基于T1结构像校正扩散张量成像几何畸变伪影的临床应用

扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)是一种用于描述水分子扩散方向特征的MRI技术。根据各个梯度方向的水分子的运动信息，可观察脑白质纤维束的走形、完整性和方向性[1]。由于DTI采集中易产生几何畸变和信号丢失，对此进行校正具有重要的临床和科研意义。传统上采用基于场图的方法对几何畸变进行校正，但场图的采集会浪费宝贵的临床时间[2]。本文提供了一种基于反转T1结构像的DTI伪影校正方法，免于额外图像的采集，并评价了校正效果，现报道如下。

水系要素更新分为属性更新及图形更新。本次水系要素属性部分重点更新：ENTIID地理实体标识码、CLASID国际分类码、NAME名称、PERIOD时令月份等重要属性。属性更新采用云南省地图院数据分院自主开发的空间数据属性自动传递工具完成。图形更新则是对重大自然环境变化导致河流改道，水利工程新建的大型沟渠、大型水库等进行逐一更新并做综合处理。空间数据属性自动传递工具如图2、图3所示。

1　材料与方法

实验数据来源于河南科技大学第一附属医院开元院区Philips 3T磁共振扫描仪(achieva，philips medical systems)采集的5例健康志愿者的数据，包括T1_TFE结构像，采集参数为TR/TE=7.6/3.7 ms，翻转角8°，数据矩阵256×256，层厚1 mm，分辨率1 mm×1 mm；DTI数据，方向数分别为7、16、32，TR/TE=8 400/73，翻转角90°，层厚2 mm，间隔2 mm采集80层，分辨率2 mm×2 mm；每个人采用相同的采集方案进行两次采集，间隔1周时间。

论文基于反转的T1图像对DTI进行几何畸变伪影校正。校正的总体过程如图1所示，前处理的过程包括DTI的涡流校正与T1结构像的剥除头皮、灰度反转，其次结合线性配准与非线性配准的方法使DTI的几何畸变与信号丢失得到校正。

  

图1　校正过程框图

首先对DTI数据进行涡流校正，并且对得到的结果做进一步分析。涡流伪影是指梯度场的线性变差而引起的图像畸变或信号幅度减少[3]。为了消除涡流伪影，使用FMRIB Software Library(FSL,http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl)的工具箱FDT(FMRIB’s diffusion toolbox)通过仿射配准的方法将各个扩散加权图像配准至参考图像b0。完成涡流校正的同时，也解决了采集各个扩散方向数据之间的头动问题。

其次进行T1结构像的去头皮操作。由于T1结构像中含有头皮结构，为了便于之后DTI图像向结构像的配准，需要将T1结构像头皮部分去除。使用FSL的BET(brain extraction tool)工具箱[4]对T1结构像去头皮，如图2A所示，头皮去除取得了理想的效果。

接下来对之前得到的T1去头皮结构像进行灰度反转。灰度反转即将剥除头皮的T1结构像中亮度最大的像素变为亮度最小，反之亦然。再用剥除头皮的T1结构像做掩膜，去掉脑组织之外的亮度，如图2C、2D所示。经过灰度反转的T1结构像与实际的b0像更为类似，这样可以提高非线性配准的精度。

  

A:原始的T1结构像；B:将T1结构像剥头皮之后的结果；C:将T1结构像灰度反转；D:灰度反转后做掩膜；E:反转T1结构像线性配准至b0像；F:b0像非线性配准。图2　校正的过程

最后进行图像的配准校正。使用FSL中的线性配准工具FLIRT(FMRIB’s linear image registration tool)[5]将做掩膜之后的反转T1结构像线性配准至b0像，结果如图2E所示。并将此结果用作b0非线性配准的参考图像，使用FSL中的非线性配准工具FNIRT(FMRIB’s non-inear image registration tool)实现b0像的非线性配准。配准的结果如图2F所示。配准时生成了配准矩阵，用于DTI数据中其他扩散加权图像的配准。

