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BRAIN:中重度脑外伤后进行性脑体积萎缩的空间模式
发布者:admin 发布时间:2019/11/16

脑外伤导致显著脑体积萎缩并持续至慢性期,可被MRI容积分析测量。来自英国帝国理工学院计算,认知和临床神经成像实验室David J Sharp研究组对中重度脑外伤后脑萎缩模式进行探索,

该研究分析:   

1)脑萎缩的纵向模式;   

2)验证萎缩是否在脑沟最为显著;   

3)展示如何利用脑萎缩来促进减缓神经退行性变进程的干预实验。      

     

研究方法:

61例中重度脑外伤患者及32例健康对照,使用T1加权扫描数据进行基于体素的形态学分析评估脑结构的横断面及纵向改变(随访1年)。其中,纵向体积改变使用新的神经影像分析流程,即生成一个雅克比行列式Jacobiandeterminant metric),以反映基线与随访之间的空间形变,并按照脑区得到雅克比行列式值,与临床即神经心理测评进行对比。(笔者理解:雅克比行列式代表着图像标准化过程中的非线性形变关系,如把一个大脑门锥子脸投射到一个大腮帮子小脑门脸,让五官一一对应,可以计算一个全脸的缩放矩阵,即雅克比行列式,脑门子处的行列式值会比较小(代表缩小),而下巴处的比较大(代表放大))。

 

   研究结果:

   脑外伤患者较健康对照在基线存在多个脑区灰白质体积减低。且经过1年萎缩明显,患者灰质体积1年减低1.55%±2.19Mean±SD),白质减低1.49%±2.20或全脑减低1.51%±1.60。健康对照灰质减低0.55%±1.13,白质增加0.26%±1.11,相当于全脑减低0.22%±0.83。萎缩在白质最为显著,大部分白质(84%)均受到影响,该影响独立且显著大于老化进程。皮质脑沟的萎缩大于脑回。萎缩与伤后时间及基线年龄无关联。萎缩率与随访结束时的记忆表现及记忆表现的改变相关。



结论:     

外伤导致脑体积进行性萎缩且持续数年以上,并在脑白质最为明显,脑沟萎缩大于脑回。雅克比行列式可为伤后脑萎缩提供定量方法,并为伤后长期神经退变提供参考信息。检验效能计算提示雅克比行列式可为神经保护干预的临床实验提供有效的影像标记。

脑外伤可诱发进行性神经退行性改变,是多种类型痴呆的危险因素,目前尚无针对进行性改变的干预方法。实验性脑损伤会引起显著且进行性的脑体积减低。在体研究可观察到脑体积的减低、白质纤维的中断、神经炎症及老化相关的脑萎缩增加。其中,脑萎缩在伤后数月至数年均可由神经影像观察到。以往研究主要采用基于体素的形态学分析或感兴趣体积的测量。这种进行性神经退行性改变很可能与长期认知下降及痴呆相关,假设减缓脑萎缩的进程可延缓功能衰退及疾病进展,那么萎缩的测量可能会成为潜在的神经保护干预的临床试验的标记物。而目前现有的关于萎缩测量的数据在实验设计及分析方法存在局限,需要对伤后萎缩模式的进一步研究。

目前研究急性期、亚急性期脑外伤脑萎缩率通常在伤后2个月内,易受到外伤尤其是水肿的影响。且早期测量并不能提供神经退变进入慢性期阶段的时间进程信息,因此与长期神经保护治疗无关。除此之外,样本量少、两次扫描间期时间长短不一等问题,均造成被试间变异较大,解释困难。重要的是多数研究缺乏合适的纵向对照组,这对于正常老化相关改变的建模及测量的变异性至关重要。如无该数据,患者的改变不能被正确衡量是否为正常老化。另一个问题是组内的纵向改变未被考虑,研究通常忽视多次测量之间的关联及潜在的萎缩估计的偏倚。最后,多数实验未明确强调局灶性损伤的萎缩测量的问题,影响图像自动处理流程。

