多对比度的静息态脑功能磁共振成像技术计算方法研究

As its relatively high spatial and temporal resolution and non-invasiveness, resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) has been one of the best tools for investigating spontaneous activity of the human brain. Novel resting-state fMRI techniques based on cerebral blood flow (CBF) or cerebral metabolic rate of oxygen (CMRO2) has been attracting broad attention in the Neuroimaging/Neuroscience filed. In order to apply these new resting-state fMRI techniques to basic research studies and clinical practice, we need to optimize data processing strategies, investigate reliabilities of the experiments across time, and further combine these novel techniques with traditional resting-state fMRI technique based on blood oxygenation level dependent (BOLD). Here, through analyses of multi-contrast (CBF, CMRO2 and BOLD) resting-state fMRI data, we compare sensitivities of different processing strategies, such as using varied filtering frequency band, on detecting resting-state functional connectivity and regional activity strength, evaluate test-retest reliability of resting-state spontaneous activity, and explore correlations and specificities across the resting-state fMRI techniques using different contrasts. The new computational methods developed for optimizations and evaluations of resting-state brain activity processing may provide strong support for diagnosis and treatment assessment of neuropsychiatric diseases in the future.

鉴于较高的时空分辨率和无损性的优势，静息态功能磁共振成像技术是目前研究人脑自发活动的最佳手段之一。基于脑血流（CBF）或脑氧水平代谢（CMRO2）所发展的新型静息态功能磁共振成像技术正日益得到神经影像/神经科学界的广泛重视。为了将这类新型的静息态脑功能成像技术广泛应用于基础科研和临床实践，当务之急急需发展优化的数据处理方法、研究时域上实验的稳定性、并进一步将新方法与传统的基于血氧水平依赖（BOLD）的静息态脑功能成像技术有机地结合起来。本项目拟通过分析多对比度（CBF、CMRO2和BOLD）的静息态功能磁共振数据，比较滤波频段选择等处理方法对检测静息态脑功能连接和局部活动强度的敏感性、评价静息态脑自发活动时域上的可重复性、探讨不同对比度的静息态脑功能技术间的相关性和特异性。本项目所发展的新颖的优化和评价静息态脑功能的计算方法将可能为神经精神疾病的诊断和治疗评估提供强有力的支持。

基于fMRI研究静息态下脑自发活动属性及计算方法对脑认知基础研究和神经疾病临床应用具有重要的指导意义。最常用的fMRI技术使用血氧水平依赖（BOLD）对比机制。BOLD最大的优势是它的普及性、相对易用性和高灵敏性。另外一种fMRI技术采用动脉自旋标记成像，测量由神经元活动引起的单一生理参数即脑血流（CBF）的变化。基于多对比度所发展的新型静息态fMRI技术正日益得到神经影像界的广泛重视。为了推广多种对比度的静息态fMRI技术的应用，我们的主要研究内容是发展优化的数据处理方法、研究时域上实验结果的可重测信度、将多种对比度技术有机结合起来并应用于基础研究和临床实践。.我们首先研究了多对比度静息态低频振幅和功能连接的可重测信度。研究结果发现BOLD的低频振幅和平均CBF的稳定性都很高，而CBF的低频振幅和两种对比度的功能连接特性的稳定性中等。研究结果表明BOLD的低频振幅和平均CBF均可以稳定地表征单个体素水平的静息态脑活动。.我们接着评价了多对比度静息态fMRI数据的优化预处理方法。相比传统方法，进一步采用独立成分分析方法等去除生理噪声的影响会降低多对比度数据的稳定性。优化的方法降低的可能是生理噪声和头动等引起的可重测信度的虚高。建议在将来的研究中采用优化的预处理方法分析多对比度fMRI数据。.我们进一步比较了多对比度静息态fMRI的敏感性和特异性。BOLD和CBF对比度得到的睁闭眼差异脑区只在初级视觉皮层有很小的重叠，提示BOLD的低频波动和CBF可以从不同的角度检测状态间的差异，建议在将来的静息态研究中，同时采用两个对比度收集数据。.最后，我们将建立的方法应用于静息态脑功能临床实践和基础研究。1、随着意识水平的减低，脑损伤患者默认网络和执行控制网络的功能连接强度随之减低。进一步地，我们发现患者的功能连接强度与其临床意识指标显著相关，而且后扣带回/楔前叶的功能连接强度能够预测植物人和昏迷病人能否醒来。2、随着认知负荷逐渐增加，默认网络内的连接减低，执行控制网络的连接增高，而突显网络与默认网络和执行控制网络的连接都增加。我们的结果表明不同认知负荷下特定的脑网络动态重组。.在本课题的资助下，我们共发表8篇SCI论文，4篇影响因子大于5；第一/通讯作者SCI文章6篇，2篇影响因子大于5。我们超额完成了立项时的设定的研究成果（3-5篇SCI论文，3篇影响因子大于5）。