校正结束后，作者采取定性观察和定量分析的方法对之前的工作进行评价。首先观察比较校正前后的b0图像，并与结构像进行对比，校正之后的图像是否与结构像的相似程度更高[6]；其次对3个方向数的DTI数据分别生成5人校正前后的FA标准差图，好的DTI数据应该有较小的标准差；最后对磁敏感性伪影最严重的前额叶部分定义感兴趣区(region of interest,ROI)，生成纤维素追踪并与标准图谱做比较[7]。

2　结果

2.1　校正前后b0图像对比

b0是DTI采集中的一副无扩散的图像，常用作参考图像对之后的扩散加权像进行配准。将T1结构像作为背景，将校正前后的b0图像的边缘以红线覆盖在背景上。选取几幅效果比较明显的校正图，可以直观地看出，校正之前的b0像出现了明显的几何畸变与信号丢失，特别是在前额叶部分；而校正之后的b0像还原了丢失的信号，并且更加符合实际的解剖结构，如图3所示。

第一，资源空间。确定厦门市资源空间容量方面能够容纳旅游者的最大值。第二，基础设施。确定厦门市旅游设施以及基础设施能够承载旅游者的最大值。第三，社会心理。确定厦门市原住民在心理上能够接纳旅游者数量的上限。

  

背景是结构像，左图是校正之前的b0像，右图是校正之后的b0像。从上至下，A:矢状面;B:冠状面;C:水平面。图3　校正前后的b0图像对比

2.2　各向异性分数标准差图

李彬，张俊瑞，马晨(2013)通过对上市公司研发支出资本化的会计处理进行研究，发现其存在调节盈余管理行为，导致企业披露的会计信息缺乏谨慎性和真实性增强不谨慎性风险，建议证监会加大市场监督力度和年报审核的严格性，政府部门应对企业业务相关性做出约束并提高业务和会计处理相关性要求。

本研究验证了基于T1结构像的伪影校正能够取得较好的结果，且T1结构像是临床上的常规采集图像，不需要花费时间额外采集。另外，这种基于后处理的图像校正方法不需要使用复杂的采集方法，适合临床使用。

近年研究表明卵巢癌中存在着错配修复（MMR）基因突变［4］，错配修复基因缺陷可能是卵巢癌发生的重要机制之一［5］。DNA错配修复系统是进化上高度保守的生化通路，涉及多种蛋白质，在DNA复制、遗传重组或受到化学或物理损伤时起到识别和修复不匹配碱基的作用［6］。据报道，存在MMR基因缺陷的结直肠癌患者往往有着更长的总生存期（OS）［7-8］，最新研究发现免疫检查点抑制剂PD-1单抗可应用于存在MMR基因缺陷的结直肠癌等实体肿瘤中［9］，其在卵巢癌中的应用前景值得进一步探究。

校正前后，5名被试的7、16、32方向数DTI的FA标准差有比较显著的变化。从图4可以看出，校正之后大脑整体范围内FA标准差值下降，特别是在前额叶与胼胝体的区域。将校正前后的全脑的FA标准差值导出，绘图表示FA标准差值的分布，如图5所示。其中“□”代表校正之前的数据，“○”代表校正之后的数据。可以看出，对不同方向数的DTI数据进行校正，校正之后FA标准差值的分布曲线相比于校正之前向小数值方向移动。校正的效果良好且对各个方向数稳定，使FA标准差值变小。

  

上图:校正之前的数据;下图:校正之后的数据。从上至下，A:矢状面;B:冠状面;C:水平面。图4　32个方向校正前后FA标准差

 

  

A:7方向DTI数据；B:16方向DTI数据；C:32方向DTI数据。图5　3个不同方向数的DTI数据校正前后FA标准差分布对比

另外，对每人的3种不同方向数DTI数据绘制FA标准差图，并将每人的全脑FA标准差值导出求平均数比较，如图6所示。

  

图6　5名被试者多个方向数DTI数据校正前后FA标准差分布对比

可以看到，同一方向数DTI的多人FA标准差值，和同一名被试不同方向数DTI的FA标准差值，校正之后都变小了。较小的FA标准差值表示数据分布更加集中和更好的DTI数据质量，特别是在前额叶与胼胝体部分。

2.3　纤维素跟踪

[3]Basser PJ,Jones DK,Diffusion-tensor MRI: theory,experimental design and data analysis-a technical review[J].NMR Biomed,2002,15(7-8):456-467.