该研究对上述问题进行解决并研发针对临床实验脑萎缩测量的流程框架。针对慢性期相对较大的脑外伤样本的脑体积测量,采取一种稳健的方法以排除急性损伤的影响,即一种基于形变的形态学技术,直接对基于体素的脑萎缩率进行建模。该方法对于定量纵向萎缩具有鲁棒性,且并未在脑外伤中采用过。分析采用在图像处理过程中纵向研究重复测量方法,敏感性更高,减低“非对称”图像分析的偏倚。且重要的是,该研究包含纵向对照组,以区分脑外伤导致的萎缩与正常老化。

该研究首先对比组间灰白质横向差异,然后分析间隔1年的纵向萎缩模式的改变,评估这些改变如何与认知损伤相关,研究局灶性损伤对于结果的潜在影响。基于动物研究、尸检结果发现不同损伤引起的脑结构改变在脑沟更为显著。在慢性创伤性脑病中病理性Tau蛋白主要位于脑沟。因此,研究预测进行性萎缩在脑沟更为显著。最后,研究针对脑体积测量作为临床干预的标记物,计算一种常用标准(所谓的“n80”)有关的效能计算,评估在神经影像标记物的效益。 

 

材料与方法

被试:61例单次中重度脑外伤患者以及32例健康对照,人口学信息如下表1

 

神经心理测试:Trail Making Test B-A(连线测试-执行功能);the People

test total recallsubsection of Doors and People assessment-记忆功能);the Choice Reaction Task median reaction time (选择反应任务的反应时间中位数-信息处理速度);Wechsler Abbreviated Scale forIntelligence (韦氏智力简表,WASI)Similarities subscale(智力)。测试结果如下表2

*显著性P<0.05**12次独立比较的FDR校正;

Spearmans rank order correlations(ρ)及相应p值。

 

数据采集:高分辨率T1Philips 3T Achieva (PhilipsMedical Systems) and Siemens 3T Verio system (Siemens Healthcare);病例及对照组两种设备比例近似,且被试在基线与随访通常为同一种设备。 

数据处理:

分析包括2次独立病例对照比较即:横断面基线水平与1年纵向变化(图1)。横断面比较采用标准基于体素的形态学分析流程(SPM12)。纵向分析通过SPM12,将每个被试的2个图像进行配准得到雅克比行列式图,对应每个体素在研究期间所经历的形变信息(收缩或扩张程度)。雅克比行列式值通过提取扫描间隔进行加权,以控制由于扫描间隔不同的变异。图像的标准化采用‘时间’ 上平均的方法。(笔者理解:即先对每个被试的不同时间求平均,并配准到这个平均图像上,求得代表萎缩的个体空间的雅各比行列式,然后将每个被试的平均图像配准到标准空间,求标准化的雅克比行列式,并应用于代表萎缩的标准空间的雅克比行列式)

个体空间雅克比行列式图的测量采用灰白质组织mask,年萎缩率的计算公式:

感兴趣分析采用FreeSurfer v5.3,对每个被试“时间“上的平均图像进行皮层及皮层下分割;Destrieux atlas图谱包含58个脑回及62个脑沟。如果您对脑结构数据处理感兴趣,欢迎点击下文浏览思影科技课程及数据处理服务:

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统计分析:     

横断面及纵向分析采用基于体素的统计分析(FSL Randomise),组间比较采用一般线性模型,控制年龄、性别、机型、颅内体积。多重比较校正采用10000置换检验,TFCE校正,得到每个体素的统计学校正P值图,显著性水平P<0.05。病灶的存在会影响数据处理,排除了所有存在可见病灶的患者。

组织或感兴趣区雅克比值或脑体积与神经心理测试及临床信息之间的关联分析使用R语言,采用双变量相关分析并从皮尔逊相关和斯皮尔曼相关中选择合适的相关方法。分类变量(组别、受伤原因)对连续结局变量(灰质平均雅克比值)的主效应采用线性回归模型,协变量年龄、性别、机型、颅内体积。为评估认知功能与脑萎缩之间的关联,对神经心理测试与灰白质雅克比行列式值的基线、随访、纵向变化的关系进行分析。多重比较校正采用FDR校正,4项测评x 3(基线、随访、纵向变化)=12次校正。神经心理测评的纵向变化采用混合效应模型。Hierarchicalpartitioning analysis(分层分区分析)采用R语言工具包‘hier.part’进行,用于确定不同预测变量的独立影响,控制潜在的混杂效应。被试内皮层感兴趣分类的脑沟或脑回的影响采用线性混合效应模型。该模型包含一个随机截距以估计由于被试间平均萎缩差异产生的变量和一个随机截距以拟合组别对感兴趣区的不同影响。模型包含或不包含组别感兴趣交互效应进行比较分析交互作用的影响。所有分析在排除存在病灶的脑外伤被试后进行重复。

