,从而整个信息流被分散在每个信号成分的所有路径上。功能动力学的整合对于解释复杂拓扑网络的不同元素之间的信息高效流动的机制至关重要。利用整合的TMS-EEG和MRI方法的优势,可以帮助表征这一信息流的生理基础。在明确的范围内,将空间分布的生理信号与结构路径相关联,有可能解释网络动力学与网络拓扑之间的关系。此外,在临床领域可能会产生积极的后果。提出的整合办法有望成为量化先前主观信号特征的工具(见图框2)。

     

    EEG信息系统:EEG-TMS的未来实现

    到目前为止,我们已经描述了实施综合TMS-EEG方法来研究网络活动的优势。现在,我们将详细介绍使用信息丰富的EEG-TMS系统的潜力,其中EEG记录的大脑活动驱动刺激,以探索大脑动力学。神经成像方法主要以“离线、开环”的方式研究大脑,使用先验定义的刺激方案来指示输入及其时间。然后,离线测量的输出被用来在后续实验中修改方案或形成模型。尽管这种方法确实卓有成效,但是,它并没有把大脑作为一个完全活跃的效应器来考虑。在离线、开环的方法中,通过后验方法分析大脑刺激后的神经生理或行为反应并未考虑大脑在输入时刻的状态。

    从广义上讲,可以将脑状态视为在特定时间段内以特定配置为基础并具有特定突发事件特征的神经群的重复活动。因此,这种结构依赖于具有兴奋/抑制回路的特定神经元群,这些神经元群可以定义网络的最终输出。更具体地说,这种神经群体的协调活动定义了网络的扩展,并表征了功能状态。因此,定义与活动有关的网络配置成为表征脑功能原理的关键要素,而任何给定功能的动态性都是促进我们理解的关键要素。MRI引导的EEG-TMS通过设计由大脑状态本身(EEG信号测得)实时控制的刺激方案,从而创建一个在线开环系统来测试不同的特定配置。这为研究大脑的动态性提供了新的机会。对大脑状态的估计可以通过不同的方式实现,例如,对感兴趣的振荡频率(例如alpha振荡)的测量或对瞬时相位的估计,虽然在估计过程中应该考虑几个可能影响其准确性的方面,例如刺激强度、线圈的几何形状、线圈的方向和颅骨距离可能会影响皮质响应的获取。此外,鉴于我们用来评估大脑状态的工具可能会影响所测量的大脑活动,因此很难测量未受干扰的大脑状态。即使是单个TMS脉冲也会引起皮层兴奋性的变化;因此,我们可能低估了前一个TMS脉冲对第二个单脉冲响应调制的依赖性。另外,还有一些技术问题需要考虑,比如EEG阻抗,它可能会影响到TMS产生的电场所记录的电流密度。

    当使用闭环方法控制系统/网络输出时,可以进一步开发该方法(图5)。因此,测试大脑功能的一个进展是使用在线开放或闭环方法,其中大脑活动影响输入,甚至控制系统

    图5:脑电图-经颅磁刺激(EEG-TMS)和磁共振成像(MRI)相结合的方法示意图。

    (a)在通过MRI获得的纤维追踪图确定系统的解剖结构后,可以在颅骨范围内导航TMS,以准确定位一个区域。

    (b)大脑响应可由EEG(或其他生物行为标记)记录,并提供给不同的回路。绿色箭头代表开环方法,该控制系统中大脑的输入由实时分析和分类器算法(c)计算得出,并且该方法意味着输出对大脑的下一个输入没有“直接”影响(即控制)。蓝色箭头代表一种闭环方法,该方法使用反馈,其中输出信号(d)的特定部分被反馈回TMS控制器(e),以精确的诱导刺激来驱动大脑中的给定状态。

     

    作为标准定义,开环是一种控制系统,其中对大脑的输入(这里是TMS脉冲)在预先设定的点(这里是给定的大脑状态)被给出,并且意味着输出(这里是大脑响应)对大脑的下一个输入没有“直接”即输入影响(即控制),的影响将仅与上述的设定点和大脑状态相关。因此,我们可以基于给定时刻要激活的设定点来操纵输入,以获得对系统输出的期望或预测效果。因此,利用大脑的状态来引导刺激(即控制信号),可以改进在特定条件下对大脑响应的测试。控制作用与MRI定位的脑区和TMS参数有关。