建立家庭。这个家庭的一家五口包括婆婆、丈夫、病人和两个孩子。其中有前妻所生的女儿5岁，病人自己所生的女儿3岁。病人的小姑子在教会学校上学，学费是由婆婆从自己卖房的资金中支付的。小姑子住在家里，她自己不交费用。

  

额部与枕部胼胝体纤维束辐射线校正前(A)后(B)，校正前后张量场比较(C)后(D)。图7　纤维束辐射线校正前后比较

校正之后的纤维束更好地延伸到了皮层最前端，而且纤维束也比未校正之前更粗更长。标准图谱中额部胼胝体辐射线的纤维束延伸至大脑最前方[7]，校正之后的纤维束跟踪结果与标准图谱更加符合。同时校正之后的数据的张量场的畸变减小。说明校正的过程对DTI数据质量有较大改善，更有利于进一步分析。

磁敏感性(γ)是描述物质与外磁场相互作用容易程度的物理量。物质可根据磁敏感性分为3类：抗磁质、顺磁质和铁磁质。不同磁敏感性物质的界面会出现磁场的微小变化。人脑中，窦的附近由于有水(脑组织)和空气的交界面，所以容易出现较大的磁场变化。由于磁敏感性差异可能引起两种伪影：局部的信号丢失和几何畸变[13]。本研究的主要工作是解决几何畸变问题。

  

额部与枕部胼胝体纤维束辐射线校正前(A)后(B)，校正前后张量场比较(C)后(D)。图8　脑梗死患者纤维束辐射线校正前后比较

3　讨论

3.1　DTI几何畸变伪影的产生

作为一种快速成像技术，回波平面成像(echo planar imaging，EPI)被用于扩散成像、灌注成像以及功能磁共振中。这些成像技术需要达到较高的时间分辨率，并采集大量图像。除此之外，EPI快速的数据采集速度可以大大减少运动伪影[10-11]。然而，EPI的局限在于空间分辨率低且信噪比低，并且长的回波使其在相位编码方向具有低带宽的特点，存在严重的磁敏感性和涡流伪影[12]。

同样方法处理了1例脑梗死患者，校正之前的额部胼胝体辐射纤维束较为稀疏，而校正之后的纤维束明显变粗；另外校正之前的数据错误地在脑区之外出现了张量场，而校正之后的数据则消除了脑区之外的扩散张量，见图8。

3.2　线性配准与非线性配准

熊定喜 男，1992年出生于湖北松滋.现为北京空间信息中继传输技术研究中心助理工程师，主要研究方向为导航信号质量评估技术和卫星轨道控制技术.

在实验过程中经常需要将被试低分辨率的功能图像配准至高分辨率的结构像，或者将不同被试的脑配准到标准空间，比如想要比较一组被试的各向异性分数图和组织结构。配准算法可以分为线性和非线性两种，取决于它们能够处理怎样的图像变形。FLIRT是FSL中实现线性配准的工具，它可以对图像进行平移、翻转、缩放、剪切，实现一幅图像与另外一幅图像相匹配，消除图像之间的整体差异。然而，对于图像局部扭曲变形来讲，线性配准无能为力，非线性配准方法能达到较好结果，实现过程中产生配准矩阵。FNIRT是FSL中实现非线性配准的工具。本研究采用FLIRT与FNIRT相结合解决几何畸变伪影问题。

[4]Smith SM. Fast robust automated brain extraction[J].Hum Brain Mapp,2002,17(3): 143-155.

[7]Hua K,Zhang J,Wakana S,et al.Tract probability maps in stereotaxic spaces:analyses of white matter anatomy and tract-specific quantification[J].Neuroimage,2008,39(1):336-347.

