SPM技术在磁共振系统时间稳定性方面的应用探讨
2014-01-31张一驰樊伟陈自谦倪萍
张一驰,樊伟,陈自谦,倪萍
1. 南京军区福州总医院 a. 医学工程科,福建 福州350025;b.医学影像科,福建福州350025;2. 解放军73026部队52分队,浙江 嘉兴 314000;3. 南京军区联勤部卫生部,江苏 南京 210002
SPM技术在磁共振系统时间稳定性方面的应用探讨
张一驰1a,2,樊伟3,陈自谦1b,倪萍1a
1. 南京军区福州总医院 a. 医学工程科,福建 福州350025;b.医学影像科,福建福州350025;2. 解放军73026部队52分队,浙江 嘉兴 314000;3. 南京军区联勤部卫生部,江苏 南京 210002
目的 评价磁共振系统的时间稳定性,提高临床和科研工作结果的可靠性。方法 结合已有的评价方法对磁共振系统进行时间稳定性评价,探讨SPM在评价时间稳定性方面的应用。结果 得到了系统各轴向的具体偏移信息,分析评价该结果对时间稳定性的影响。结论 本实验获取了各轴向的偏移量和旋转量,更为详细地显示系统的稳定性情况,可以用于指导临床和科研工作。
SPM;磁共振成像;头动校正;时间稳定性
0 前言
磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是随着计算机技术、电子技术及低温超导技术迅速发展起来的医学诊断技术,目前已经成为医院最常用影像诊断手段之一[1]。此外,功能磁共振成像(Functional MRI,fMRI)凭借其快速、无损、分辨率高的优势,现在也已经广泛使用于神经科学和脑功能研究方面。然而,在使用磁共振设备进行脑功能成像时,脑激活区引起的信号变化量极小,容易被噪声等因素干扰甚至淹没,这就要求磁共振设备除了满足常规质量保证要求外,还应该满足稳定性方面的要求[2]。目前,对于磁共振系统时间稳定性的评价与研究已经有相应的进展,但是评价方法和指标相对单一,所以建立一种更为全面的评价方法具有很大意义。本文介绍一种利用统计参数图(Statistical Parametric Mapping,SPM)技术对磁共振时间稳定性进行评价的方法。
1 材料与方法
1.1 实验设备和材料
采用SIEMENS MAGNETOM Trio TIM 3T超导磁共振仪,扫描线圈为Siemens 12通道头线圈,实验体模采用SIEMENS磁共振常规水模 。
数据分析采用SIEMENS SYNGO工作站上的Mean Curve软件以及个人电脑上MATLAB软件中的SPM软件包。
注:SPM是专门为脑功能成像数据分析而设计的一个通用软件包,由英国K.Friston等学者在MATLAB平台上研发的软件。由于其处理结果可重复性好,并且不受分析人员的主观影响,凭借这些优势,SPM已经成为脑功能成像处理分析的首选软件之一[3]。
1.2 实验方法
1.2.1 扫描序列及成像参数
采用静息态fMRI功能磁共振扫描序列,利用基于梯度回波(gradient echo, GRE)序列的单次激发回波平面成像(echo planar imaging, EPI)技术,扫描方位平行于前后联合。
扫描参数如下:TR=2000 ms,TE=30 ms,FOV=20 cm,层数=15层,层厚=5 mm,层间隔=5 mm,矩阵为256×256,重复时相(phase)=240次,扫描时间=488s。
1.2.2 利用SPM8对扫描图像进行处理
运行SPM8,点击fMRI按钮,进入SPM功能磁共振预处理面板,见图1
处理前首先要将扫描得到的DICOM图像转换成SPM解析格式,点击下方的“DICOM Import”转换得到HDR文件和光盘映像文件,然后就可以利用SPM软件进行预处理操作。
由于实验图像各层是连续获取的,因此不需要进行时间校正,可直接进行头动校正处理。在上方的校准选项中选择“Realin(Est&Res”,进入头动校正,进行如下设置:
选中“data”,选择“NewSession”,然后选中data下出现的“Session”选项。点击“Slect Files”,用文件选择器选择刚转化完的图像,其余选项采用默认设置,点击上方绿色的三角开始运行。头动校正处理面板,见图2
1.2.3 利用新沟通Mean Curve软件进行稳定性测量
Mean Curve处理的ROI选取位置,见图3
中间的Signal ROI即为选取的区域,面积直径<200 cm,其值即为各图像信号的ROI值img[i]。
用Mean Curve软件计算信号稳定性的公式:
(1)式中diff表示每幅图像ROI信号相对于参考图象的差异,img[i]为第i幅图像信号ROI值,img_ref为参考图象信号ROI值,本次实验选取第10幅图像为参考图像。
(2)式中stability为稳定性。
2 结果
2.1 SPM的处理结果
经处理,可以得到平移变化参数图(图4)和旋转变化参数图(图5),以及具体的各轴向的平移变化量和旋转变化量(以.txt格式文件保存)。
结合图表和具体实验数据分析可知,此次实验中最大可得到的各轴最大平移量和最大旋转度数见表1。
2.2 Mean Curve的处理结果处理结果见图6。
从图6数据可得,max[diff]为0.1%,min[diff]为-0.5%,计算得到stability为0.6%。
3 讨论
SPM的主要目的和方法是对一个被试或多个被试的不同成像结果作比较,得出具有统计学意义的结果,其主要预处理步骤有:① 层面时间校正(Slice Timing);② 头动校正(Realignment);③ 空间标准化(Normalization);④ 平滑(Smoothing)[4-6]。其中,头动校正是功能磁共振图像预处理的一个重要步骤,其效果直接关系到结果的可靠性。
3.1 头动校正处理的意义和原理
由于功能磁共振实验扫描的次数较多,而且每次扫描通常都要半小时以上,即使对被试者做了很好的头部固定,由于呼吸、血流脉动等生理因素产生头部运动仍然不可避免,因此需要采取适当的办法来消除它的影响。简单的说,头动校正处理就是将图像序列中各个图像对齐到某一个参考图像,通过对齐和校准处理,使数据精确对准,具备可比性[7-8]。