    另一种方法是闭环,即通过一个给定的信号迭代地控制系统状态,目的是达到并保持一个预定义的设定值。其目的是通过监控参数来提供反馈,并通过反馈回路相应地调整控制信号(TMS),从而减少与设定值的偏差。

    开/闭环系统的逻辑可以用脑-机接口(brain-computer interface, BCI)方法来解释,但在EEG-TMS方法中,给定的大脑活动的产生是由EEG-TMS交互作用驱动的,而不是由被试驱动的。BCIs系统通过大脑活动(通过EEG记录)来控制外部设备,而不使用自然的运动皮质脊髓通路。BCI利用大脑活动来获取用于调节输出的信息,并向被试提供反馈以学习如何控制输出。通过使用EEG-TMS,输入到大脑的信号(即TMS脉冲)受大脑状态控制。然而,不同的是,被试可能没有被要求驱动设备,大脑模式是由TMS脉冲调制的,而EEG则反应出驱动该脉冲的特性。

    因此,通过这些方法,将EEG描述的给定大脑状态覆盖在MRI数据上,有可能迭代地调整或确定TMS参数。举例来说,TMS的时间和(或)频率、强度和刺激部位,将被用于检测、抑制、促进甚至维持具有明确参数的大脑状态。简而言之,我们可以减少实验对刺激响应统计的依赖。显然,为了开发一个开/闭环TMS-BCI,必须对潜在的神经响应依赖性有一个有效的理解。借助开环EEG-TMS接口,我们优先在给定条件下测试系统,以确定该条件如何决定输出。在闭环EEG-TMS接口中,其思想是通过控制器来影响系统的输出。前一种方法是研究系统的理想方法,后一种方法是控制系统和定义给定状态后果的理想方法。

    利用这种方法,我们能够通过测量神经元群体的振荡活动来测量大脑状态值,这种振荡活动发生在不同的空间和时间尺度上,并且可以通过几种测量方式来量化,其中最相关的可能是相位和相对频率。事实上,大脑状态的波动可以描述为特定频带的相移,该频带定义了兴奋期和抑制期的发展。例如,在开环设计中采用EEG-TMS和MRI(图5)将允许我们通过测量神经同步性(如相位)来评估大脑状态的变化,从而描述受刺激的皮层区域如何与功能和结构上相连的区域相互作用。根据前一个脉冲诱发的相位成分触发TMS,可以引导基于大脑状态的网络连通性的探索。这可以通过相干性的连接假设来解释。这一假设的核心是神经元群体之间振荡相位关系的调节是连接的基础。就兴奋性而言,TMS脉冲与振荡相位相互作用,改变了振荡群体之间的同步性。当两个振荡群体的相位一致时,交流就容易了。监测局部节律活动的相位时间,并配准到TMS输入的时间模式,可以在最大的信息交换期间进行皮层连通性的探索。

     

    开环和闭环系统的应用

    最近的研究集中在通过开环方法将TMS应用于运动皮层,以获得大脑状态或活动对皮层兴奋性影响的证据。Zrenner等(2018)详细描述了实时EEG如何通过内源性感觉运动节律的不同阶段来指导皮质脊髓兴奋性。这些研究为自适应TMS在神经康复领域的应用开辟了新的机会,有望将其作为神经调节方法的控制系统。

    此外,闭环系统的应用引导了医疗环境中治疗药物的受控释放。Yang和Shanechi(2016)使用闭环系统通过EEG监测大脑状态并控制爆发抑制(burst suppression,即大脑皮质电活动严重受抑制)的水平;这种反馈方法已成功用于实时调节麻醉药的注射,以使患者保持恒定状态。

    另一项研究在一项通常用于运动康复的方案中应用了闭环系统。这项工作在一组健康被试中探索了通过结合肌电图信号和人工视觉来提高抓握能力的可能性。作者表示,使用闭环系统有可能改善被试的运动表现。

