基于中國人腦圖譜Chinese2020配準的阿爾茨海默病患者靜息態fMRI

歐陽麗蓉，廖偉華*，周高峰，劉孟輝，張友明，卓 沛，沈 璐

(1.中南大學湘雅醫院放射科，2.神經內科，湖南 長沙 410008)

目前腦靜息態功能MRI(resting-state functional MRI, rs-fMRI)研究多基于西方人腦圖譜，但在rs-fMRI數據分析處理中，恰當的人腦圖譜選擇在圖像空間標準化以及分割、配準等至關重要。與傳統標準腦圖譜[西方人腦圖譜，如腦成像國際聯盟(International Consortium for Brain Mapping, ICBM)公認的ICBM152]相比，基于中國人腦圖譜的分割更準確、配準過程中的形變更小，結果更符合疾病病理生理學改變[1-2]，但其對阿爾茨海默病(Alzheimer disease, AD)的研究尚不充分。本研究利用rs-fMRI技術，分別采用中國人腦圖譜Chinese2020和傳統標準腦圖譜ICBM152進行分割配準，通過低頻振幅(amplitude of low frequency fluctuation, ALFF)和局部一致性(regional homogeneity, ReHo)算法探討基于中國人腦圖譜Chinese2020配準的中國AD患者靜息狀態下腦神經元自發活動改變。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集2015年1月—12月我院神經內科12例AD患者(AD組)，男5例，女7例，年齡45～76歲，平均(58.9±10.7)歲，由高年資神經內科醫師根據病史、標準化神經心理學測試[簡易精神狀態檢查(mini-mental state examination, MMSE)、蒙特利爾認知評估量表(Montreal Cognitive Assessment, MoCA)]等，依據美國國立精神病、語言交流障礙和卒中研究所-老年性癡呆及相關疾病學會(NINCDS-ADRDA)標準和高年資放射科神經影像醫師診斷后納入。另選取同期性別(P=0.298)、年齡(P=0.277)相匹配的17名無神經及精神系統病史的健康志愿者為正常對照組，其中男4名，女13名，年齡45～65歲，平均(55.1±6.2)歲。本研究經醫院倫理委員會批準(倫理批件編號201412453)，受檢者均簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法 采用GE Signa HDX 3.0 T MR掃描儀，8通道頭部線圈。掃描前囑受檢者保持頭部靜止、閉眼平靜休息。采用T2W(TR 4 480 ms, TE 120 ms)、T2-FLAIR(TR 8 500 ms, TE 168 ms，TI 2 100 ms)和三維腦容積序列(three-dimension-brain volume, 3D-BRAVO)排除腦器質性病變。其中結構像3D-BRAVO采用3D梯度回波T1W序列采集冠狀位圖像，層厚1 mm，共196層，TR 8 ms，TE 3 ms，翻轉角7°，矩陣256×256，FOV 256 mm×256 mm。rs-fMRI采用EPI序列，TR 2 000 ms，TE 30 ms，翻轉角90°，層厚4 mm，層間距0.6 mm，矩陣64×64，FOV 220 mm×220 mm，采集180個時間點，每個時間點采集32幅圖像，掃描時間6 min 12 s，沿前后聯合平行的方向進行軸位掃描。

1.3 數據處理與分析 采用DPABI V2.3[3]及SPM8軟件在Matlab R2013a上對rs-fMRI數據進行處理。數據預處理：①剔除rs-fMRI數據的前10個時間點；②時間層校正和頭動校正；③分別采用中國人腦圖譜Chinese2020和傳統腦圖譜ICBM152對T1W結構像進行分割、配準，并將fMRI圖像配準到標準空間；④去線性漂移；⑤去除白質、腦脊液和全腦信號協變量；⑥采用0.01～0.08 Hz的帶通濾波進行濾波。本研究對T1結構像分割結果，以0.2的閾值制作平均的腦灰質蒙片；剔除頭動平移大于2.5 mm、旋轉移動大于2.5°以及配準效果不佳者。

ALFF分析：針對未經濾波的預處理圖像，計算每個體素在0.01～0.08 Hz頻段上的信號振蕩幅度值，獲得ALFF圖像，再進行Fisherz變換和平滑(半寬高8 mm的高斯核)。

ReHo分析：采用經濾波后的預處理圖像，計算每個體素和周圍體素的一致性，獲得ReHo圖像，再進行Fisherz變換和平滑(半寬高4 mm的高斯核)。

灰質占比：差異腦區灰質容積占整個差異腦區容積的比重，范圍為0～1。通過xjView結果報告的數據計算獲得。

采用靜息態數據處理軟件包DPABI v2.3(http://rfmri.org/dpabi)的統計模塊(Statistical Analysis)。以單樣本t檢驗(GRF校正，體素水平P<0.001，簇水平P<0.05)分析組內ALFF和ReHo值相對于全腦均值水平的變化。采用雙樣本t檢驗分析2組間ALFF和ReHo的差異腦區的分布，同時將性別、年齡、灰質容積作為協變量進行回歸分析，經多重比較校正(AlphaSim校正，體素水平P<0.001，簇水平P<0.05)，P<0.05為差異有統計學意義。

