（湖南工业大学 生命科学与化学学院，湖南 株洲 412007）

1 研究背景及发展现状

注意力缺陷多动障碍（attention deficit/ hyperactivity disorder，ADHD）是儿童期最为常见的一种心理行为障碍[1]。在不同背景下，ADHD检出率为5%～20%[2]，其中学龄前儿童发病率约为3%～7%[3]，约为31%～45%的ADHD患儿同时表现有学习障碍（learning disability，LD）[4]。成年后的ADHD患者主要症状为不能很好地规划日常生活和简单工作，甚至会发展成为反社会倾向人格障碍，对家人和社会安全造成负担[5]。因此，对ADHD患者病症尽早做出判定并施加一定干预十分必要。

磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）是一种较有效的神经影像检测手段，通过它可以实现对大脑结构和功能的在体评估[6]。然而MRI无法同时获取影像和病理诊断信息，所以对磁共振成像的后期处理分析显得格外重要。对神经影像学数据作进一步的处理分析技术包括感兴趣区域法（region of interest，ROI）[7]、基于体素的形态学分析方法（voxel-based morphometry，VBM）等。 然 而 ROI法需要先设置感兴趣的脑区，但应表征的异常脑区或许只占ROI的一部分，或者跨越不同的ROI，此时应用ROI将会影响后期的分析，所以VBM就成为较ROI更优的选择[8]。

VBM方法于2000年被正式提出[9]。其优势在于，它不仅能够提供所检测脑组织的正常分布信息，而且能量化记录和疾病有关的脑区结构的病理信息[10-11]。因此，本文拟通过利用VBM在结构性磁共振上的分析优势，系统地对ADHD患者与正常人群进行相关的对比探究。

2 基于体素的形态学分析方法

VBM是一种以体素为最小研究对象的方法（体素可以理解为类似于像素的一种三维图像的最小组分），对磁共振图像应用VBM方法进行分析，能够定量检测各脑区的体积和特征，并通过对比得到脑区体积的差异。VBM的优势明显：首先，VBM不需要预先选取感兴趣区，它直接对全脑进行组间比较，而且可以定量地（通过体素的数量）检测出差异脑区的相差程度；另外，VBM具有相对固定的处理过程和分析方式，所以能够很大程度地减小实际操作过程造成的误差。然而VBM也存在不足：VBM分析方法在空间标准化过程中，若个别脑区和预先确定的模板匹配程度低，则会导致分析结果出现一定的误差，因此要注意脑区与模板的匹配；除此之外，在具体脑区分割过程中，不同脑组织成分交界区容易产生伪影。VBM对于一些脑部微小复杂结构的区分度很大程度上取决于最小单位体素的大小设置，因此选择合理的体素大小十分重要。

VBM是一种基于全脑的自动化分析技术，应用计算机对神经影像学相关原始图像数据（研究中具体牵涉的数据格式见3.1.1图像的标准化和分割）进行自动化处理，且最大程度减少人为误差，它能够对全脑的灰质和白质进行分析，具有较高的客观性和可重复性，能够较为全面地评估患者脑组织形态变化[12]。目前，主要应用的VBM技术多是优化过的VBM技术，它能够对研究的样本群体选择合适的标配模板[13]，与传统的VBM技术相比，该技术减少了系统自带模板所造成的误差。另外，经检测的组织密度经自动化的平滑处理之后，能够转化为体积，从而方便了数据的后续比较与分析[12]。自动化处理的理论过程如下（具体的操作过程见“3数据处理与结果讨论”部分）。

2.1 空间标准化

空间标准化能够将各个备试对象的脑部MRI原始图像转置到一个预定的立体空间。此过程将MRI原始图像与预定模板图像的灰度值平方和进行最小化处理。首先，对12个仿射变换参数与匹配图像的区域大小和相应位置进行估计；然后，通过非线性变换来进行脑结构局部差异的校正；最后，进行整个脑部的形状匹配。

空间标准化，即通过对图像的变形，以达到差别个体脑的相同脑区能被尽可能地匹配的目的，但是该过程并非点对点的精准对应。具体实行时务必提高匹配的水准，但选择模板要以不影响最终结果的正确性为准，一般要求经标准化后的MRI图像具有较高的分辨率。