    一般来说,我们可以使用自适应开环方案来探索系统的响应灵敏度如何在不同的刺激或区域中变化,以定义响应效果的“时间维度”。基于实验目的,一旦我们建立了提高或降低系统灵敏度的参数,我们就通过设计刺激或实验来估计模型参数。通过闭环方法尽可能有效地提高或降低系统灵敏度,以产生可靠且可重复的结果。

    研究大脑是具有挑战性的,因为相关的刺激空间通常是一个高维空间,而神经响应是随机的,这意味着对一个区域的重复TMS会引发不同的响应。然而,使用EEG-TMS开环方法,可以缩小刺激空间。此外,在这种情况下测量的任何变化都应该被认为是大脑工作中关键生理机制的反映。

    用EEG-TMS实现开/闭环系统在技术上仍然困难。考虑到大脑活动的相位依赖性,刺激和信号之间的环路必须在毫秒级,以避免相移,这一点非常重要。这种推理适用于所有类型的延迟;因此,重要的是,信号处理中的延迟在传输到缓冲器时,必须具有亚毫秒级的精度。幸运的是,随着现代微处理器的计算能力不断提高,神经信号的实时处理每天都变得更加可行。同时进行EEG-TMS记录的另一重要障碍是TMS脉冲(大约5-10毫秒)由于放大器饱和而引起的伪影。这些伪影可以通过时间插值、滤波、通道和/或分段数据剔除以及独立成分分析(independent component analysis, ICA)或基于噪声剔除的源估计(source-estimate-utilizing noise-discarding, SOUND)算法。ICA算法是去除眼动伪迹和残留的TMS相关伪影的可行方法。SOUND算法可以去除神经生理数据的剩余非平稳干扰。此外,兼容的设备已经存在,并可用于EEG-TMS的同步记录。因此,最重要的焦点应该是通过分类器算法为在线分析开发一个鲁棒和有效的处理流程。如上文所述,其他领域的BCI研究可能有助于所需的分析方法的开发(如sccn.ucsd.edu/wiki/BCILAB)。

    还有一个神经元问题:虽然控制单个神经元是一个相对简单的问题,因为它仅意味着特定的时序,但在网络水平,时间动态性可能变得非常复杂。因此,我们应该考虑到生理限制有时也存在,并且是由大脑计算时间的限制引起的。例如,在信号到达皮层之前,感觉系统的处理延迟在10到50毫秒(例如,躯体感觉与视觉)之间。另一方面,当给予TMS时,可以想象,当信号通过复杂的网络传递时,对刺激的响应会延长到几秒钟。因此,应该考虑这种延迟,因为它们是提高对网络时间动态性理解的关键因素。

     

    结论

    研究大脑连通性既有趣又具有挑战性。连通性的本质是复杂的,它需要一个复杂的系统来探索。然而,在连接组学领域引入一种整合方法是非常重要的。整合不同方法的潜在优势是,它产生一种单一的、更复杂的仪器,可以提供更多的信息,减少数据的可变性。这样,在整合神经科学的背景下,就有可能缩小功能和结构之间的差距。考虑到开/闭环的情况,TMS的触发是由大脑活动在时间上引导的,而大脑活动是自适应实验方案的一部分,它是由神经成像所估计的节点在空间上引导的。通过采用这种配置,就有可能从特定方向来研究和操作大脑。因此,通过开/闭环设置,我们将探索认知架构并在线测试我们的假设。这种方法提供了一个非侵入性实时表征大脑认知结构和神经响应之间动态因果关系的机会,从而能够了解不同的功能是如何整合并产生复杂行为的。

     

    总结

    本文提出将经颅磁刺激(TMS)、脑电图(EEG)和磁共振成像(MRI)结合起来,模拟神经系统的运行模式,研究大脑连接性,旨在通过多模态整合,克服单模态方法的局限性。文章先简要介绍了TMS-EEG整合的特点和进展,然后进一步介绍TMS-EEG-MRI整合的特点及进展,该整合方法相比于TMS-EEG,提高了刺激的空间分辨率,可以根据个体特征定位靶点。同时,文章中提出将TMS-EEG-MRI整合用于闭环系统,通过大脑活动监测给予系统反馈信号,控制刺激的输入。该闭环系统有望应用在药物的受控释放和运动康复之中。

     

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  • X射线、CT、MRI、PET总结

    千次阅读 2018-07-09 19:58:06
    动态MRI费用是动态X光片的数十倍。  关于影像学检查这些事儿:  骨折:拍X光片就能判断出大部分病情,如果实在需要再做判断,可以再做一个CT  大脑:急性中风等脑部神经系统的疾病检查最佳选择是CT。  胸部:...

