高分辨率人类中脑功能磁共振成像方法

摘要

本文介绍了在3T磁共振扫描仪上对人体中脑及皮层下结构进行1.2 mm高分辨率功能磁共振成像的技术。以该技术解析人脑上丘（SC）中视觉刺激拓扑图的方法作为示例进行了说明。

摘要

功能磁共振成像（fMRI）是一种广泛用于无创测量人类大脑活动相关性的工具。然而，该技术的应用主要集中于测量大脑皮层表面的活动，而非中脑和脑干等皮层下区域。皮层下fMRI必须克服两个挑战：空间分辨率和生理噪声。本文介绍了一套经过优化的技术方法，用于在人类中脑背侧表面的上丘（SC）结构中进行高分辨率fMRI扫描；这些方法也可用于成像其他脑干及皮层下结构。

对上丘（SC）进行高分辨率（1.2 mm 体素）fMRI 扫描需要采用非常规方法。通过多激发（交错）螺旋采集方式¹实现所需的空间采样。由于上丘组织的T₂*弛豫时间比大脑皮层更长，因此使用相应更长的回波时间（T_E ~ 40 msec）以最大化功能对比度。为覆盖上丘的完整范围，需采集8-10层图像。每次实验会同步获取与fMRI相同切片设置的结构解剖图像，用于将功能数据配准至高分辨率参考体积图像。

在另一次实验中，针对每位受试者，我们使用一种能够提供良好组织对比度的T₁加权序列，创建一个高分辨率（0.7 mm采样）的参考体积图像。在该参考体积图像中，使用ITK-SNAP软件应用²对中脑区域进行分割。此分割用于生成中脑的三维表面表征，该表征兼具平滑性与准确性³。利用表面的顶点和法向量，构建组织内从中脑表面出发的深度图⁴。

功能数据被转换至分割参考体积的坐标系中。体素的深度关联可实现特定深度范围内fMRI时间序列数据的平均化，以提高信号质量。数据被渲染在3D表面上以进行可视化。

在我们的实验室中，我们使用该技术来测量上丘（SC）内视觉刺激以及隐性和显性视觉注意的拓扑图谱¹。作为示例，我们展示了上丘中对视觉刺激的方位角拓扑表征。

方案

1. 极角地形刺激与心理物理学

为了获得上丘（SC）中的极角视网膜拓扑图，我们采用一个90°的运动点阵楔形刺激（视野偏心度2-9°，点阵平均运动速度4°/秒）（图1）。已知上丘（SC）的活动可通过施加隐性注意而增强⁵，因此我们在实验范式中采用一项注意任务以增强可检测信号。在每次持续2秒的试验中，要求受试者隐性地关注整个楔形区域，并在保持注视的同时执行速度辨别任务。该楔形区域被划分为2×3个虚拟扇区，其中某一个扇区内的点阵（每轮试验随机选择）以与其他点阵相比更慢或更快的速度运动。每次试验结束后，楔形刺激围绕注视点旋转30°，从而使刺激以24秒为周期完成一整圈旋转。每次扫描运行包含刺激旋转9.5圈（共228秒），每个实验会话包括16至18次运行。

为了在每次运行期间维持受试者在此任务中的表现，采用两条随机交叉的“两上一下”阶梯法来调整任务难度。每连续两次正确试验后，速度差减少8%；而每次错误试验后，速度差增加8%。

扫描前，所有受试者需在扫描仪外练习视觉任务，直至达到稳定的性能水平；这通常需要3至4次、每次20分钟的练习 session。典型的分辨阈值范围为1°–1.5°/秒。

2. 受试者准备

1. 在受试者进入扫描仪孔洞之前，需使用垫子固定其头部，以尽量减少头部运动。在如此高的空间分辨率下，功能性磁共振成像对运动伪影尤为敏感，因此头部稳定至关重要。
2. 向受试者一只手提供一个与磁共振兼容的按钮手柄，并指导其按哪个按钮来报告对光点速度的判断。

3. 定位并确定脊髓的范围

1. 人脑上丘（SC）是一个虽小但结构清晰的区域，直径约9 mm，位于中脑顶壁。当fMRI扫描层数较少时，需进行多次定位成像序列扫描以精确定位上丘。我们分别在矢状面、轴向面和冠状面进行这些定位扫描。
2. 随后，我们利用这些定位图像，在斜向的准轴向平面上，以1.2 mm层厚、连续采集8–10层切片，视野（FOV）为170 mm，精确划定上丘区域。
3. 接下来，在功能数据采集前和采集后各进行一次高分辨率的T₁加权结构像扫描，采用三维（3D）射频扰相梯度回波序列（SPGR）（翻转角15°，体素1.2 mm）。这些图像用作参考，以将fMRI数据与另一独立扫描会话中获取的高分辨率结构参考图像进行对齐，该会话将在后文详述。

