基于MRI的老年人脑室体积的研究
发表时间:2010-08-02 浏览次数:442次
作者:王跃华 张相彤 陈晓光 林志国 付宜利 高文朋 作者单位:哈尔滨医科大学第一临床医院神经外科,黑龙江 哈尔滨 150001
【摘要】 目的 利用立体定向MRI资料和计算机技术进行脑室三维重建并对体积进行统计分析。方法 对健康自愿者按立体定向基线行轴位全脑MRI,选取60例资料分别对脑室系统进行识别、分割、提取、重建并进行体积测量。结果 70岁年龄组脑室体积为(30.85±2.23) mm3,60岁年龄组体积为(31.56±2.14) mm3,60岁以下组体积为(26.48±1.96) mm3。结论 60岁以上组脑室体积较60岁以下组明显增大,60岁组和70岁组脑室体积无显著性差异。
【关键词】 MRI;立体定向;老年人;脑室体积
基金项目:国家自然科学基金项目资助 (30770595) 哈尔滨医科大学第一医院科研基金资助(2007055)
Study on the volume of brain ventricles on MRI for old people
WANG YueHua,ZHANG XiangTong, CHEN XiaoGuang, et al.
Department of Neurosurgey, First Affiliated Hospital of Harbin Medical University, Harbin 150001, Heilongjiang, China
【Abstract】 Objective With the help of the MR images and the computer technology to study the volume of brain ventricles in the elderly. Methods Ventricle on stereotactic MR images were analyzed from 60 healthy volunteers,ventricles were identified, segmented, extracted, rebuilded and detected. Results Volume of ventricles in the age (71~80) was (30.85±2.23)mm3, that in the age (61~70) was (31.56±2.14)mm3, that in under the age of 60 was (26.48±1.96)mm3.Conclusions The volume of ventricles in over the age of 60 increases apparently, but there is no significant difference between the groups aged 61~70 and aged 71~80.
【Key words】 MRI;Stereotaxis;Brain ventricle;Old age; Volume
多种颅内疾病可影响脑室的形态和体积,其解剖结构的改变已经成为临床诊断和评估脑积水、颅内压增高以及其他占位性病变的重要依据。老年人脑室体积的确定对于临床上确诊某些老年性神经、精神类疾病更具重要的参考意义〔1〕。国内关于脑室形态的研究多局限在二维图像中脑室特殊径线测量,或是侧脑室体积的研究,尚未见到利用MRI资料重建脑室体积的报道。本研究利用计算机技术对脑室系统进行提取后重建,并对其体积进行测量,研究年龄对脑室的影响,为老年人脑室的相关研究提供基本的数据资料。
1 材料与方法
1.1 样本MRI数据的采集 按本课题组以往的研究方法〔2〕,在健康成年自愿者的正中矢状位图像上辨认大脑前连合(anterior commissure,AC)、后连合(posterior commissure,PC),以两者的连线作为扫描基线,选用T2加权序列(TR=4 200 ms,TE=100 ms,FOV=192×256,NAQ=2)行轴位MRI全脑扫描(层厚1 mm,间距0 mm),数据直接输入计算机保存。从获取的200例资料随机选取71~80岁组资料20例,61~70岁组20例,60岁以下组20例,共计60例。
1.2 脑室的三维重建及体积的测定 脑室系统三维重建的基本过程包括图型识别、分割、提取、匹配与重建。首先利用无丢失压缩技术将MRI上获得的DICOM格式信息资料存储在硬盘上,然后在计算机工作站上将上述资料转换为RGB模式后利用课题组自行研发的软件实现脑室外CSF信息的提取:(1)选用在容积分析菜单普通模式下的多模式节段分割命令完成图像初期分割,该模式是一种半自动分割技术,通过调节上下域值可实现信号不同的组织间的区分。CSF与脑周围结构有较大的信号差异,大部分可由计算机实现识别、分割(图1A);(2)应用手动分割法将计算机识别错误的CSF从毗邻结构分割出来(图1B);(3)对手工分割完毕的脑室系统进行颜色充填后将其余的脑组织信息删除,这样每一层图像上仅剩下脑室系统的信息;(4)利用轮廓拼接技术最后进行三维重建。(5)利用软件对重建后脑室的体积进行测量。
