腦磁共振成像、腦網絡及其分析軟件

周朝 高軍暉

摘 要：本文簡單講述核磁共振成像、腦磁共振成像、腦網絡及其分析軟件。核磁共振成像是一種生物磁自旋成像技術，基于腦磁共振成像的復雜腦網絡研究是腦科學研究領域的一個熱點。在腦網絡研究中，分析軟件的重要性越來越高。我們收集整理了兩類主要的腦網絡分析軟件，包括六款功能性磁共振成像軟件和三款擴散性磁共振成像軟件，我們給出了九款軟件的簡要介紹、網址、操作系統等信息。

關鍵詞：核磁共振 腦網絡功能 磁共振擴散 磁共振分析軟件

中圖分類號：R74、R318.04 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2016）06（a）-0000-00

1 核磁共振成像

核磁共振，英文全稱Magnetic Resonance，簡稱MR，是磁矩不為零的原子核，在外磁場作用下自旋能級發生塞曼分裂，共振吸收某一定頻率的射頻輻射的物理過程。核磁共振成像，英文全稱為Magnetic Resonance Imaging，簡稱MRI，是一種生物磁自旋成像技術，它是利用原子核自旋運動的特點，在外加磁場內，經射頻脈沖激后產生信號，用探測器檢測并輸入計算機，經過處理轉換在屏幕上顯示圖像。

MRI能提供醫學影像學中的其他成像技術所不能提供的大量信息，并且不同于已有的成像術，它對疾病的診斷具有很大的潛在優越性。它可以直接做出橫斷面、矢狀面、冠狀面和各種斜面的體層圖像，不會產生CT檢測中的偽影；不需注射造影劑；無電離輻射，對機體沒有不良影響。因為核磁共振（MRI）的有效性，該技術已應用于全身各系統的成像診斷。效果最佳的是顱腦，及其脊髓、心臟大血管、關節骨骼、軟組織及盆腔等。對心血管疾病不但可以觀察各腔室、大血管及瓣膜的解剖變化，而且可作心室分析，進行定性及半定量的診斷，可作多個切面圖，空間分辨率較高，顯示心臟及病變全貌，及其與周圍結構的關系，優于其他X線成像、二維超聲、核素及CT檢查。

2 腦網絡研究

目前，復雜腦網絡研究是腦科學研究領域的一個熱點，現有的基于腦電圖（EEG）、腦磁圖（EMG）、功能磁共振成像（fMRI）、DTI（diffusion tensor imaging）等腦成像技術的復雜腦網絡研究已經表明復雜網絡理論在腦結構和腦功能分析方面是一個十分強大的工具，能揭示過往分析手段所不能揭示的腦結構和腦功能的機制和特征。腦網絡的研究流程、主要研究內容和研究方法可歸納為圖1。

腦網絡的研究可分為兩種思路：基于數據驅動的研究和基于計算模型的研究。前者基于實驗測量的反映大腦結構性連接的數據（如MRI、DTI等）或反映大腦功能性連接的數據（如fMRI、EEG、EMG等）計算預先定義的各腦區或節點的連接關系，然后構建網絡進行分析。后者是基于特定的神經計算模型來進行研究，這些模型往往由相互耦合的振子（Oscillator）構成，每一個振子是一個具有若干狀態變量的微分方程組，該微分方程組能表征一定的神經元或神經元集群的動力學行為，振子之間的耦合關系可以賦值為滿足某種概率分布的隨機變量，也可以由大腦結構性連接來確定。

3 兩類腦網絡分析軟件

作為MRI的兩個分支，fMRI和DTI（dMRI）在現今的腦網絡研究、醫療中起著至關重要的作用。本文接下來簡單介紹這兩種方法，并收集和整理對應的分析軟件。

3.1功能性磁共振成像及其分析軟件

功能性磁共振成像，英文全稱functional magnetic resonance imaging，簡稱fMRI。fMRI的特點是其極高的分辨率，不光時間分辨率高，就連空間分辨率也可達到毫米水平。借助fMRI，對大腦的研究便可擴展至記憶、注意力、決定；在某些情況下，fMRI技術甚至能夠識別研究對象所見到的圖像或者閱讀的詞語。表1列舉了幾款流行的fMRI的分析軟件。

SPM，從時間或分類等多個方面分析數據，并展示圖像，特點是免費，并且自帶有關如何使用的教學視頻。

AFNI，提供一系列的 C programs為了更好地處理，分析和展示功能性核磁共振的數據，特點是免費，并且自帶Matlab的數據庫。

FreeSurfer，提供整套的數據分析工具并把結構性與功能性的腦成像數據可視化，特點是內含一個完全自動的結構型數據流。

FMRIB，注重于核磁共振，特點是由牛津大學的研究小組研發的軟件。

BrainVoyage，能讓觀察者在進行腦補核磁共振掃描時觀察使用者的腦部活動情況，特點是能被簡單處理和使用，并且包含各種功能。

REST，顯示出每一步的計算過程以及得到的數據，特點是該軟件是由北京大學的研究小組研發出的免費腦科學研究輔助軟件。

3.2 擴散性磁共振成像及其分析軟件

擴散性磁共振成像，英文全稱diffusionresonance imaging，簡稱dMRI。dMRI是MRI中的另外一種特殊形式；在描述大腦結構的時候，它可以顯示出可以顯示神經纖維束的走向。有些學者也把dMRI成為DTI（ Diffusion Tensor Imaging，彌散張量成像）。表2列舉了幾款流行dMRI的分析軟件。

4 總結

本文重點討論的是功能性磁共振成像（fMRI，functional magnetic resonance imaging）與擴散性磁共振成像（dMRI，diffusionresonance imaging）。雖說是原本的MRI派生出的新研究領域，fMRI和dMRI仍舊吸引了廣泛學者和醫生的關注，尤其是在腦神經方面。

鑒于fMRI和dMRI廣泛的有效性與應用性，專門為其設計的軟件也是不計其數。為了更好的幫助讀者利用這個技術，本文特地對于那些五花八門的技術進行了歸類整理，并制作成表格。

參考文獻

[1] Sebastian Seung原著，孫天喬譯，《連接組——造就獨立無二的你》，清華大學出版社，2015年11月第1版。

[2] 孫俊峰，洪祥飛，童善保，《復雜腦網絡研究進展——結構、功能、計算與應用》，復雜系統與復雜性科學，第7卷第4期，2010年12月。

[3] 梁夏、王金輝、賀永，《人腦連接組研究： 腦結構網絡和腦功能網絡》，科學通報，第55卷第16期，2010年8月。

[4] 朱朝星，擴散核磁共振成像數學物理原理與數據處理分析，浙江大學碩士學位論文，2013年.