4. 功能磁共振成像参数

所有成像均在GE Signa HD12 3T MRI扫描仪上进行，使用GE提供的8通道头部线圈。激发采用扫描仪体线圈施加的6.4 ms加窗 sinc脉冲。

为了在人体脊髓中获得1.2 mm的采样，我们采用三次激发螺旋轨迹采集方法^6,7需要三次扫描的原因有多个。特别是，对于我们的扫描仪和视野（FOV），单次扫描采集需要 > 77毫秒，时间过长而不具实用性。在进行相位的初始值和线性趋势校正后，将多次采集的图像合并。在第一帧中，TE增加2毫秒，以利用前两个采集的容积数据估算场图，并使用该场图进行线性校正。重建图像的信噪比约为20。脊髓（SC）体素的时间功率谱通常几乎不显示与生理噪声相关的结构特征；采用3次激发采集对相对较高频的心跳脉冲和呼吸效应具有显著的滤波作用。在此高分辨率背景下，其他降噪技术存在应用难题。例如，回顾性校正方法如RETROICOR⁶ 不适用于多激发数据，且心脏门控会因干扰而引入噪声和伪影 T₁ 平衡

回波时间 T_E = 40 毫秒，比皮层通常使用的时间（30 毫秒）更长，因为我们在脊髓组织中测得的 T₂* 相应地比皮层灰质中观察到的更长（脊髓约 60 毫秒，皮层灰质约 45 毫秒）。

采集带宽限制为62.5 kHz，以降低引起扫描仪非预期加热的峰值梯度电流。我们选择TR = 1秒，因此通过三次激发，每3秒采集一个体层图像。

5. 结构磁共振成像与三维建模

对每位受试者仅进行一次单独的扫描，采用一种能够提供良好组织对比度的T₁加权序列（3D SPGR，翻转角15°，反转恢复准备，T_I = 450毫秒，2次激发，扫描时间约28分钟，体素大小0.7 mm），获取高分辨率（0.7 mm采样）的参考图像体积。

在本参考图谱中，我们结合使用 ITK-SNAP 软件提供的自动和手动技术，对中脑、脑干以及丘脑部分区域的组织进行分割（图 2A）²。具体而言，我们采用一种自动分割工具，用户需在每个脑干区域内设置多个种子点；软件随后在由对比度和强度标准定义的区域内，围绕这些种子点自动扩展分割范围。如有必要，随后可使用手动的“类似绘图”体素工具对自动分割结果进行调整。

利用等密度曲面镶嵌法对脊髓的脑脊液-组织界面进行分割插值，并通过变分可变形曲面算法³对初始曲面进行优化，以减少混叠伪影（图 2，B 和 D）。该曲面提供用于分层计算（如下所述）的顶点和向外的法向量，同时也可用于功能数据的可视化。

6. 图像分析

为了分析fMRI数据，我们使用mrVista软件包（可从http://white.stanford.edu/mrvista.php下载），以及基于我们实验室中mrVista框架开发的工具。在接下来的几个步骤中，我们将使用标准的mrVista软件包工具：

1. 在 mrVista 中初始化会话，选择对平均数据进行空间归一化以降低线圈不均匀性的影响。该归一化采用同态方法，即用时间平均体积图像强度的低通滤波版本进行除法运算，并对估计的噪声进行加性鲁棒校正。丢弃前半个周期的图像（12 秒），以避免瞬态磁共振平衡和血流动力学效应。
2. 校正单次运行内的运动。运动参数从体积时间序列中估计得出。然而，由于图像的信噪比（SNR）相对较低，我们首先对时间序列进行 5 个样本的矩形窗平滑处理。然后将每个体积配准到后 5 个样本的平均图像上。注意，平滑仅用于运动估计，实际数据并未进行平滑处理。
3. 对每次运行中运动校正后的图像数据进行时间平均，并利用这些平均图像以最后一次运行为参考，校正不同运行之间的运动差异。
4. 执行切片时间校正。我们采用顺序切片采集方式，因此在运动校正后进行时间校正所引入的误差较小（约 125 毫秒）。
5. 对单次会话内记录的多次运行数据进行平均，以提高信噪比（SNR）。
6. 使用基于强度的鲁棒配准算法⁸将 fMRI 会话的结构数据与参考结构体积对齐。将配准结果和分割结果加载至 mrVista 中。
7. 将功能时间序列数据变换至已分割的参考体积空间。在后续步骤中，我们使用本实验室开发的工具进行进一步分析。
8. 通过计算每个上丘（SC）组织体素与其在上丘表面最近顶点之间的距离，生成距离图。这些距离用于在参考体积中测量层状位置。
9. 执行层状分割过程，以实现时间序列数据在深度方向上的平均，从而提高信噪比。沿整个上丘浅表表面模型的每个顶点，关联一个小型组织圆盘（直径 1.6 mm），然后利用局部表面法向量将每个圆盘向内和向外延伸，形成独立的层状邻域⁴。
10. 对于上丘表面的每个点，利用这些层状关联关系，在指定的深度范围内对时间序列进行平均。由于视觉响应神经元主要位于上丘的浅层，因此在视觉刺激实验中，我们采用 0–1.8 mm 的深度范围。