图1 脑脊液的分割过程(略)
1.3 统计学分析 结果用x±s表示,利用SPSS11.0软件对结果进行方差分析。
2 结果
2.1 脑室系统三维模型的建立 立体定向空间内三维重建的脑室模型见图2。脑室结构清晰,两侧侧脑室额角左右相似,形态光滑,眉状向前伸入额叶,两侧前角间为透明隔,可见室间孔。侧脑室后角呈弯角形自三角区伸入枕叶。两侧略有差异。
2.2 脑室体积分析 老年人脑室体积见表1。
图2 立体定向空间内三维脑室模型(略)
表1 中国老年人脑室体积(略)
与<60岁组比较:1)P<0.05
3 讨论
3.1 立体定向MRI资料获取的意义 脑室系统的结构十分不规则,国际脑图谱的研究单位一般将可见四脑室的最后层面确定为脑室系统的末端,由于MRI扫描具有1 mm的厚度,不同的扫描基线与脑室下缘的夹角不同,对同一个体应用不同扫描基线测得的脑室面积并不一致,统计的体积也不一样〔3〕。Talairach〔3〕首先提出了使用ACPC作为坐标轴对颅内结构进行描述,多年的临床实践已经证实以AC与PC连线中点作为坐标原点建立的坐标系统是目前的最理想的坐标系统,它是国际公认恒定的基线,是不同种族、民族间人脑进行比较的基础,也是人类脑图谱研究工作的基础,2000年以后国际上的文献多采用这个坐标系统描述脑内结构的位置。为了资料的统一性,本研究所有的资料均采用了ACPC连线作为扫描的基线,尽可能与国际上通用的描述脑内结构的扫描方法一致〔4〕。
3.2 脑室体积的测定 现已证明人类成年后随着增龄脑的重量和体积相应逐渐减少〔3〕,相对来说脑室的体积变化更能反映上述情况。脑室体积的变化规律一直是脑科学工作者研究的重点。随着科技的进步,有关人类脑室体积的研究方法经历了尸脑测量、气脑造影、CT扫描等阶段,但效果多不令人满意。MRI具有较高的分辨率,可以清晰的显示脑室内的CSF,本研究利用T2信号中CSF较易识别的特性,将脑室内CSF的界限作为脑室界限,这和目前国际上通用的脑室分割方法一致。本研究利用计算机技术将分割后的图像进行三维重建并对体积进行测量。为了保障数据的精确性,所有资料的分割均由具有MRI专业知识人员协助完成;所有的操作直接在计算机工作站中处理完成,最大限度避免图像转换时像素的丢失;本研究进行分割和容量分析的软件精确度原理已被验证〔5〕。
3.3 老年人脑室体积 本研究测得70岁年龄组脑室体积为(30.85±2.23)mm3,60岁年龄组体积为(31.56±2.14)mm3,Gerig〔6〕利用1.0 TMR测得23名志愿者脑室体积(平均年龄为68岁)的数据与本研究结果相似,Jacobs〔7〕用尸体解剖样本获得的数据大于本研究结果,这可能和样本的来源和处理方法不同有关。一些学者提出60岁左右脑内许多实质结构的体积缩小。在相对密闭的颅腔内,脑实质的缩小必然导致脑室体积的增大。但同时笔者也注意到70岁组和60岁组脑室体积无明显差异,发生明显变化的年龄段在60岁左右,60岁可能是人脑解剖结构发生重要改变的阶段,也可能就是人脑退化的重要时期,随着资料的进一步积累,对这个问题将有更深入的认识。
3.4 展望 利用MRI影像测量脑室体积可避免因解剖方法产生的一些人为干扰,重建后可以更加直观显示脑室解剖形态,并可在任意角度对数字化的脑室进行测量。科技的发展能提供更为精确的图形测量及重建工具,更能准确测量不同类型的疾病、不同阶段脑室解剖结构的变化。在积累大量数据的基础上,通过确定老年人脑室系统的标准值,可以量化判定单一个体脑室是否具有病变,更好的协助临床诊治,推测预后。
【参考文献】
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2 林志国,王跃华,陈晓光,等.MRI立体定向丘脑底核和杏仁核个体化、数字化、可视化图谱的研究〔J〕.中华神经外科杂志,2007;23(4):2825.
3 Talairach J,Schabub C,Szikla G,et al.Current indications of stereotaxic interstitial irradiation in acromegaly.Ophthalmologic and neuroendocrinologic correlations in relation to prolonged time〔J〕.Neurochirurgie,1974;20(4):36990.
4 林志国,王跃华,陈晓光,等.MRI立体定向靶点定位精确度的研究〔J〕.中国临床神经外科学杂志,2007;(4):1479.
5 付宜利,汪逸群,高文朋,等.基于水平集算法的图像分割〔J〕. 医学影像学杂志,2007;17(8):8647.
6 Gerig G,Kubler O,Kikinis R,et al.Nonlinear anisotropic filtering of MRI data〔J〕. IEEE Trans Med Imaging,1992;11(2):22132.
7 Jacobs L,Kinkel PR,Costello PB,et al. Central nervous system lupus erythematosus〔J〕. J Rheumatol,1988;15(4):6016.