2.2 分割

按照预先设定的参数将标准化后的MRI图像分割成若干小集合，这些独立的小集合都在一定的条件下具有同质性。分割后的小集合就是脑组织的不同组分：白质、灰质、脑脊液等。简而言之，就是将标准化后的脑结构磁共振图像类比为一个由几种不同成分组成的整体，这些组分均匀并且不互相干扰，此时就能够使用统计学方法进行差异表征。

2.3 平滑

对分割后的脑组分进行平滑处理能够提高图像的信噪比，而提高信噪比的目的在于进行数据对比时能够使图像在较为合理的空间标度内。为提高统计检验的有效性，应尽量选择趋于正态分布的数据，而平滑处理能够实现数据的正态化分布。平滑处理最常使用的方式是将待检测的图像与三维高斯核进行离散卷积处理。

2.4 统计建模和假设检验

VBM对不同的体素选择相同的模型，但设置不同的参数向量。通过进行参数的估计和统计量的计算，可得到对应的统计参数映射图，选择合理的对比度进行假设检验，最终结果以报告的形式显示具有显著差异的脑区。

常用的统计模型有协方差分析、双样本T检验等。由于多数的统计模型均是以广义线性模型为基础的，所以在实际应用的时候要注意选取[10]。

3 数据处理与结果讨论

3.1 数据的选取

课题组在1 000 Functional Connectomes Project（FCP）选取数据，最终选定两组备试对象。由于具体实现过程中的主客观原因，无法实现对当地样本的采样，因此选择FCP这样的网络公开数据库。由于网络公开数据库的选样范围有限，最终选取两组实验对象中A组为ADHD患者组、B组为正常对照组。通过两组实验数据最终的对比，探究ADHD患者的差异脑区。

具体参数设置：Group A为NewYork_a_ADHD，组内共25名研究对象（19名男性，4名女性），年龄范围为20～50，TR取值为2，slices取值为39，timepoints取值为192；Group B 为NewYork_a，组内共84名研究对象（43名男性，41名女性），年龄范围为7～49岁，TR、slices及timepoints的取值同Group A。

两组备试对象通过对MRI图像的T1像应用基于体素的形态学分析技术，对比得出显著差异脑区。进行性别（拟采用每组选取5名男性、4名女性）和年龄筛选（选择20～40岁范围内对象进行比较），最终选定的备试对象分为两组：Group A选择ADHD患者，共9名。其中5名男性对象，年龄分别为24,26,26,26,32岁；4名女性对象，年龄分别为20,23,24,24岁。Group B选择正常对照组，共9名。其中5名男性对象，年龄分别为21,23,30,31,34岁；4名女性对象，年龄分别为20,21,23,28岁。

3.1.1 图像的标准化和分割

研究过程中主要应用SPM8、Xjview（基于Matlab的应用软件包）对图像进行一系列处理。

首先进行图像的标准化和分割（选择MRI原始图像，格式为.nii；该过程通过SPM8的Estimate and write操作实现），处理后新生成5个文件，分别如下：2个m0打头的.nii文件（m0wp1对应处理后的脑灰质，m0wp2为处理后的脑白质）；1个.mat文件（分割矩阵）；1个.txt文件（文件中第1～3列依次为分割后灰质、白质、脑脊液体积）；1个wm打头的文件（标准化后的T1加权像）。

3.1.2 处理后图像的质量评估和剔除

通过 Display one slice for all images 统一显示所有备试对象T1像的相同图层，以便进行初步的筛选，且每个备试对象显示的图层上可标注对应的编号便于待测对象的选取。之后进行样本一致性分析，通过协方差样本一致性分析，可以定量地进行样本之间的一致性/均质性分析，通过该分析达到非最佳备试对象的剔除。

通过对分析结果的观察（在SPM8中进行Check sample homogeneity using covariance 操作），最终筛选决定：Group A选ADHD患者共8名。其中4名男性对象年龄分别为24,26,26,32岁；4名女性对象年龄分别为20,23,24,24岁。Group B 选择正常对照组共7名。其中3名男性对象年龄分别为23,31,34岁；4名女性对象年龄分别为20,21,23,28岁。