在MRI中，伪影是指图像中与实际解剖结构的不符合，主要表现为图像的变形、模糊、缺失或叠加等，伪影会使得图像质量下降，有的伪影会掩盖病变或类似于病变，引起诊断上的偏差。DTI成像基于回波平面成像，在磁化率差异大的组织边界易产生几何畸变和信号丢失，对病变大小的测量、部位的确定和手术计划的制订产生影响[16-17]。因此，对变形图像进行几何校正和去除具有重要意义。

校正磁敏感性差异引起的伪影有多种方法，可以分为两类：数据采集过程中的校正和后处理[18-19]。例如让被试者嘴里含住某些抗磁性材料以减少磁场不均匀性就属于前一种校正方法。其他方法，例如减少两次相位编码之间的时间间隔，或采用并行图像采集技术也可以达到减少伪影的效果[20]。然而这些方法并不能完全消除磁敏感性伪影，而且操作起来比较复杂，不适合临床使用。数据的后处理也可以一定程度也上解决伪影问题，常用的方法包括配准至T2加权结构像、采集场图来校正场的不均匀性等，但是这些方法需要采集额外的图像，临床上有限的采集时间内操作不方便。

各向异性分数(fractional anisotrophy,FA)可以评价扩散椭球的各向异性。正常人脑的FA值比较相近，当出现疾病等异常时，白质纤维束的FA值会有显著改变[8,9]。对每名被试的7、16、32个方向的DTI数据做出FA图，并做出各方向数DTI的5名被试FA标准差图(每个方向分别有5名被试的两组数据)。较好质量的DTI数据其FA标准差应该比较小。将校正前后的FA标准差图设定阈值，只显示出标准差较大的像素点。图4显示32个方向校正前后5名被试的FA标准差。

3.4　未来展望、局限性与改进

为了促进这种校正方法的临床使用，未来可以将其制作成为程序处理包，医生进行完常规数据采集之后，即可方便地进行伪影校正，不需要复杂的操作。

本方法的局限性在于非线性配准的时间较长，计算量大，校正之后的图像变得比原图像模糊，评价校正效果的定量化指标不多。这些问题都需要将来的工作来改进。将来的工作包括改进非线性配准中的代价函数选取，以提高计算速度；采用更多的定量指标来评价校正效果，尤其是不同来源数据的横向对比。

参考文献：

[1]　杨正汉,冯逢,王霄英..磁共振成像技术指南[M].北京:人民军医出版社,2010:291-293.

[2]Rohde GK,Barnett AS,Basser PJ,et al.Comprehensive approach for correction of motion and distortion in diffusion-weighted MRI[J].Magn Reson Med,2004,51(1):103-14.

纤维素跟踪可以反映脑内纤维束的走向。人脑的白质纤维束走向有标准的图谱[7]。额部与枕部胼胝体辐射线是人脑中一束较为明显的纤维束。为了比较DTI校正的效果，选取前额叶与枕部的种子点，对额部与枕部胼胝体辐射线进行纤维素跟踪。校正前后纤维素跟踪结果和张量场如图7所示。

多家入驻企业负责人表示，泸州高新区最吸引他们的就是宜居宜业的创业环境，特别是大而全的生产区和配套功能区，是很多地方都无法比的。

图像的配准中使用代价函数评价配准效果的好坏，希望配准之后代价函数的值最小。FLIRT可实现多种代价函数包括最小方差、相关比等，可以实现多种模态的图像之间的配准；在FNIRT中，唯一实现的代价函数是最小方差，只适合于待配准图像与参考图像非常相近的情况，当两幅图像的整体亮度或对比度有一些不同时，会引入误差。所以在进行非线性配准之前，先对T1结构像进行了一系列的前处理，包括灰度反转、线性配准至b0像，并将此结果用作非线性配准的参考图像，减少了与b0像的差异，使非线性配准更为精确。文献报道[14-15]采用3D配准的方法可以对扩散张量成像的几何畸变进行纠正,明显提高了图像质量。

[5]Jenkinson M,Bannister P,Brady M,et al.Improved optimization for the robust and accurate linear registration and motion correction of brain images[J].Neuroimage,2002,17(2):825-841.