      X光片、CT、核磁共振在临床上是医学影像检查的几种常用的方法,成像原理各不相,有的以为越贵越好,要求做CT来替代普通X光片检查或者要求用磁共振代替CT检查,认为磁共振比CT清楚,CT比X光检清楚,这从医学的观点看有一定的片面性,这三种检查手段各有所长,对各种所检查的疾病各有所侧重,何况核磁共振价格不菲!

      

      X光检查是传统的影像学检查手段,它是应用较早、最普遍,价格也相对便宜。主要用于一些疾病的初步检查,便于发现较明显病变的组织和结构,是疾病初筛的首选检查方式。对于有移位骨折、有骨质改变的骨病、关节部位骨性病变、不透光异物存留、心肺器质性疾病、消化系统梗阻等疾病有很好的诊断价值。另外,X光片还能拍摄动力位相,能发现患者在改变体位时才感觉到不适的疾病,尤其是动力位片检查。X光检查费用低廉,射线投照量小,适合绝大多数患者的常规检查。机子是高压电激发出X射线,但射线量很小,除孕妇外对身体没什么影响,不用担心。

       

      CT检查目前发展得很快,CT机扫描部分主要由X线管和不同数目的控测器组成,用来收集信息。X线束对所选择的层面进行扫描,其强度因和不同密度的组织相互作用而产生相应的吸收和衰减。探测器将收集到X线信号转变为电信号,经模/数转换器(A/D converter)转换成数字,输入计算机储存和处理,从而得到该层面各单位容积的CT值(CT number),并排列成数字矩阵(Digital matrix)。数字矩阵经数/模(D/A)转换器在监视器上转为图像,即为该层的横断图像,它高分辨率、结构细节显示清楚等,但其缺点就是空间分辨率不高,不如X光片,且价格也较贵。但在显示横断面方面明显优于X光片,尤其是对密度高的组织显像清晰,对于测量骨性结构之间的距离精确度高。CTA能清晰的显示血管走向及血管病变,对肿瘤的检查灵敏度明显高于普通X光片。而且,多排螺旋CT能进行三维成像,有助于立体显示组织和器官病变。但是,CT扫描限于技术员的专业水平不同及扫描层面间隔限制,不能整体的阅读检查部位的信息,导致有一定的漏诊率。另外,CT拍摄动力位相极少运用于临床工作中,而且CT对软组织显像清晰度和分辨率不高。


      磁共振(MRI)检查现代发展的也很迅速,核磁共振现象来源于原子核的自旋角动量在外加磁场作用下的进动。根据物理学原理当外加射频场的频率与原子核自旋进动的频率相同的时候,射频场的能量才能够有效地被原子核吸收,为能级跃迁提供助力。因此某种特定的原子核,在给定的外加磁场中,只吸收某一特定频率射频场提供的能量,这样就形成了一个核磁共振信号。它主要的优势是可以在三维空间任意平面上成像,可以从不同的角度观察被检部位的病变情况,但它与CT片一样,空间分辨率也不高(三者中最差),价格也贵,另外,在身上带有磁性或金属物质的病人无法做磁共振。

     磁共振与X光和CT检查最大的不同在于没有X线辐射,对机体的损害很小。其主要用于发现软组织疾病,在骨科主要用于发现椎间盘病变、脊髓病变、半月板病变、炎性病变和出血性病变等。通过不同的处理技术能早期发现松质骨骨折如椎体骨折、骨盆骨折;早期发现炎性疾病如股骨头无菌性坏死、骨结核、骨肿瘤等。MRA对血管方面的疾病灵敏度高;每个部位检查时间较长;体内有非钛质金属患者无法进行磁共振检查;对骨组织的显像精确度不如CT;动态MRI费用是动态X光片的数十倍。

      关于影像学检查这些事儿:

      骨折:拍X光片就能判断出大部分病情,如果实在需要再做判断,可以再做一个CT

      大脑:急性中风等脑部神经系统的疾病检查最佳选择是CT。

      胸部:如果是咳嗽的话,可以先拍一个X光片,有必要的话需要做低剂量的CT检查。

      心脏:心血管方面的疾病比较复杂,最开始可以先做一个心电图、心脏彩超等。如果有进一步检查的需要,可以结合CT冠状血管造影等其他相关检查。

      腹部、盆腔疾病:肝胆脾的诊断先超声筛查或者CT检查。

      颈椎、腰椎、关节:考虑核磁共振。

      三种检查优缺点

      X线检查:主要用于一些疾病的初步检查,便于发现较明显病变的组织和结构,是疾病初筛的首选检查方式,而且价格便宜。

      CT:对于急性出血、骨骼钙化显示清晰,诊断病变内的骨化、钙化和骨骼畸形有较大优势,价格相对低廉。CT最适于胸部扫描,对胸腔、肺、心腔内的肿块、出血等易于查出。若病变太小,尤其小于3毫米的病变,CT则难以查出。

      核磁共振:对神经系统、头部、颈椎、胸椎、腰椎、四肢等部位的检查独具优势,最大优点是不仅能显示病变组织,还能反映活体组织功能和代谢过程中的生理生化信息。

      三种检查各有特点,不可取代

      综上所述,不同情况如病人身体、疾病、经济等,考虑拍X光片、做CT或者磁共振。对于不太明白原因的患者可以咨询医生,一般可以先做个基础的检查,再根据检查结果考虑要不要做进一步检查,当然最好听取医生的合理建议。

    什么是核磁共振?

    核磁共振(MRI)又叫核磁共振成像技术,主要是由原子核的自旋运动引起的,是一种利用核磁共振原理的最新医学影像新技术,对脑、甲状腺、肝、胆、脾、肾、胰、肾上腺、子宫、卵巢、前列腺等实质器官以及心脏和大血管有绝佳的诊断功能。与其他辅助检查手段相比,MRI具有成像参数多、扫描速度快、组织分辨率高和图像更清晰等优点,可帮助医生“看见”不易察觉的早期病变,目前已经成为肿瘤、心脏病及脑血管疾病早期筛查的利器。

    MRI和CT的区别?

    MRI是继CT之后医学影像学的又一重大进步,那么二者之间的区别又是什么呢?

    MRI:是水质子成像,利用外加磁场改变水质子周围电子的自旋方向,然后通过这个原理产生的质子成像。目前为止没有发现核磁检查对人体有明确伤害。

    CT:属于密度成像,是通过X射线穿透人体后,因为人体不同组织密度不同,对射线的吸收率不同,通过后处理系统产生的密度差别的图像。优点是检查速度快,密度分辨力好,但射线对人体有一定害处。


    核磁检查注意事项

    MRI检查持续时间较长,对人体的移动非常敏感,易产生伪影,故不适合急诊和危重患者检查;MRI扫描时仓内噪音较大,需患者密切配合,保持平静。

    MRI作为一种新型的影像检查技术,不会对人体健康有影响,但六类人群不适宜进行核磁共振检查:

    一、即使安装心脏起搏器的人;

    二、有或疑有眼球内金属异物的人;

    三、动脉瘤银夹结扎术的人;

    四、体内金属异物存留或金属假体的人;

    五、有生命危险的危重病人;

    六、幽闭恐惧症患者等。

    注意:不能把监护仪器、抢救器材等带进核磁共振检查室。另外,怀孕不到3个月的孕妇,最好也不要做核磁共振检查。同时由于MRI成像时间较长,昏迷、躁动病人不能获得清晰的图像,体内有金属异物者不能选择MRI。


    总 结

    1、MRI在软组织检查中的优势明显高于CT。CT对于MRI无法成像的骨组织和肺部检查的优势较高。MRI几乎适用于全身各系统的不同疾病,如肿瘤、炎症、创伤、退行性病变以及各种先天性疾病的检查。对颅脑、脊椎和脊髓病的显示优于CT,由于可全面细微显示心脏的细小结构,也是诊断各种心脏病以及心功能检查的可靠方法。