1.研究方法总览

Ai)初步分析采用SPMT1图像进行灰白质概率分割;随机选择20TBI20例健康对照得到研究特异性模板,采用DARTEL非线性空间配准。该模板被进一步仿射变换至MNI152空间。所有图像通过该研究的特异性模板配准至MNI152模板(8mm平滑)。

Aii)对标准化的灰白质进行体素级别的统计分析,采用FSL Randomise,进行5000次置换的TFCE校正,年龄、颅内体积作为协变量回归去除。

Bi图像处理需要对被试内基线与随访进行初步对称性配准,产生一个被试内的“时间平均的”及雅克比行列式图,代表体素在随访期间空间收缩或扩展。平均图被进一步分割为灰白质。随机选择20TBI20例健康被试通过DARTEL得到一个研究特异性纵向模板,通过仿射变换至MNI52空间。个体的平均图及雅克比行列式图像通过纵向模板配准至MNI152模板(8mm平滑)。

Bii)纵向分析包括基于体素的组间比较,采用Randomise,感兴趣区分析采用FreeSurfer (Destriuex)atlas及组织分割(灰白质)分析。 

 

效能计算:该研究计算不同脑体积作为临床神经保护性实验终点指标的有效性。效应量Cohen’s d (如:组间均数差除以合并标准差)。样本量的估计采用公式:

TE=治疗有效性(如,萎缩率降低25%),ES=效应量(年萎缩率组间差异效应量Cohen’s d)。如n80标准评估神经退行性标记物有效性,该方法提供样本量估计N对于检测相较于对照萎缩率改变的80%的效能(显著性水平α=0.05)。

 

研究结果:

脑外伤患者横断面脑体积减低

基线数据表明,基于体素的形态学分析发现TBI患者存在广泛的灰白质体积的下降(图2A)。灰质包括:双侧额枕颞叶、岛叶、小脑及皮层下核团(丘脑、海马、杏仁核);白质包括:胼胝体、放射冠、内囊及脑干。除外存在可见病灶的脑外伤患者(n=41),灰质减低范围大幅度缩小,仅剩下小脑,白质视觉上与上述相似(图2B)。 

 

脑外伤患者纵向脑体积减低

计算每年体积变化的百分比,TBI患者平均灰质减低15%SD = 2.19),白质减低1.49%SD = 2.20),全脑体积减低1.51%SD = 1.60)。健康对照灰质减低0.55%±1.13,白质增加0.26%±1.11,相当于全脑减低0.22%±0.83。由雅克比行列式定量计算较对照组,TBI患者显著降低体素体积位于灰质及白质(图3A)。灰质双侧额颞枕叶及脑岛均显著下降,多个皮层下核团(丘脑、杏仁核、海马、尾状核、壳核)及小脑同理。对于白质,TBI患者广泛白质受累,大约占被测体素的85.5%TBI患者无显著增加的灰白质区域。进一步研究采用平均雅克比行列式值进行组间比较对结果进行验证(图4A and B)。除去可见病灶的脑外伤患者,萎缩模式几乎累及全脑(图3B)。

2.横断面组间差异分析

A)患者较对照组显著减低灰质体素(蓝色)及白质体素(黄红);

B)无可见病灶的TBI患者显著减低的灰白质体积。



3.TBI患者与健康被试纵向体积改变比较



4.TBI患者与健康对照12个月体积改变的雅克比行列式(A)健康对照;(BTBI患者中位数雅克比行列式图,定性说明1年灰白质纵向改变。-黄提示体积增加;蓝提示体积减低。C)分组散点图表示两组灰质、白质及全脑平均雅克比行列式值。

 

