盧光明 張志強(qiáng)
狹義的fMRI特指血氧水平依賴性功能磁共振成像(BOLD?fMRI),自該項(xiàng)技術(shù)問世近30年來,以其適宜的高時間和空間分辨力及無創(chuàng)性優(yōu)點(diǎn),在揭示神經(jīng)功能機(jī)制方面獲得廣泛、深入的應(yīng)用,成為目前深受歡迎的多學(xué)科交叉腦成像技術(shù),推動腦科學(xué)的發(fā)展[1?2]。應(yīng)用于中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病時,盡管fMRI甫一出現(xiàn)即受到重視,用于神經(jīng)外科手術(shù)術(shù)前重要功能區(qū)的定位,但是迄今其臨床診斷的轉(zhuǎn)化應(yīng)用仍相對遲滯,多用于中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病病理生理學(xué)機(jī)制的臨床前研究[3?4]。本文擬從 fMRI原理、技術(shù)研發(fā)和臨床診斷轉(zhuǎn)化應(yīng)用特點(diǎn)方面,分析其存在問題、展望其發(fā)展方向。
fMRI作為一項(xiàng)面向基礎(chǔ)研究的應(yīng)用技術(shù),良好的敏感性和穩(wěn)定性是必要條件,而成為一項(xiàng)有效的臨床診斷技術(shù),還需要顯著提高特異性[5],首先,把基于組分析(group analysis)的基礎(chǔ)研究模式轉(zhuǎn)化為基于個體分析(individual analysis)的模式[3,6];其次,把基礎(chǔ)研究中豐富但繁雜的指標(biāo)和詳細(xì)但繁瑣的分析過程轉(zhuǎn)化為適用于臨床的精煉有效的指標(biāo)和簡潔直接的分析過程[6];最后,要求數(shù)據(jù)采集技術(shù)具有規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化流程[7]。
目前的fMRI技術(shù)設(shè)計(jì)和工具研發(fā)[包括統(tǒng)計(jì)參數(shù)圖(SPM)、FSL軟件、AFNI軟件等]多基于基礎(chǔ)研究的組分析模式,大致體現(xiàn)在三方面:(1)空間標(biāo)準(zhǔn)化,是基于立體定向神經(jīng)外科的一項(xiàng)定量坐標(biāo)化分析策略,應(yīng)用于基礎(chǔ)研究時,可以使人腦數(shù)據(jù)的空間信息整齊、統(tǒng)一和規(guī)范,適用于對生理學(xué)機(jī)制和病理學(xué)機(jī)制研究的組分析模式,是目前腦成像圖像分析工具的通用步驟[8];但是,空間標(biāo)準(zhǔn)化也可以導(dǎo)致影像學(xué)數(shù)據(jù)個體特征的缺失,需要發(fā)展保留個體信息的空間配準(zhǔn)策略。(2)基于連續(xù)變量參數(shù)統(tǒng)計(jì)的組分析,進(jìn)行fMRI等影像學(xué)參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析時不僅考量樣本間變量,還應(yīng)加權(quán)考量時間和空間信息[9],這使得臨床診斷轉(zhuǎn)化的決策過程復(fù)雜、繁瑣。研發(fā)面向臨床診斷的個體分析技術(shù)意義重大,如任務(wù)態(tài)廣義線性模式激活指標(biāo);在大規(guī)模數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上研發(fā)適用于臨床決策的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法如個體影像逐次遞歸法[10]、置換檢驗(yàn)等,以及引入模式識別等人工智能診斷技術(shù)[11?12]。(3)影像學(xué)指標(biāo)的穩(wěn)定性,作為臨床診斷技術(shù),檢測病變時應(yīng)具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。fMRI因其特殊成像[基于梯度回波序列(GRE)]特征,易受各種生理因素和環(huán)境因素的干擾,信號穩(wěn)定性不佳,后者又影響其特異性,因此,在大規(guī)模評價指標(biāo)穩(wěn)定的基礎(chǔ)上研發(fā)穩(wěn)定的成像序列和分析指標(biāo)意義重大[13]。