    2、MRI能敏感地检出组织成份中水含量的变化,因而常比CT更有效和更早地发现病变。

    3、MRI不会产生CT检测中的伪影,不仅反映人体的解剖结构,还可以提供生理、病理、生化信息,被认为分子水平上的成像等许多优点。

    4、MRI不需注射造影剂,无电离辐射,对人体伤害小;CT属于利用X线进行检查有辐射。

    5、MRI技术含量高,价格较CT更贵。

    可见CT与MRI是截然不同的检查方法。二者都各自有优缺点,应相辅相成,这就是为什么有时做了MRI还要做CT,或做了CT还要做MRI的原因。





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  • MRI影像学习笔记(一)

    万次阅读 2017-04-24 22:31:19
    MRI影像有一个突出特点,就是有多种多样的成像序列。与之相对应,MRI影像软件也包含和提供了丰富的显示、测量和分析处理功能。作为一篇学习笔记,这里尝试把一些基础性的知识记录下来,并引入和理解相关软件中的各项...

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    MRI影像检查有一个突出特点,就是有着多种多样的成像序列。这些成像序列能够产生各具特点的MRI图像,不仅能够反映人体解剖形态,而且能够反映人体血流和细胞代谢等生理功能信息。


    面对多样化的MRI影像,医生往往需要借助专业化的软件来阅读和理解影像。这里所说的专业化软件,既包括MRI设备自带的后处理工作站,也包括目前医院普遍配备的PACS系统,另外还包括来自于第三方独立厂商的影像后处理软件等。与成像序列的多样性相对应,MRI影像软件也包含和提供了丰富的显示、测量和分析处理功能,来辅助医生阅片,提高诊断效率和准确率。


    作为一篇学习笔记,这里尝试把一些基础性的知识记录下来,并按照三个维度进行梳理。第一个维度按照扫描方式,也就是成像序列,进行简单介绍;第二个维度是按照解剖部位进行介绍;第三个维度则选择了三项常用或有特色的阅片辅助功能进行介绍。


    总体的想法是通过对MRI基础知识的介绍,引入和理解相关软件中的各项基础与常用功能。


    按照MRI扫描方式划分

    MRI扫描方式可以简单的划分为常规扫描和功能扫描两大类。常规扫描主要反映解剖形态;功能扫描则以不同方式反映人体新陈代谢、血液流动等功能信息。常规扫描包括T1加权、T2加权成像,血管造影成像,以及动态增强成像等。功能成像包括了弥散加权成像(DWI),灌注加权成像(PWI),磁共振波普成像(MRS)和血氧饱和水平依赖成像(BOLD)等。


    T1加权和T2加权成像 T1 Weighted and T2 Weighted

    T1加权(T1 Weighted)和T2加权(T2 Weighted)是最常用,也是最基础的常规扫描。几乎所有的临床MRI检查都会包含T1加权和T2加权扫描。这里的“加权”,就是突出的意思。

    如下图所示,T1加权突出显示解剖结构,T2加权则能够突出显示病灶。


    *左图:T1加权图像;右图:T2加权图像。

     

    对T1、T2影像进行观察时,软件是否能够提供灵活、智能、自适应的挂片协议是一项关键因素,会直接影响医生的阅片效率。此外,由于需要将多个不同序列进行对比观察,基于空间方向和位置一致性的自动关联功能也非常重要。


    MRA血管成像Magnetic Resonance Angiography

    MRI血管成像(Magnetic Resonance Angiography, MRA)是采用一定的扫描方法突出对血管进行成像,具有无创伤性,成像时间短,可以反复进行的突出优点,并且其重建的图像可以进行三维动态观察。MRA的成像方式包括常用的时间飞跃法(Time of Fly, TOF)、相位对比法(Phase Contrast, PCA),以及对比增强法(Contrast Enhanced MRACE-MRA)。