[6]Ardekani S, Sinha U,Geometric distortion correction of high-resolution 3 T diffusion tensor brain images[J].Magn Reson Med,2005,54(5):1163-1171.

3.3　基于T1结构像校正方法的临床应用价值

[8]Filippi M, Cercignani,M Inqlese M,et al.Diffusion tensor magnetic resonance imaging in multiple sclerosis[J].Neurology,2001,56(3):304-311.

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[14]姚旭峰,宋志坚.磁共振弥散张量成像几何畸变的三维校准[J].北京生物医学工程,2007,26(3):256-259.

3.Castello di Volpaia Chianti Classico Riserva 2015

[15]刘树永,姚旭峰,耿道颖.纠正弥散张量成像图像变形的一种方法[J].中国医学计算机成像杂志,2007,13(3):217-219.

一方面,若A∈csO1∩csO2,则A∈csX且A∩O1≠Ø，A∩O2≠Ø,由O1,O2∈O(X)及A为可数既约闭集,A∩(O1∩O2)≠Ø,于是A∈cs(O1∩O2);另一方面,若A∈cs(O1∩O2),则A∈csX且A∩(O1∩O2)≠Ø,于是A∩O1≠Ø，A∩O2≠Ø,从而A∈csO1∩csO2。

[16]Mohammadi S,Nagy Z,Hutton C,et al.Correction of vibration artifacts in DTI using phase-encoding reversal (COVIPER)[J]. Magn Reson Med,2012,68(3):882-889.

按投资项目的发展阶段进行划分，2017年中国创投的投资金额主要集中在成长（扩张）期和成熟（过渡）期，占比分别为44.7%和29.9%，相比往年有所增加。相应地，对起步期项目的投资下降较大，资金占比由2016年的30.3%下滑到2017年的20.8%；种子期项目投资变化较小。投资阶段整体后移，行业“急功近利”倾向有所增加（见表1）。

维持性血液透析对患者血清降钙素原、白细胞介素-6及超敏C反应蛋白的影响…………………………………………………………………………… 唐 芳，等(4):478

比萨大学的研究人员利用功能磁共振成像记录了大脑在7周时在清醒及睡眠阶段的活动图像。他们发现，大脑运动处理相关区域对于人类活动作出的反应在7周时和在成年时相似。这表明，人类大脑视觉中枢在7周大时已经发育成熟。

[17]Zhou Z,Liu W,Cui J,et al.Automated artifact detection and removal for improved tensor estimation in motion-corrupted DTI data sets using the combination of local binary patterns and 2D partial least squares[J].Magn Reson Imaging,2011,29(2):230-242.

[18]胡军武,冯定义,胡丽丽,等.磁敏感性伪影的产生及抑制技术探讨[J].现代医用影像学,2003,12(1):21-23.

[19]钱黎俊.磁敏感加权成像后处理算法实现与临床应用[D].上海:上海交通大学,2007.

预警指标是监测预警的依据，在建立的煤与瓦斯突出综合预警指标体系中，有些指标可以直接获取并用于判定突出危险等级，如日常预测指标中的钻粉量S，钻屑瓦斯解吸指标K1、Δh2等；有些指标需要建立一定的预测模型通过计算才能获取，如瓦斯压力或瓦斯含量、突出危险区划分范围；有些指标需要经过专业的计算才能得到，如地质构造影响范围、煤层厚度变化率、瓦斯涌出动态指标等；有些指标属于定性类指标，需要通过一定的模型定量化处理才能使用，如喷孔、顶钻等预兆、突出煤层破坏类型、防突措施空白带等。因此，需要构建一系列专业化分析模型，对预警指标进行预先计算和处理才能实现指标的获取和预警。

[20]聂生东,田晓迪,钱黎俊,等.基于相位展开的磁敏感加权图像中相位伪影处理方法的研究[J].中国生物医学工程学报,2010,29(4):517-523.