姚佳 所信君 郭力寧 丁皓 秦文 于春水,

胼胝體位于大腦縱裂的底部，由聯(lián)系左右大腦半球新皮質(zhì)的纖維組成，是大腦半球中最大的連合纖維。胼胝體作為聯(lián)系大腦左右半球的主要橋梁，在運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)、執(zhí)行控制、語(yǔ)言處理等大腦信息處理過(guò)程中起著重要的作用，對(duì)腦損傷（如卒中）后的功能代償也至關(guān)重要[1]。目前，MR擴(kuò)散張量成像（diffusion tensor imaging，DTI）已廣泛用于活體內(nèi)無(wú)創(chuàng)性示蹤腦白質(zhì)纖維的走行，既往有研究[2-3]采用DTI構(gòu)建人腦胼胝體纖維概率圖譜分析大腦半球間認(rèn)知活動(dòng)的處理機(jī)制，并探討疾病所致腦損傷與重塑的機(jī)制。然而，上述圖譜的構(gòu)建主要使用簡(jiǎn)單的二階擴(kuò)散張量模型，該模型不能準(zhǔn)確解析胼胝體與其余腦白質(zhì)的復(fù)雜交叉纖維[4]。在DTI基礎(chǔ)上發(fā)展的擴(kuò)散譜成像（diffusion spectrum imaging，DSI）是一種具有更優(yōu)異的角分辨率及擴(kuò)散敏感梯度的成像技術(shù)，能更準(zhǔn)確地解析腦內(nèi)白質(zhì)的交叉纖維束。在DSI數(shù)據(jù)的纖維重建算法中，廣義Q空間采樣成像（generalized Q-sampling imaging，GQI）在解析復(fù)雜纖維方面具有較高的敏感性和準(zhǔn)確性[5]。因此，本研究基于人類(lèi)腦連接組計(jì)劃（human connectome project，HCP）中提供的高質(zhì)量DSI數(shù)據(jù)，利用GQI重建技術(shù)嘗試構(gòu)建人類(lèi)大腦半球間腦區(qū)水平的胼胝體纖維分支概率圖譜，并分析胼胝體纖維分支在各腦區(qū)中的連接模式。

1 資料與方法

1.1 一般資料 由HCP項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)（https://www.humanconnectome.org）的2010—2012年數(shù)據(jù)中隨機(jī)納入100名無(wú)親緣關(guān)系的健康成年人MRI影像資料，包括男女各50名，年齡20～30歲，平均年齡（25.1±2.3）歲。HCP項(xiàng)目的詳細(xì)受試者招募信息可在網(wǎng)站上獲得（https://www.humanconnectome.org/study/hcp-young-adult/document/1200-subjectsdata-release/）。

1.2 設(shè)備與方法 采用圣路易斯華盛頓大學(xué)定制的西門(mén)子Connectome Skyra 3.0 T超導(dǎo)MRI掃描設(shè)備，32通道頭線圈。掃描范圍自顱底至顱頂。掃描參數(shù)：①DSI數(shù)據(jù)采集采用多帶寬單次激發(fā)自旋回波平面回波成像（multi-band single-shot spin-echo echoplanar imaging，MB-SS-SE-EPI）技術(shù)，層厚1.25 mm，層數(shù)111，TR 5 520 ms，TE 89.5 ms，翻轉(zhuǎn)角78°，回波間隔0.78 ms，F(xiàn)OV 210 mm×180 mm，矩陣168×144，體素1.25 mm×1.25 mm×1.25 mm，帶寬1 488 Hz，b值選擇1 000、2 000、3 000 s/mm2。②高分辨T1WI影像，TR 2 400 ms，TE 2.14 ms，TI 1 000 ms，翻轉(zhuǎn)角8°，F(xiàn)OV 210 mm×210 mm，矩陣224×224，體素0.7 mm×0.7 mm×0.7 mm。