    *TOF脑部动脉图像



    *PCA脑部静脉图像


    上述各方法得到的MRA图像只是一定层面内的血管节段影像,要想获得整个成像范围的血管影像,必须使用最大强度投影(MIP)重建技术。MIP是将三维空间的高强度信号投影于一个片面内,形成连续的血管立体影像。根据诊断需要,可以沿着左右方向投影、前后方向投影、头尾方向投影,也可采用多角度旋转投影,即先选定某一轴,然后设定投影平面沿着该轴旋转某一角度,最后再行投影。经过连续多次视角投影产生的一系列图像,还可用电影(Cine)模式显示,以区别不同血管在空间的不同位置。此外,也会综合采用MPR(多平面重建)、VR(体绘制重建)、SSD(表面重建)、VE(虚拟内镜重建)等方法。



    *MRA MIP图像: 1, 头臂干; 2, 锁骨下动脉(右侧); 3, 椎动脉(右侧);4, 颈总动脉 (右侧); 5, 颈内动脉(右侧); 6, 椎动脉 (左侧); 7, 颈内动脉 (左侧); 8, 颈外动脉 (左侧); 9, 颈总动脉 (左侧); 10, 锁骨下动脉 (左侧);11,大动脉 。


    对血管狭窄病变进行定位和测量是MRA的一项重要应用。在下面来自GE MR VesselIQ Xpress软件包的重建图像中,左侧为VR重建图像,右侧为血管拉直重建图像。软件同时提供了中心线提取和狭窄测量功能。除了狭窄度(Stenosis),软件还提供弯曲度(Tortuosity)测量。



    *GE MR VesselIQ Xpress 分析图像



    *Siemens 肾部MRA MIPVR重建图像


    *Siemens CE-MRA VR重建影像


    *Siemens Syngo.MR Vascular Analysis

    Siemens Syngo.MR Vascular Analysis针对MRA影像提供血管分析功能。软件中同样综合采用了VRMIPCPR多项重建方法,以及血管横断面显示与测量功能。


    Philips IntelliSpace Cardiovascular中同时包含了用于CTAMRA的血管分析功能,并且支持多模态的融合分析。


    动态增强 Dynamic Contrast-Enhanced


    动态增强扫描需要首先通过静脉注射对比剂,并且在注射之前、之中、之后的不同时间节点,采用快速扫描序列对同一部位多次成像,类似于“连拍”。从而能够利用“连拍”影像动态显示对比剂进入靶器官、通过毛细血管床并最终被清除的过程。


    对动态增强影像进行分析,包括定性和定量两种方式。


    定性方式使用最多的是“信号强度-时间曲线”方式。通常由人工勾画病灶或感兴趣区域,然后由软件给出“信号强度-时间曲线”。信号强度-时间曲线是MRI动态增强分析中极具价值的测量工具,它反映了强化前后信号强度的变化。其横轴为时间,纵轴为信号强度(可以理解为像素值)。


    通常将信号强度-时间曲线定性分为三类:

    • 渐增型:信号强度迅速上升达到峰值后呈平缓上升状态, 多为良性病灶表现。

    • 平台型:强化初期迅速上升,在强化中后期呈平台状,为可疑病灶。

    • 流出型:信号强度在中后期呈下降趋势,为恶性病灶。


    定量方式是在信号强度-时间曲线上测算多种定量参数,包括:强化开始时间(onset time)、 达峰时间(time to peak)、 最大信号强度 (maximum signal intensity) 等 。


    下图以乳腺动态增强影像为例,给出了三类曲线的示例。


    *渐增型



    *平台型



    *流出型



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  • MRI影像学习笔记(三)

    万次阅读 2017-05-08 21:56:59
    从本篇开始,按照大的解剖部位对MRI影像检查进行介绍。本篇将包括颅脑、心脏和脊椎三大部位。
  • MRI核磁共振成像

    千次阅读 2020-03-22 02:10:26
    在低能态与高能态之间根据静磁场场强大小与当时的温度,势必要达到动态平衡,称为“热平衡”状态。 在外磁场为 1T 时: ℏγB0≈0.17μ\hbar\gamma B_0\approx0.17\muℏγB0​≈0.17μeV,且在室温 300K 时有: kT=...
  • MRI影像学习笔记(二)

    千次阅读 2017-04-26 22:15:00
    本篇将介绍下述MRI扫描方式:fMRI,DTI,PWI,MRS。一堆缩写,不明觉厉?没关系,请点全文观赏。
  • 神经放射学诊断中的MRI数据分析

    千次阅读 2020-06-29 11:22:42
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空空如也

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