中国人脑部MRI数字化影像资料的采集研究

　　过去由于设备及技术条件有限,科研人员长期都是用尸体标本来研究人脑大体和局部解剖结构,其标本的结构和测量数据与正常人的真实情况还是存在较大差异.而计算机技术和信息技术的迅猛发展给人体数字化研究的开拓和发展带来了强大的推动力,在医学领域数字化虚拟人体不仅可用于生物和人体形态学研究和教学,也可应用于外科手术模型的建立及模拟手术等.本研究运用磁共振成像( MRI) 、解剖学及计算机学等技术,采集符合中国人体特征的中青年健康志愿者的脑部 MRI 数字化影像资料,进行了数字化成像研究工作.

　　1 材料与方法

　　1. 1 一般资料 本组从厦大医学院的学生中召集了 28 名健康、体检无疾病史的男性人员作为志愿者,年龄在 20 ~32 岁之间,平均 23. 4 ± 2. 06 岁,因 1 名发现颅内病变、2 名图像质量不合格而被排除,故实际参与本组研究的例数为25 人.另从 ICBM 数据库中选择年龄和性别完全匹配的25 名 Caucasian 受试者的数据作为对照组.

　　1. 2 方法 采用美国 GE 公司的 1. 5TSigna 高场磁共振扫描仪,MRI 数据采集选用 FAST SPGR( 快速翻转恢复梯度回波) 序列 T1 加权像行全脑扫描,PREP TIME = 350 ms,TE = 5. 2 ms,FA = 15°,矩阵 256 × 256,经采样获到高分辨、高信噪比的图像,然后将原始数据输入计算机工作站采用MATLAB、SPM 及 Mango 等医学图像处理分析及观察软件及其标准图谱转换软件等对采集的 MRI 图像进行后三维处理.

　　2 结果

　　通过对每个大脑的长、宽、高及 AC - PC 线的长度测量,分别获得中国人和 Caucasian 两组数据,并用 t 检验进行组间统计学分析,用 P 值表示( 见表 1) .结果显示国人和 Caucasian 在大脑的形态和尺寸上存在一定差异,国人大脑的长和 AC - PC 线长度比 Caucasian 的小,但高和宽则较大,四个参数都具有明显统计学意义( P 值 < 0. 01) .将采集的全脑原始图像数据统一输入到计算机工作站上进行相应的一系列后处理,经格式转换、归一化、插值、对比度增强等步骤后,运用图形对位软件在计算机上对图像进行校正,再通过边界处理软件完成对大脑皮质、髓质、脑室、基底核、脑干、小脑等主要结构的提取并将信息存入数据库,经过矫正对位、描边处理、三维重建等多个步骤处理,显示出脑部的三维立体形态,结构真实,立体感强.

　　在上述已建立的人脑数字化数据库基础上确定脑内三维坐标,首先选定正中矢状位的位置,设定前连合和后连合连线( AC - PC 线) 的中点为大脑原点,经原点做三条相互垂直的坐标轴即 X、Y、Z 轴,分别通过三轴可获得脑的矢状位、冠状位和轴位图.将制作的 MRI 三维脑图映射到Talairach 空间进行统一的非线性变换图像空间标准化处理.再把脑部主要组织结构按解剖名称标识的一定顺序建立数据库,做成软件包并以插件的方式加入到图像后处理软件中,然后将标准化后的图像与相应的立体坐标位置及中英文解剖标识进行一一对照,从而通过多功能浏览器用鼠标点击不同层面的任意部位的脑深部结构,即可实时显示其三维坐标及相应的中英文双语解剖名称,方便使用者浏览和学习脑部解剖.通过对脑组织图像的三维重建,使用者可以对所感兴趣的脑组织的空间形状、位置有更加直观地了解,更可进行交互式的操作,从各个方位对之进行观察,同时在轴位、矢状位和冠状位上对脑各解剖结构进行识别.

　　3 讨论

　　由于与外国人脑结构存在差异,研究中国人脑的结构对认识脑和治疗脑部疾病有着非常重要的意义.数字脑图谱是应用数字图形以及现代计算技术,采用人体解剖学和现代影像学相结合的方法,获取人脑解剖结构的数据信息,经三维分割处理,加上解剖标识再辅以 3D 可视化技术的结果,在计算机上建立的全数字化的人脑真实结构的三维模型,可以被重新采样、注释或用多种方式进行操作,明显优于传统脑图谱[1,2].

　　目前三维重建的方法主要包括两大类: 基于轮廓的表面重建法和基于体素的重建法.在此基础上,可以沿任意角度进行切割,这对于解剖学教学、科研及临床上模拟手术入路等领域具有重要意义[3,4].定位基准点的选择目前多采用大脑原点( 前、后连合连线的中点) 作为脑内神经核团定位的基准点,其位置恒定,个体差异少,生理变化病理改变小,因此该基准点是正确可靠的[5,6].三维坐标系统的建立是脑内神经核团定位的基础,经原点作三条相互垂直的坐标轴即 X、Y、Z 轴,每一脑图平面上均有两条坐标轴,两轴相交点就是原点.有了基准点和基准轴,就可在有核团的任何脑图上测定各轴的靶心坐标值[7,8].

　　基于 MRI 图像构建数字脑图谱,通过医学图像处理分析及观察软件( Mango) ,使用者可以方便地浏览各方位的立体图像及相应的解剖标识,将此模型作为一个基础数据平台,可应用于与人脑结构和功能有关的研究和应用领域如神经解剖教学、指导脑立体定向手术、脑部手术模拟级计划制订及脑功能成像研究等[9].

　　参考文献

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