1.3 數(shù)據(jù)處理 從HCP官方網(wǎng)站下載的DSI數(shù)據(jù)已經(jīng)過(guò)預(yù)處理，包括信號(hào)歸一化、圖像變形校正、頭動(dòng)校正、梯度非線性校正及提取腦組織等流程[6]?；陬A(yù)處理數(shù)據(jù)，首先采用仿射線性變換將DSI數(shù)據(jù)的b0像配準(zhǔn)到相應(yīng)個(gè)體的T1WI影像上，獲得從個(gè)體擴(kuò)散空間到個(gè)體結(jié)構(gòu)空間的變換參數(shù)；然后使用李代數(shù)微分同胚配準(zhǔn)算法(diffeomorphic anatomical registration through exponentiated Lie algebra，DARTEL)將T1WI影像數(shù)據(jù)非線性配準(zhǔn)到MNI標(biāo)準(zhǔn)空間，進(jìn)而獲得從個(gè)體結(jié)構(gòu)空間到標(biāo)準(zhǔn)空間的變換參數(shù)；最后將上述2步獲得變換參數(shù)整合為一個(gè)從個(gè)體擴(kuò)散空間到MNI標(biāo)準(zhǔn)空間的配準(zhǔn)參數(shù)。

1.4 纖維束示蹤 由1名有8年工作經(jīng)驗(yàn)的影像醫(yī)生將預(yù)處理DSI數(shù)據(jù)使用DSI-Studio軟件包201905版(http://dsistudio.labsolver.org)進(jìn)行確定性纖維示蹤，具體步驟如下：①使用GQI重建方法計(jì)算出DSI數(shù)據(jù)中每個(gè)體素的方向分布函數(shù)（orientation distribution function，ODF），并繪制標(biāo)準(zhǔn)化定量各向異性（normalized quantitative anisotropy，NQA）圖。重建參數(shù)：擴(kuò)散長(zhǎng)度比（diffu sion length ratio,DL R）1．25，ODF擴(kuò)散分解分?jǐn)?shù)（deco mposition fractio n，DF）0．05。②在NQA圖正中矢狀面影像上手動(dòng)勾繪整個(gè)胼胝體作為種子點(diǎn)進(jìn)行纖維束示蹤。示蹤參數(shù)：NQA＞0.06，角度＜45°，步長(zhǎng)0.62 mm，纖維平滑核0.20 mm，纖維長(zhǎng)度30～300 mm。③對(duì)示蹤的胼胝體纖維進(jìn)行手動(dòng)修剪，刪除不符合解剖學(xué)走行的假纖維（圖1）。

圖1 胼胝體纖維束追蹤矢狀面影像。A圖為某個(gè)體被試的NQA圖，白色區(qū)域?yàn)槭謩?dòng)勾繪的胼胝體種子點(diǎn)，B圖為基于該個(gè)體被試種子點(diǎn)追蹤的胼胝體纖維束分布圖。

1.5 胼胝體纖維分支提取及纖維概率圖譜構(gòu)建 采用MATLAB R2016b(www.mathworks.com)軟件進(jìn)行胼胝體纖維分支提取及纖維概率圖譜構(gòu)建。基于自動(dòng)解剖標(biāo)記（automated anatomical labeling，AAL）圖譜（http://www.cyceron.fr/index.php/en/plateforme-en/freeware）對(duì)腦區(qū)進(jìn)行劃分，提取每個(gè)被試雙側(cè)大腦半球間任意2個(gè)腦區(qū)之間的纖維束分支，并構(gòu)建人群水平的腦區(qū)間胼胝體纖維分支概率圖譜。具體步驟：①利用處理獲得的空間配準(zhǔn)參數(shù)將MNI標(biāo)準(zhǔn)空間的AAL圖譜反向配準(zhǔn)到個(gè)體被試的擴(kuò)散空間，即獲得個(gè)體空間的AAL圖譜；②根據(jù)個(gè)體空間的AAL圖譜定義的腦區(qū)，通過(guò)纖維束示蹤得到胼胝體全部纖維束，從中提取任意2個(gè)腦區(qū)之間的分支纖維，本研究只保留腦區(qū)之間纖維條數(shù)≥3條的分支[7]，以減少腦區(qū)間可能的假陽(yáng)性纖維；③應(yīng)用空間配準(zhǔn)參數(shù)把每條纖維分支從個(gè)體空間配準(zhǔn)到MNI標(biāo)準(zhǔn)空間，并重采樣為2 mm×2 mm×2 mm的體素；④去除少于50%被試中出現(xiàn)的纖維分支，對(duì)篩選出的有效纖維分支進(jìn)行二值化處理，并計(jì)算該分支在所有被試中出現(xiàn)的概率，從而構(gòu)建出組水平半球間任意兩腦區(qū)的胼胝體纖維分支概率圖譜；同時(shí)記錄各腦區(qū)的纖維連接強(qiáng)度，并根據(jù)是否與對(duì)側(cè)半球同源腦區(qū)相連，把纖維束分支定義為同源連接和異源連接。