在头部扫描过程中,头部的运动通常被看作是刚体运动,它由平移运动和旋转运动构成。在对两组图像进行头动校正匹配时,需要考虑刚体在平移方向和旋转方向六个轴的偏移量,进而算得校正参数。定义刚体变化向量为q(q1, q2 ,q3, q4, q5, q6),其中q1、 q2、q3表示头部在沿x,y,z三轴的平移量大小,q4、 q5、q6表示头部绕pitch、roll、yaw三轴的旋转角度大小。定义qt(q1, q2 ,q3)为平移变化向量,qr(q4, q5 ,q6)为旋转变化向量。
头动校正有两个环节,首先是求解校正参数,得到校正参数之后生成校正后的坐标。然后再利用插值算法对图像进行重新采样,实现三维图像的重切片[9-11]。以上实验得到的结果就是刚体变化向量的值,即为校正参数。
3.2 利用头动校正信息评估磁共振设备系统时间稳定性
目前,对于磁共振设备进行体模图像的采集和分析是日常质量控制的一部分,这是保证磁共振成像成像质量与相应功能一致的关键[7]。对于此类体模图像,由于体模在扫描时应该是静止不动的,理论上不需要进行头动校正处理,但是当我们利用SPM软件对这些图像进行头动校正处理时,仍然能够看到很明显的头动校正信息。图4和图5这说明磁共振系统本身产生了一些干扰因素,且与系统的时间稳定性相关的,因此我们可以利用这些校正信息来对系统时间稳定性进行评价。
磁共振设备的稳定包括时间稳定性和热稳定性,都对实验结果有着显著的影响。通常情况下,BOLD-fMRI实验所检测的激活信号非常微弱,同时需要对特定部位进行反复的采集,每一层面的时间序列多达100~200幅,所生成的图像总数高达数千幅,因此同一序列扫描中图像和图像之间的稳定性至关重要[12]。AAPM(美国医学物理学家协会)提出BOLD—fMRI扫描激活信号标准差的涨落幅度不能>0.3%,即稳定性的绝对值≤0.3%。从本次实验结果可知,利用Mean Curve计算出的稳定性为0.6%,明显>0.3%,显然不满足稳定性的要求,所以本次实验中该设备是不满足功能磁共振的稳定性要求的。然而,单纯从这个数据上看,我们不能详细了解稳定性的情况以及它可能带来的不利影响。因此,可以结合上面的头动校正结果来进行评价。
从SPM的处理结果可以看到,各轴向都存在平移和旋转校正,在z轴方向的平移校正量达0.1040 mm,数值明显偏大,必然会影响功能磁共振研究结果的可靠性,不建议设备在该状态下开展功能磁共振的研究。由于本次实验是在设备刚开机1 h内进行的,因此分析此次实验中设备稳定性不理想的原因可能是因为设备刚开机而导致的。
现在利用磁共振设备进行脑功能研究已在各大医院开展,然而,受限于医院的现实条件,此类科学研究实验往往都是在医院正常工作时间之外开展,在开展此类科学研究时,磁共振设备不是处于刚开机的状态就是已经长时间工作达10 h以上,其系统的时间稳定性可能会发生变化,甚至影响实验结果的可靠性。因此对磁共振设备进行稳定性评价,在稳定性较好情况下开展功能磁共振研究是保证其结果准确可靠的关键。
4 结语
本研究提出的利用SPM的头动校正结果评价磁共振设备的时间稳定性是一种简单可行的方法,相对之前利用Mean Curve的结果评价设备稳定性的方法更为全面具体,可以用于指导功能磁共振研究开展的时机。但是在评价标准的建立方面值得进一步的探讨,目前只能结合已有的评价结果来对设备进行评价。此外,在体模选取和扫描参数的确定方面也需要优化和提高。
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Discussion on the Time Stability about the Application of Statistical Parametric Mapping (SPM) in MRI Systems
ZHANG Yi-chi1a,2, FAN Wei3,CHEN Zi-qian1b,NI Ping1a
1.a. Department of Medical Engineering,
b. Department of Medical Imaging, Fuzhou General Hospital of Nanjing Military Command, PLA, Fuzhou Fujian 350025, China; 2. Unit 52, Hospital of PLA 73026 troops, Jiaxing Zhejiang 314000 China;3. Joint Logistics Department of Nanjing Military Area Command, Nanjing Jiangsu 210002, China
Objective To evaluate the time stability of MRI systems and improve the reliability of clinical and research results. Methods Combined with the existing evaluation methods for assessment of MRI time stability, to discuss the application of SPM in evaluating time stability. Results Obtained the excursion information of each axis and roller, and analyzed the effects of the excursion on the time stability of MRI systems. Conclusion The result of the study shows the time stability of the system in detail, including translation and rotation, which can be used to guide the clinical and scientif i c research.
statistical parametric mapping; MRI; realignment; time stability
R197.39;TH789
A
10.3969/j.issn.1674-1633.2014.11.005
1674-1633(2014)11-0019-03
2014-07-09
军事医学计量专项课题(2011-JL2-014)。
倪萍,南京军区福州总医院医学工程科主任,高级工程师,研究方向:磁共振成像质量控制。
通讯作者邮箱:511091680@qq.com