功能MRI时间分辨率对基于格兰杰因果模型的脑效应连接的影响

2021-09-27张欣欣杨青青于春水

中国医学影像技术 2021年9期

关键词：模型

张欣欣，杨青青，于春水,2，梁猛*

(1.天津医科大学医学影像学院，天津 300203；2.天津医科大学总医院医学影像科，天津 300052)

格兰杰因果关系分析(Granger causality analysis，GCA)是揭示脑区间效应连接(effective connectivity，EC)的强有力工具，已广泛用于功能MRI(functional MRI，fMRI)研究[1-5]。利用GCA推断因果性的基本原理如下：若脑区X的时间序列在过去时刻的值对预测脑区Y的时间序列当前时刻的值有显著贡献，则认为脑区X的功能活动为因，Y则为果。因此，fMRI数据的时间分辨率可能是检测脑区间EC的潜在制约因素[6-7]。既往研究[6，8]基于仿真数据提出较高时间分辨率可提升GCA结果的稳定性和敏感性。目前fMRI数据最常用的重复时间(repetition time，TR)多为2～3 s。多层同步采集序列[9]的出现，将全脑fMRI采集时间缩短至亚秒级，而这是否会对GCA结果产生显著影响目前尚不得而知。本研究观察fMRI时间分辨率对基于GCA模型的脑EC的影响。

1 资料与方法

1.1 数据来源基于人类大脑连接组计划(https://neuroscienceblueprint.nih.gov/human-connectome/connectome-programs)，于公开数据库随机抽取40名健康受试者，男20名，女20名，年龄30～37岁，平均(34.3±1.1)岁。纳入标准：右利手，无神经或精神疾病史[10]。

1.2 数据预处理采用梯度回波-回波平面成像(gradient echo-echo planar imaging，GRE-EPI)序列采集颅脑静息态fMRI(resting-state fMRI，rs-fMRI)数据，TE 33.1 ms，TR 720 ms，FOV 208 mm×180 mm，矩阵104×90，平面分辨率2 mm×2 mm，FA 52°，层厚2 mm，层数72，带宽2 290 Hz/Pixel，共采集1 200个时间点数据，采集时间14.4 min。采用Matlab R2013b和DPARSF软件行图像预处理，包括梯度失真校正、头动校正、EPI图像失真校正、空间配准、去除线性漂移、回归协变量和样条插值及带通滤波(0.01～0.08 Hz)，见图1。