1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 25.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（±s）表示，胼胝體纖維分支同源連接和異源連接強(qiáng)度的比較采用Bonferroni校正的配對(duì)t檢驗(yàn)。P＜0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 胼胝體纖維分支概率圖譜連接模式 胼胝體纖維分支概率圖譜（https://gitee.com/yaojia01/CC）共包含156條胼胝體纖維束分支，腦區(qū)間胼胝體纖維分支如圖2所示。其中，右側(cè)額中回與對(duì)側(cè)同源腦區(qū)（左側(cè)額中回）緊密相連，同時(shí)又與對(duì)側(cè)異源腦區(qū)（包括左側(cè)輔助運(yùn)動(dòng)區(qū)、額上回內(nèi)側(cè)部和額上回背側(cè)部等腦區(qū)）存在較強(qiáng)的纖維連接。胼胝體纖維束分支共連接50個(gè)（25對(duì)）腦區(qū)，主要分布于額、頂、枕葉腦區(qū)，少量位于雙側(cè)尾狀核和前中扣帶皮質(zhì)（圖3A）。胼胝體纖維連接數(shù)目最多的5個(gè)腦區(qū)依次為右側(cè)額中回[（576.98±226.06）條]、右側(cè)輔助運(yùn)動(dòng)區(qū)[（540.4±175.83）條]、左側(cè)額中回[（534.6±240.38）條]、左側(cè)輔助運(yùn)動(dòng)區(qū)[（501.98±161.60）條]、左側(cè)額上回內(nèi)側(cè)部[（486.97±151.66）條]（圖3B）。

圖2 腦區(qū)間胼胝體纖維分支示例圖。A-C圖為右側(cè)額中回胼胝體纖維分支的組水平概率圖，其中紅色纖維代表同源連接，綠色纖維代表異源連接。

圖3 胼胝體纖維分支在全腦腦區(qū)的分布模式圖。A圖為胼胝體纖維連接投射到大腦皮質(zhì)的分布強(qiáng)度，彩色條代表了該腦區(qū)存在的胼胝體纖維連接強(qiáng)度；B圖為50個(gè)腦區(qū)的胼胝體纖維連接強(qiáng)度排序。

2.2 胼胝體纖維同源和異源連接模式 在156條胼胝體纖維束分支中，同源連接18條，異源連接138條（圖4）。其中，雙側(cè)的尾狀核、前扣帶皮質(zhì)、中扣帶皮質(zhì)、額下回島蓋部、頂下小葉、緣上回只有異源連接。

2.2.1 同源連接 同源連接最強(qiáng)的5對(duì)腦區(qū)依次為大腦半球雙側(cè)的輔助運(yùn)動(dòng)區(qū)[（205.52±93.93）條]、額中回[（187.66±106.52）條]、中央前回[（142.36±107.32）條]、額上回內(nèi)側(cè)部[（137.77±63.90）條]、楔前葉[（94.55±55.60）條]（圖4A、4C）。

2.2.2 異源連接 50個(gè)腦區(qū)均存在胼胝體纖維異源連接，其中異源連接最強(qiáng)的5個(gè)腦區(qū)依次為右側(cè)額中回[（389.32±148.28）條]、右側(cè)額上回[（387.21±133.83）條]、左側(cè)額上回內(nèi)側(cè)部[（349.2±116.08）條]、左側(cè)額上回[（348.28±115.25）條]、左側(cè)額中回[（346.94±164.09）條]（圖4B、4D）。