7. 地形图谱分析

为了分析数据的拓扑表征，我们通过对每个体素的深度平均时间序列在刺激重复频率（例如，上述24秒刺激对应的1/24 Hz）处拟合一个正弦波，进行相干性分析。根据该拟合结果，我们生成反应幅度、相干性和相位的表面图谱。该分析在频域中进行，是量化视觉皮层视网膜拓扑图的常用技术^9,10。

正弦拟合的相位用于测量刺激的位置。相位为零时对应于上垂直子午线（图3）。随后刺激顺时针旋转，因此相位为 π/2 时，刺激位于右侧视野的水平子午线处。当相位达到 π 弧度时，刺激进入左侧视野，依此类推。

我们还通过人工检查高分辨率T1加权体积解剖图像，获得了上丘整个表层范围的边界。这些边界在图3中以红色虚线标出。

fMRI 并不直接测量神经活动，而是测量与神经活动紧密但迟缓耦合的血流反应。这会在相位响应中引入血流动力学延迟。该延迟通过选取每个上丘（SC）感兴趣区域中高于相干性阈值的所有体素，并将其在复平面上的均值以 π 为中心进行对齐来估算。在我们的 SC 数据中，这些延迟非常小，约为 2-4 秒。我们通过将 colormap 逆时针旋转 45 度（对应 3 秒）来消除此延迟（图 3）。

8. 代表性结果

叠加在上丘（SC）三维表面的相位数据显示，视觉刺激的反应在上丘中呈对侧表征，即左侧视野表征于右侧上丘，反之亦然（图3）。

活动还具有视网膜拓扑投射的特征。左侧上丘内侧代表右上视野（蓝色-洋红色），而下视野则由外侧代表（红色-黄色）。类似地，右侧上丘内侧代表左上视野（蓝色-青色），下视野由外侧代表（绿色-黄色）。

这种地形图特征与非人灵长类动物上丘（SC）反应研究的结果一致：1）采用单细胞电生理学方法记录对视觉刺激的反应，以及2）通过微刺激映射诱发的扫视眼动^11,12。

图 1. A) 在正中矢状面图像上观察到的切片定位。B) 从 A 图中标记为红色的中央切片获取的功能图像的时间均值（来自一次扫描运行）。

图 2. 极角拓扑刺激。在灰色背景上，一个呈90°楔形的黑白运动光点缓慢围绕注视点旋转。该楔形被划分为6个虚拟扇区（图中添加的灰色线条用于强调扇区），以便受试者在随机选择的扇区中执行速度辨别任务。

图 3. 分割与表面建模。A) 从中分辨率MRI解剖体积图像中对中脑、脑干以及部分丘脑进行了分割。B) 在分割区域的边缘生成了表面模型。C) 在平面切片上显示正弦拟合相位数据（一致性 > 0.25）。D) 采用旋转并放大的脑干表面模型，用于在上丘（SC）上可视化相位数据。

图 4. 极角图谱。两名受试者的fMRI相位图，用于编码视觉极角信息。每张图的相干性阈值均标注在右下角。彩色标尺表示刺激在极角上的叠加相位与其在视野中的位置对应关系。

讨论

我们的数据采集与分析技术能够以高分辨率（1.2 mm 体素）测量人类大脑皮层下结构中的神经活动。采用3次激发螺旋式采集可减少生理噪声，这类噪声对中脑区域附近的fMRI测量尤为不利。此外，我们对组织进行的层状分割使得能够对数据进行深度平均，从而有助于提高信噪比（SNR）。我们已利用这些方法在人类上丘（SC）中展示了视觉刺激和隐性视觉注意的精确方位角拓扑图谱¹。层状分割还支持在实验调控条件下对功能活动的深度分布特征进行分析¹。

我们的成像方法为人类皮层下结构的神经科学研究开辟了新的途径。这些方法能够将动物模型中针对皮层下区域开展的精细尺度研究转化为人类研究，例如探究下丘和耳蜗核等结构中听觉反应的组织方式^13-15，或丘脑核团（如枕核）中的视觉和多感官反应^16,17。最后，这些技术还可为一些较小的结构提供功能定位，例如丘脑底核和苍白球，这些结构常作为帕金森病、肌张力障碍或慢性疼痛患者进行深部脑刺激的靶点^18-21。