在fMRI數(shù)據(jù)采集、圖像處理和數(shù)據(jù)分析過程中,存在大量需權(quán)衡參數(shù)設(shè)置的步驟,如數(shù)據(jù)采集過程中需平衡重復(fù)時間(TR)與采集范圍的關(guān)系、數(shù)據(jù)處理時需設(shè)置適宜的平滑核以平衡信噪比(SNR)與空間分辨力、分析時需選擇合適的閾值平衡假陽性與假陰性等;詳細(xì)且自由的可選擇性參數(shù)設(shè)置雖便于進(jìn)行研究的合理化調(diào)整,但也可能造成結(jié)果變異較大,從而影響診斷決策,且繁瑣的步驟不適用于臨床應(yīng)用[14]。fMRI技術(shù)發(fā)展迅速,目前發(fā)展出豐富的分析指標(biāo),可以分為兩種類型,一種是用于神經(jīng)活動定位的局域指標(biāo)[包括激活強(qiáng)度、低頻振幅(ALFF)、局域一致性(ReHo)、連接密度等][15],另一種是用于反映各腦區(qū)之間的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)(包括有向和無向功能連接、基于圖論分析的指標(biāo)等)[16]。不同指標(biāo)可以從多方面反映神經(jīng)活動特征,但是指標(biāo)眾多也可能造成結(jié)果不統(tǒng)一,例如,定位致灶或檢測異常神經(jīng)活動傳播時,不同指標(biāo)產(chǎn)生的結(jié)果不盡一致甚至相互矛盾,影響臨床診斷效果[7]。因此,基于明確的疾病模型(如準(zhǔn)確的致灶、明確傳播途徑的局灶性癲、帕金森病等)和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的方法學(xué)驗(yàn)證具有重要意義。同時,聯(lián)合多模態(tài)技術(shù),對非定量BOLD?fMRI信號的生理學(xué)意義(如神經(jīng)活動、腦血流動力學(xué)、葡萄糖和氧代謝等)進(jìn)行研究,也具有重要意義[17]。
面向基礎(chǔ)研究的fMRI,從任務(wù)試驗(yàn)范式、數(shù)據(jù)采集、圖像處理到數(shù)據(jù)分析,每一步驟均有較多的可選擇性參數(shù)設(shè)置,以滿足不同研究條件的最優(yōu)化;然而繁瑣的步驟和不同的參數(shù)設(shè)置造成的結(jié)果不一致,影響臨床應(yīng)用。因此,fMRI技術(shù)的規(guī)范化和參數(shù)設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)化意義重大。應(yīng)在多中心、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,在具體臨床應(yīng)用目的要求下,對任務(wù)試驗(yàn)范式、數(shù)據(jù)采集、圖像處理和數(shù)據(jù)分析的全流程進(jìn)行質(zhì)量控制[11],制定技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)fMRI技術(shù)路徑的規(guī)范化,是fMRI臨床診斷轉(zhuǎn)化應(yīng)用的關(guān)鍵。
綜上所述,盡管BOLD?fMRI在腦科學(xué)研究方面發(fā)揮重要作用,但其在臨床診斷應(yīng)用方面尚存較大距離,需大量轉(zhuǎn)化研究工作。今后的工作重點(diǎn)是,在明確疾病模型和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上評價fMRI指標(biāo)的穩(wěn)定性,并研發(fā)新的敏感性和特異性更高的分析指標(biāo)以及更先進(jìn)的檢測技術(shù),對fMRI數(shù)據(jù)采集、圖像處理和數(shù)據(jù)分析的全流程進(jìn)行規(guī)范化,研發(fā)面向個體分析的數(shù)據(jù)處理工具、選擇并研發(fā)適宜的統(tǒng)計(jì)分析方法、聯(lián)合多模態(tài)技術(shù)理清fMRI指標(biāo)的意義等,積極推動fMRI臨床診斷的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。
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