纵向体积改变与脑外伤临床特征的关联

进一步计算灰白质及全脑平均雅克比行列式值(图4.C),TBI患者平均雅克比行列式值灰质显著低于健康对照(b = -0.007,standard error (SE) = 0.002, t = -3.56, P = 0.0008),白质(b = -0.01, SE = 0.003, t =-4.38, P = 2.6x10-5)Hierarchical partitioning analysis (分层分区分析)分析不同预测变量的特异性贡献,进一步探索机型对雅克比行列式值的影响。预测变量对于灰质雅克比行列式变量的独立R2分别为:group = 12.2%, age =0.7%,sex = 0.3%, scanner = 9.2% (total R2 = 22.3%);对于白质:group = 19.8%, age = 0.4%,sex = 0.6%, scanner= 9.0% (total R2 = 27.6%)

与临床特征之间的关联:平均灰白质雅克比行列式值与伤后时间、伤后失忆、脑出血无显著相关。外伤患者有无可见损伤两组间灰白质雅克比行列式值无显著差异。病灶范围也与灰白质雅克比行列式值无相关。伤后GCS评分、受伤原因与灰白质雅克比行列式值亦不存在相关。

 

纵向体积改变与神经心理测评

神经心理学测评结果如表2基线WASI Similarities 测评与白质雅克比行列式值显著相关(ρ= 0.48, P = 0.003)随访People test total recall与灰质(ρ= 0.51, P = 0.0004)、白质(ρ= 0.48, P = 0.008)显著相关,萎缩越明显,表现越差。同时,基线灰质雅克比行列式值与Similarities(ρ= 0.36, P = 0.03)显著相关、纵向Peopleand Doors total recall变化分别与灰质(ρ= 0.36, P = 0.02)及白质(ρ= 0.24, P = 0.03)显著相关,但不能通过多种比较校正。

 

皮质脑沟伤后萎缩更显著

该研究结果显示脑沟萎缩伤后更为明显,在线性混合效应模型中,组别 (b = -0.008,SE = 0.002, t = -3.80, P = 0.0003)及感兴趣(脑沟或脑回)的主效应(b = 0.002, SE = 0.0003, t = 6.67, P = 2.6x10-11)是显著的。组别及感兴趣区交互作用显著。图5绘制脑沟的萎缩较脑回更为明显。排除可见病灶的脑外伤患者结果依然显著。

5.TBI患者及健康对照皮层区域分类萎缩情况

 

雅克比行列式效应量及样本量计算

最后该研究比较使用不同T1 MRI指标来检测干预效应所需的样本量(图6)。纵向年体积变化的组间差异的效应量:灰质Cohen’s d =0.53 [95% confidence interval (CI) 0.09–0.97],白质d = 0.92(95% CI 0.47–1.38]),全脑d = 0.93 (95%CI 0.48–1.38)。平均雅克比行列式值组间差异的效应量:灰质d = 0.82 (95%CI 0.37–1.27),白质d = 1.15 (95%CI 0.68–1.61),全脑d = 1.04 (95%CI 0.58–1.50)

安慰剂对照实验治疗组所需样本量为估计值,并随推定治疗效果而变化。例如:在AD的药物干预实验中,相对于健康被试,通常使用可降低萎缩率25%的有效性作为标准。因此不同影像标记物随治疗有效性等级所需样本量不同:灰质体积,n=894;白质体积,n=297;全脑,n=291;雅克比行列式:灰质n=394,白质n=190,全脑n=233(图6)。对于治疗效果25%或更低,使用雅克比行列式可减少样本量,但在有效性达到50%,减少样本量效益减低,两种方法所需样本量接近。

6.基于脑萎缩测量所需的临床试验样本量

 

总结:

该研究观察到中重度脑外伤伤后广泛的进行性脑组织萎缩,并且不同于正常老化进程,以白质及灰质脑沟最为显著。首发临床信息与伤后时间与萎缩程度并无关联。萎缩程度与横断面记忆功能及文字推理,及记忆表现的下降存在关联。进行性脑萎缩可能与长期预后及进行性神经退变相关,雅克比行列式可为定量脑萎缩提供更为敏感的手段。

 

原文:

Spatial patterns of progressive brain volume loss after moderate-severe traumatic brain injury

JH Cole, A Jolly, S de Simoni, N Bourke, MC Patel - Brain, 2018 - academic.oup.com

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