圖4 胼胝體纖維的同源連接及異源連接分布模式圖。A、C圖為同源連接分布模式；B、D圖為異源連接分布模式。

2.3 胼胝體纖維同源連接與異源連接強(qiáng)度比較 50個(gè)存在胼胝體纖維分支的腦區(qū)中，48個(gè)腦區(qū)的同源連接顯著少于異源連接（P<0.05，Bonferroni校正），差異最顯著的5個(gè)腦區(qū)分別為右側(cè)額上回、左側(cè)額上回、左側(cè)額上回內(nèi)側(cè)部、左側(cè)中央旁小葉和右側(cè)額中回；另外2個(gè)腦區(qū)的右側(cè)直回腦區(qū)的同源連接多于異源連接（P<0.05，Bonferroni校正），而右側(cè)旁中央小葉的同源連接和異源連接差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）（圖5）。

圖5 胼胝體纖維同源連接和異源連接定量比較。A圖為胼胝體纖維同源連接腦區(qū)排序；B圖為胼胝體纖維異源連接腦區(qū)排序；C圖為同源連接和異源連接強(qiáng)度比較。

3 討論

HCP項(xiàng)目由美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生院發(fā)起并于2010年展開(kāi)，旨在獲取和共享正常健康成人腦結(jié)構(gòu)和功能連接的高分辨率數(shù)據(jù)，以揭示人腦結(jié)構(gòu)功能連接模式，并分析腦連接與遺傳和認(rèn)知的關(guān)聯(lián)。高質(zhì)量擴(kuò)散MR成像數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確解析纖維束的基礎(chǔ)，為此HCP項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)研發(fā)了專(zhuān)用的Connectome skyra 3.0 T超導(dǎo)MRI掃描設(shè)備，其中包括定制的具有超高梯度性能的SC72內(nèi)置梯度場(chǎng)以用于擴(kuò)散梯度編碼，可獲得高空間分辨率（1.25 mm×1.25 mm×1.25 mm）、優(yōu)異的角分辨率（共270余個(gè)非共線梯度編碼方向）及高擴(kuò)散梯度（最高b值3 000 s/mm2）的DSI數(shù)據(jù)。另外，該項(xiàng)目引入多層同時(shí)激勵(lì)技術(shù)顯著縮短了DSI時(shí)間。本研究使用HCP項(xiàng)目中的DSI數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建胼胝體纖維分支概率圖譜，比現(xiàn)有的胼胝體纖維分支圖譜的數(shù)據(jù)來(lái)源質(zhì)量更高，理論上追蹤出的胼胝體纖維束更加準(zhǔn)確[8]。

本研究選擇更精準(zhǔn)的GQI重建技術(shù)構(gòu)建人類(lèi)半球間腦區(qū)水平胼胝體纖維分支概率圖譜。傳統(tǒng)基于二階張量的DTI模型每個(gè)體素內(nèi)只能表征單個(gè)擴(kuò)散主方向，不能區(qū)分體素內(nèi)纖維束分叉等復(fù)雜纖維結(jié)構(gòu)，限制了其廣泛應(yīng)用。為了更加準(zhǔn)確地揭示人腦解剖連接，近年來(lái)對(duì)擴(kuò)散纖維束重建方法進(jìn)行不斷改進(jìn)，已經(jīng)出現(xiàn)了多種嘗試解析體素內(nèi)交叉纖維的重建技術(shù)，比如Q球成像(Q-ball imaging，QBI)、受阻受限混合模型（composite hindered and restricted model of diffusion，CHARMED）、球形反卷積（spherical deconvolution，SD），多張量纖維束示蹤技術(shù)（multi-tensor tractography，MTT）、球棒混合模型（ball and stick，BS）和GQI等[9-10]。GQI是Yeh等[11]開(kāi)發(fā)的一種不依賴于模型假設(shè)的擴(kuò)散纖維重建技術(shù)，主要利用自旋分布函數(shù)（spin distribution function，SDF）來(lái)量化水分子不同方向上水分子的擴(kuò)散差異，進(jìn)而表征纖維束方向分布。與傳統(tǒng)DTI重建相比，GQI重建的分叉纖維更豐富、更準(zhǔn)確，并且GQI揭示衰老與腦白質(zhì)完整性的關(guān)聯(lián)更為密切[12-13]。高質(zhì)量的DSI數(shù)據(jù)來(lái)源和精準(zhǔn)的GQI重建技術(shù)使本研究獲得的胼胝體纖維更準(zhǔn)確。