3.2 图像的平滑

选择m0wp1*进行平滑操作（过程通过SPM8中的Smooth选项实现），采用默认参数。新生成sm0*打头文件，即为平滑后的灰质图像。

3.3 双样本T检验

通过 Specify 2nd-level进行 two sample t-text，进行组间灰质差异比较。具体参数设置见表1。

表1 具体参数设置Table1 Specific parameter settings

3.4 结果的估计

选择在3.3节中生成的SPM.mat文件进行估计（通过SPM8中Esimate操作进行）。之后定义Contrast：选择定义t。具体选择应根据实验目的进行设定。当设定为[1 -1]，即only+效应，具体可以理解为Group A>Group B显示出的是T1加权像中Group A 大于 Group B的差异脑区。[-1 1]效应与之相反。

完成上述操作后，会生成spmT_*打头的文件（不同文件对应于不同对比效应）。

3.5 报告的生成

具体操作如下：在Xjview中选中spmT_0001，设置对比结果的精确度为0.01，cluster size（体素差异阈值）为100。选择对应的激活效应，点击report生成报告（包括具体差异脑区总体素的个数、MNI坐标、具体脑区名称等）。

图1为同时显示ADHD患者组大于和小于正常对照组的差异脑区。

图1 脑区对比结果Fig.1 Brain region comparison results

图1中，依次展示的为颅脑核磁共振分析结果的矢状位图（左上）、冠状位图（右上）、横断位图（左下）的差异脑区结果。右下的彩色条带，为对应选取的差异衡量标尺（一般选取Xjview软件的默认标尺即可），标尺以0为界（表示两组对照没有差异），正值区间对应实验中组A大于组B的脑区标色区间、负值区间对应组A小于组B的脑区标色区间（标色与0的距离越远表示差异程度越大）。剖面图中橙色对应only+效应脑区，青色对应only-效应脑区。

3.6 结果与分析

灰质 Group A 大于 Group B（only+）效应结果如表2所示。

表2 ADHD患者组大于正常对照组的脑区Table2 Brain area of ADHD patient group larger than the normal control group

灰质Group A小于Group B（only-）效应结果见表3。

表3 ADHD患者组小于正常对照组的脑区Table3 Brain area of ADHD patient group smaller than the normal control group

ADHD有很大的概率（约30%～60%）[7]持续到患者的成年期，对罹患ADHD的家庭以及社会具有十分广泛的影响。实验中通过进行病人与对照组的T1加权像对比发现，ADHD患者成年个体中仍存在脑结构的差异。

研究中发现的差异脑区包括：右侧边缘叶海马旁回、左侧枕叶舌回、右侧额叶、右侧枕叶/楔叶、左侧边缘叶扣带回、左侧额叶/中央旁小叶、左侧丘脑部。其中左侧丘脑部为ADHD患者组大于正常对照组脑区，其余均为小于正常对照组的脑区。另外报告中发现除灰质外，部分脑区白质也存在差异。这可能与ADHD成年个体的病情有一定的联系。

4 已有研究及结果讨论

既往研究表示ADHD患者有脑区体积减小现象，对于儿童时期的脑区研究发现差异脑区主要集中在额叶、颞叶、顶叶、楔叶、丘脑、枕叶、扣带回、舌回等部位[4]。W.Dillo等[14]认为，ADHD患者的舌回结构和功能存在显著的异常。随着患儿的生长发育与该病的行为紊乱相关的脑区可能出现一定的变化，以药物辅助治疗可在一定程度上改善这些异常[15]。S.Durston等[16]表示，ADHD患儿左枕叶的灰质、白质较正常对照减少约9%。由于大脑作为一个整体网络才能发挥其正常功能[1]，因此大脑白质纤维传导束，也起着十分重要的作用。所以白质的减少不可避免地对患者的脑部功能造成影响。另外，有研究多次发现枕叶中部皮层在ADHD中存在异常，但研究人员并不认为枕叶皮层异常与ADHD相关[17]，因此在ADHD的研究中应进一步增加对枕叶的探索。

研究中男女比例适中，约为1:1。研究对象集中于20～40岁人群，其中灰质差异脑区符合以往的研究结果。ADHD组左丘脑部灰质大于正常组，E.R.Sowell等也曾发现部分脑区灰质体积增加[17]。以往研究结果表明儿童时期存在白质差异脑区，研究中也发现相似结论。研究中灰质、白质差异脑区的存在说明儿童时期的病症可能影响其成年期的脑组态，因此通过对患者相关差异脑区进行早期的干预有望成为一种新的治疗方案。