利用弥散张量成像与纤维束示踪技术测量人类白化病初级视觉通路的连通性

本研究的总体目标是利用弥散成像技术研究白化病患者与对照组的丘脑-皮层连接，并比较两种追踪算法在视辐射重建输出结果上的差异。弥散磁共振成像及纤维束示踪技术有助于回答视觉研究中的关键问题，例如轴突异常投射对人类白化病视觉通路结构组织的影响。该技术的主要优势在于能够对活体大脑中大型白质通路进行无创性绘图，并已在神经外科手术规划中展现出良好的应用前景。

按照本方案所述获取所有影像。使用配备32通道头部线圈的3特斯拉磁共振成像仪进行扫描。在成像前，首先对每位受试者进行详细的磁共振成像安全筛查，并让其签署描述该方案的知情同意书。

在将受试者仰卧位、头先进方式置于扫描仪检查床上之前，为其提供耳塞以保护听力。提供一个警报用挤压球。然后放置垫子以减少头部运动。

在眉毛水平处标记眼睛上方的解剖标志。在将受试者送入扫描仪之前，开始成像，使用覆盖全脑的3D MP-RAGE序列获取高分辨率T1加权图像。

使用此处屏幕上显示的参数，体素大小为1毫米各向同性。接下来，采集覆盖皮层的DTI序列，层厚2毫米，共64个方向。

按照前连合与后连合连线的方向，将切片置于横断位。同时，使用快速自旋回波脉冲序列获取30至40张质子密度加权（PD加权）图像。在冠状位上设置成像，方向平行于脑干，覆盖范围从脑桥的外侧边界至下丘的后部区域。

应在不知晓受试者分组信息的情况下进行外侧膝状体（LGN）的勾画。首先在FSL查看器中加载高分辨率的PD图像，然后点击工具选项卡，选择单一选项以放大图像。

接下来，选择文件选项卡以选取创建掩膜选项，并使用工具栏在每个切片中勾画外侧膝状体（LGN）。如有需要，可在工具栏中调整图像对比度，以方便识别LGN。在分辨率插值为原始两倍（即体素尺寸为原始一半）的平均质子密度（PD）图像上，手动勾画右侧和左侧LGN掩膜，每侧各重复三次。

为了进行视觉皮层（VI）分割，首先在T1加权图像的原始解剖空间中对FreeSurfer运行recon-all命令，以实现自动化处理。然后，使用label2surf和surf2volume命令将输出结果转换为体积掩膜形式的V1分区图。在进行概率性纤维追踪之前，首先运行flirt线性配准，将处于FreeSurfer和解剖空间中的脑图像配准至弥散空间。

选择 recon all 的自由表面空间输出，或受试者的脑提取T1图像作为输入图像。然后，将经过eddy校正且已完成脑提取的扩散加权图像作为参考图像。类似地，对于确定性追踪，使用flirt线性配准将质子密度脑图像配准至扩散空间。

此外，为了进行概率追踪分析，执行此线性配准步骤，将受试者的PD脑图像配准至自由表面空间和原生解剖空间，以实现LGN掩模的转换。请注意，此步骤将生成两个输出：输入脑图像配准至参考图像的结果，以及一个变换矩阵。

接下来，应用 flirt 变换以制备用于纤维束成像的种子掩膜。对于概率性纤维束成像，使用 PD 图像与 FreeSurfer 空间或解剖 T1 图像进行线性配准时生成的 dot mat 输出作为变换矩阵。以原始 LGN 掩膜作为输入，以 FreeSurfer 空间或解剖空间中的脑图像作为参考体积。

务必在高级选项中选择最近邻插值法。此步骤仅针对确定性纤维追踪重复进行，此时以弥散空间中的脑图像作为参考体积。为标准化外侧膝状体（LGN），使用 FSL 数学工具（FSL maths）在原生解剖空间中为概率性纤维追踪或在弥散空间中为确定性纤维追踪，根据相应个体的 LGN 掩模坐标创建一个 ROI 点。