既往人腦胼胝體纖維分支概率圖譜主要包括2類(lèi)：一類(lèi)是根據(jù)胼胝體白質(zhì)邊界人工勾繪出的腦白質(zhì)區(qū)域，如ICBM-DTI-81 white-matter labels atlas圖譜及Juelich Histological Atlas圖譜[14-15]；另一類(lèi)是基于纖維束示蹤技術(shù)獲得的胼胝體全部走行路徑的圖譜，如JHUwhite-matter tractography atlas圖譜[2]。值得注意的是，這些現(xiàn)有的胼胝體纖維分支概率圖譜分支劃分不夠精細(xì)，而且很少研究胼胝體纖維分支與腦區(qū)之間的關(guān)系[16-17]；而且一些直接示蹤個(gè)體被試的胼胝體纖維分支多用于疾病研究中，研究結(jié)果缺少與正常成人胼胝體纖維分支在腦區(qū)水平的對(duì)比研究，例如有研究[3]將胼胝體正中矢狀面按照解剖定位分為7個(gè)亞區(qū)，然后示蹤各亞區(qū)的胼胝體纖維束分支，用來(lái)研究創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙病人胼胝體纖維分支的受損情況；李等[18]分別示蹤出通過(guò)胼胝體膝部和壓部的纖維，發(fā)現(xiàn)多發(fā)性硬化病人通過(guò)胼胝體壓部的神經(jīng)纖維束體積顯著降低。本研究驗(yàn)證了有關(guān)胼胝體纖維分支研究的結(jié)果，并提供了正常人群的胼胝體纖維分支概率圖譜（https://gitee.com/yaojia01/CC），可用于未來(lái)研究人腦胼胝體在半球間信息交流，以及胼胝體損傷與疾病診療之間的關(guān)系。

本研究發(fā)現(xiàn)胼胝體纖維主要連接額、頂、枕葉皮質(zhì)腦區(qū)，這與既往研究報(bào)道一致[19]。同時(shí)，既往胼胝體纖維研究主要以半球間腦區(qū)同源連接為主[20-21]，例如體素鏡像等位功能連接（voxel mirrored homotopic functional connectivity，VMHFC）是以胼胝體同源解剖連接作為前提的假設(shè)[16,22]，而本研究發(fā)現(xiàn)正常成人腦區(qū)的胼胝體纖維分支以異源連接為主，這與傳統(tǒng)觀念不同。雖有研究[23]表明胼胝體在某些腦葉的連接既有同源連接也有異源連接，但尚無(wú)研究對(duì)胼胝體纖維分支的同源連接及異源連接模式進(jìn)行定量描述。本研究發(fā)現(xiàn)的50個(gè)存在胼胝體纖維連接的腦區(qū)中，除右側(cè)直回腦區(qū)和右側(cè)旁中央小葉外，其余48個(gè)腦區(qū)的異源連接均顯著多于同源連接，且尾狀核等14個(gè)腦區(qū)只有異源連接。這些發(fā)現(xiàn)與既往研究報(bào)道的視覺(jué)皮質(zhì)和額葉皮質(zhì)異源腦區(qū)存在胼胝體纖維連接相一致[19]。有研究[24-26]提示胼胝體異源連接可能與語(yǔ)言、視覺(jué)運(yùn)動(dòng)及功能側(cè)化等相關(guān)，但是其具體機(jī)制有待進(jìn)一步明確。

本研究存在以下不足：不同年齡及不同種族人群腦區(qū)間胼胝體纖維分支是否存在差異性需進(jìn)一步證實(shí)；雖已獲取腦區(qū)間的胼胝體纖維分支，但其在人腦認(rèn)知活動(dòng)中所承擔(dān)的功能尚不明確，需進(jìn)一步研究其結(jié)構(gòu)的完整性，分析其與心理健康等相關(guān)疾病的關(guān)聯(lián)。

綜上所述，本研究利用HCP高質(zhì)量DSI數(shù)據(jù)構(gòu)建出含156條分支的正常成人腦區(qū)水平胼胝體纖維概率圖譜，并表明腦區(qū)間胼胝體纖維連接以異源連接為主。該圖譜的構(gòu)建可為人腦半球間功能和結(jié)構(gòu)連接的相關(guān)研究及臨床應(yīng)用提供更為精準(zhǔn)的工具。