1.4 統計學分析 采用SPSS 22.0統計分析軟件。對符合正態分布的計量資料以±s表示，不符合正態分布的資料以中位數±四分位間距表示；計數資料以率表示。2組間年齡比較采用獨立樣本t檢驗，性別構成比的比較采用χ2檢驗。2種腦圖譜差異性腦區的一致性采用Kappa檢驗，Kappa>0.75為一致性較好；2種腦圖譜差異性腦區灰質占比的比較采用獨立樣本t檢驗。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

采用2種腦圖譜分析結果顯示，與正常對照組比較，AD組ALFF升高的腦區包括左側小腦、左側顳極、顳上回和顳中回，ALFF減低的腦區包括右側顳上回、右側楔前葉和右側角回(AlphaSim校正，P均<0.05)；基于2種腦圖譜計算的差異腦區一致性較好(Kappa=0.85)，見表1和圖1；基于中國人腦圖譜Chinese2020分析獲得的顯著差異腦區的平均灰質占比為(38.85±17.88)%，基于傳統標準腦圖譜ICBM152差異腦區的平均灰質占比為(33.75±14.70)%，差異無統計學意義(t=0.44，P=0.68)。

與正常對照組比較，AD組ReHo值減低腦區包括左側顳中回、右側顳下回、左側三角部額下回和左側楔葉，ReHo值升高腦區為左側小腦(AlphaSim校正，P均<0.05)。基于2種腦圖譜的差異腦區一致性較好(Kappa=0.83)。基于中國人腦圖譜Chinese2020的分析還發現左側楔前葉ReHo值顯著升高，而基于傳統標準腦圖譜ICBM152發現左側內側額上回ReHo值升高；基于中國人腦圖譜Chinese2020分析獲得的相同差異腦區平均灰質占比[(54.69±13.28)%]高于基于傳統腦圖譜ICBM152分析[(45.66±12.35)%]，差異無統計學意義(t=1.35，P=0.21)。見表2和圖2。

表1 基于2種腦圖譜的AD組與正常對照組ALFF值有差異的腦區

圖1 正常對照組與AD組ALFF值差異有統計學意義的腦區 基于中國人腦圖譜Chinese2020(A)與傳統標準腦圖譜ICBM152(B)分析，紅色代表ALFF值升高的腦區，藍色代表ALFF值降低的腦區

腦區中國人腦圖譜Chinese2020MNI峰值坐標(mm;x,y,z)Chinese2020峰值坐標(mm;x,y,z)差異腦區體素個數灰質占比(%)t值傳統標準腦圖譜ICBM152MNI峰值坐標(mm;x,y,z)差異腦區體素個數灰質占比(%)t值左側小腦-15,-63,-24-15,-59,-16148—3.95-21,-75,-24236—4.32左側顳中回-54,-33,-12-52,-31,-84431.82-3.87-66,-36,-95438.89-5.38左側三角部額下回-48,24,24-46,23,192365.22-3.27-57,12,05834.48-3.96左側楔葉-9,-72,33-9,-63,353056.67-3.55-9,-78,424445.45-3.86右側顳下回57,48, -1855,-44, -114250.00-3.6060,-54, -1516032.50-5.20左側楔前葉-3,-63,39-3,-55,-313154.803.11————左側顳上回-66,-33,6-64,-30,72369.60-3.80————左側內側額上回—————-6,27,483063.303.73左側中央前回—————-51,0,395442.60-3.7左側補充運動區—————0,0,543154.80-3.62右側角回—————36,-48,4214441.67-3.89右側楔前葉—————6,-51,395667.90-4.84右側額中回—————27,24,454035.00-3.49

圖2 正常對照組與AD組ReHo值比較差異有統計學意義的腦區 基于中國人腦圖譜Chinese2020(A)與傳統標準腦圖譜ICBM152腦圖譜(B)分析，紅色代表ReHo值升高的腦區，藍色代表ReHo值降低的腦區

3 討論

rs-fMRI技術是神經影像學的重要研究手段，其中ALFF和ReHo算法評估大腦活動情況的穩定性均較高[4]。ALFF算法是計算一個頻段內所有頻率點上幅度值的平均值，體現一個體素自發活動的強弱，反映大腦各區域在靜息狀態下神經元自發活動水平，ALFF升高或降低均表明腦區神經元自發神經活動異常。ReHo算法[5]通過計算各體素與周圍相鄰體素的肯德爾系數衡量各體素與周圍相鄰體素時間序列的同步性，反映局部神經元在時域上自發活動的一致性，ReHo異常升高提示局部神經元自發活動一致性升高，反之則提示一致性下降。既往研究[6-7]證實，AD患者ALFF、ReHo變化可為探索AD的疾病生物機制和臨床標志物提供參考。