然后，使用 FSL 数学工具将所有受试者在 MNI 空间中计算得到的平均掩膜半径应用于原始解剖空间或弥散空间中的 ROI 点，以在其周围创建一个球形区域。此时，仅使用自由表面空间文件，为概率性纤维追踪准备目标掩膜。将 FreeSurfer 脑图像配准至原始解剖空间。

然后，通过使用三线性插值对 V1 掩模应用变换来创建目标掩模。为了运行概率性纤维追踪，首先使用涡流校正来校正扩散加权图像中的畸变，然后对图像进行脑提取。

接下来，选择 bedpost X 选项。然后选择概率性追踪，并对每个半球分别运行该操作。保留默认的基本选项，但为了提高准确性，在高级选项中选择改进的油管法（modified oiler）来计算概率性纤维束。

选择单个掩膜作为种子区域。然后，在原生解剖空间中加载已转换的LGN掩膜作为种子图像，同时加载从T1解剖像到弥散像的转换矩阵作为种子到弥散空间的变换。最后，在可选目标中选择解剖空间中的V1作为目标区域。

使用标准的球形感兴趣区重复上述步骤，然后在自由表面空间中使用未归一化的种子和目标掩膜再次重复。要执行确定性纤维追踪，首先在 DSI Studio 中打开经过涡流校正的扩散加权图像，然后将 bvec 和 bval 文件加载到自动打开的 B 表窗口中，以创建源文件。

然后选择DTI作为重建方法，并对源文件运行此操作以生成纤维信息文件。在程序的追踪窗口中打开纤维信息文件，并分别对每个半球进行追踪。以弥散空间中的外侧膝状体（LGN）作为种子点，以DSI Studio Brodmann图谱中的17区作为确定性区域。

每次运行时，将自由曲面分割图谱中的对侧白质掩模设置为避让区域。在扩散空间中使用球形感兴趣区代替个体外侧膝状体作为纤维束追踪的种子区域，重复进行追踪。此处显示的是一名白化病患者的平均冠状面质子密度图像。

手动勾画的右侧和左侧外侧膝状体（LGN）感兴趣区域以红色显示。LGN掩膜通过最近邻法（红色）和三线性插值法（蓝色）转换至FreeSurfer空间的结果如图所示。基于纤维束的统计分析进行体素水平的统计检验显示，在白化病与对照组的比较中，由于白化病患者的FA值较对照组降低，未发现任何具有显著差异的区域。

然而，在对照组中，白化病组与对照组之间的差异显著大于白化病本身。此处展示了这些结果的增厚骨架化版本。DSI Studio 纤维追踪输出结果表明，与对照组受试者相比，白化病患者的外侧膝状体核（LGN）到初级视皮层（V1）的连接性降低。

同样，概率性追踪结果显示，与对照组受试者相比，白化病患者的外侧膝状体核（LGN）到初级视皮层（V1）的连接性降低。此处叠加了概率性和确定性方法的平均追踪掩膜以进行比较。LGN（蓝色掩膜）和V1（粉色掩膜）展示了种子区域和目标区域。

一旦掌握该技术，对三名受试者的数据采集和完整分析可在两到三天内完成，而纤维束追踪所需时间则取决于种子区域的大小。运行纤维束追踪时，应根据研究问题和所关注的脑区仔细选择算法和分析方法，并在每一步之后检查输出文件，切勿等到最终结果生成后再检查工作。

白化病与皮肤癌风险增加相关，并可影响单核细胞以外的多种细胞类型，引发综合征。将成像技术与分子技术相结合，将有助于研究白化病的发育机制，并加深对结构与功能关系的理解。该技术发展后，为神经科学领域的研究人员探索健康人群和临床人群中活体大脑的连接性开辟了道路。

观看本视频后，您应能充分理解如何使用确定性与概率性算法进行白质重建，以分析患者群体与对照组之间视辐射连接性的差异。请务必注意，使用强磁体可能具有极高危险性，因此必须始终对参与者进行适当的MRI安全性筛查。