本研究基于中國人腦圖譜Chinese2020和傳統標準腦圖譜ICBM152的數據分析發現，與正常對照組相比，AD組ALFF值在右側顳上回、右側楔前葉和右側角回減低，而在左側小腦、左側顳極、顳上回和顳中回升高；AD組ReHo值在左側顳中回、右側顳下回、左側三角部額下回和左側楔葉減低，而在左側小腦升高；與基于傳統標準腦圖譜ICBM152分析比較，基于中國人腦圖譜Chinese2020分析獲得的相同的差異腦區平均灰質占比的平均值差異無統計學意義，但數值有所增大，推測基于中國人腦圖譜Chinese2020數據分析可能更符合國人大腦的結構特點，配準和分割準確性更高。

本研究中基于2種標準腦圖譜分析的顯著差異腦區一致性較好，主要集中于小腦、楔前葉、顳葉和角回等腦區，且ALFF和ReHo值在小腦均顯著升高。劉怡秋等[8]發現中度與輕度AD患者小腦內功能連接異常存在差異，認為小腦功能連接異常在AD進程中有較為重要的作用；Cha等[9]認為AD患者雙側小腦ALFF降低，左側小腦ReHo降低，與本研究結果相反。有學者[10]提出AD患者為保持認知功能完整，會出現神經補償機制，但隨著病程加重，該補償機制可能逐漸減少。本研究發現小腦活動性及一致性均升高，推測是AD患者自身神經補償的結果。本研究還發現AD患者楔前葉、顳葉、角回等腦區ALFF和ReHo均有改變，與既往研究[9,11]結果相同。楔前葉負責探測觸覺、視覺信息，也參與長期記憶工作，顳葉負責聽覺信息，角回負責語義處理，以上區域均屬于默認網絡。默認網絡功能活動與情景記憶的提取、認知和情感過程等有關，而AD患者的主要臨床表現恰為記憶障礙，伴人格改變及思維、語言障礙等精神癥狀。本研究結果進一步證實了默認網絡的功能活動異常是AD的病理生理發病機制之一。另外，本研究基于2種腦圖譜分析均發現AD患者顳極ALFF升高。顳極屬邊緣系統，Hamalainen等[12]采用任務態方法研究輕度認知障礙患者腦功能改變，同樣發現邊緣系統在記憶任務過程中呈高激活狀態。本研究2種標準腦圖譜分析的顯著差異腦區大體一致，提示基于中國人腦圖譜的分析同樣可表征AD患者腦神經元自發活動異常。

中國人腦圖譜Chinese2020在發現AD患者異常腦活動中的優勢如下。①ReHo分析中，基于中國人腦圖譜Chinese2020分析結果顯示AD患者左側楔前葉ReHo值顯著升高，而基于ICBM152的分析無此發現。楔前葉為默認網絡的重要區域，可能反映默認網絡其他腦區功能降低的一種代償；AD相關rs-fMRI研究[13]表明默認網絡是AD主要受累的腦區。Wang等[14]發現輕度認知障礙患者楔前葉的ReHo值顯著升高，認為楔前葉可預測輕度認知障礙轉變為AD的風險程度。②針對基于2種標準腦圖譜所能發現的顯著差異性腦區，本研究計算了每個顯著差異腦區的灰質占比，發現基于中國人腦圖譜Chinese2020分析的差異腦區灰質占比較高。由于BOLD信號主要反映腦灰質的血流動力學信息，理論上，ALFF和ReHo的變化區域應局限于大腦皮層，故差異腦區的灰質占比越大提示結果更可靠，也更能準確反映疾病的潛在病理生理學機制。Ha等[15]研究表明，在腦功能分析中使用不恰當腦圖譜可能會得到錯誤的功能定位，進而影響個性化精準治療。李均等[16]將19～30歲中國成年志愿者分為50個年齡段，對大腦高分辨MRI構建的腦圖譜(CN-50)與蒙特利爾神經研究所(Montreal Neurological Institute, MNI)構建的MNI-152腦圖譜進行對比，結果提示中國腦圖譜CN-50更適用于研究中國人群的大腦。曾東等[17]以10名健康志愿者的高分辨三維結構像建立的中國人平均腦圖譜(Chinese_100)與西方人腦圖譜比較，發現中國人腦圖譜更短、更寬，體積也較小，提示東西方人腦結構存在差異。Liang等[1]通過取2 020個樣本，創建18～76歲的中國成年人腦形態結構的中國人腦圖譜Chinese2020，證實中國人腦圖譜與西方白種人的寬度相近，而在長和高方面更小，表明在中國人群的大腦研究中使用中國人腦圖譜更準確。

總之，本研究分別使用中國人腦圖譜Chinese2020和傳統腦圖譜ICBM152分析中國AD患者的rs-fMRI的差異，證實AD患者腦功能自發活動存在異常，也證實中國人腦圖譜Chinese2020用于中國AD患者的fMRI研究可以獲得更準確的結果。但本研究樣本量小，還需加大樣本量進行深入探討。