失讀癥兒童磁共振腦成像VBM DARTEL研究

孫肇春，汪謂超

（廣東外語外貿大學 國際商務英語學院，廣東 廣州 510420）

失讀癥兒童磁共振腦成像VBM DARTEL研究

孫肇春，汪謂超

（廣東外語外貿大學 國際商務英語學院，廣東 廣州 510420）

使用3.0TGE磁共振掃描儀對16位失讀癥兒童和16位對照組兒童進行腦部T1加權成像，運用體素形態學DARTEL方法對兩組受試腦圖像進行預處理.VBM8工具箱分析結果顯示，失讀癥兒童與正常兒童灰質（p=0.432）、白質（p= 0.413）、整體腦容量（p=0.238）沒有顯著性差異.SPM8對兩組受試腦灰質和腦白質分別做雙樣本T-test檢驗.結果顯示，失讀癥兒童左腦額下回灰質（Voxel=355）低于正常兒童（p＜0.05）.失讀癥兒童語言閱讀障礙可能與大腦語言區灰質密度下降有關.

磁共振腦成像；失讀癥；體素形態學；灰質

1 引言

失讀癥（dyslexia）是一種常見的兒童發展障礙，目前被世界衛生組織（ICD-10 code R48.0）列入“疾病及相關健康國際數據分類”第十版[1].據估計，西方國家兒童失讀癥患病率約為5-17%[2-3].失讀癥兒童語言障礙主要表現為詞匯識別和拼寫困難.此外，失讀癥兒童在視覺、聽覺及運動系統亦受到不同程度影響[4]，但智力、情感等方面與正常兒童沒有差別[5].由于失讀癥病理復雜，其發病機理目前尚不明確.越來越多的生物學和醫學研究表明失讀癥與家庭遺傳基因有關[6-8].

近年來，隨著磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）、功能性磁共振腦成像（functional magnetic resonance imaging,fMRI）、彌散張量成像（diffusion tensor imaging, DTI）技術的發展，人們對失讀癥易感人群的腦結構和腦功能研究取得了一定的成果.如孫肇春[9]運用優化VBM方法對15名美國失讀癥兒童（平均年齡12.3歲）和15名正常兒童（平均年齡12.2歲）對比研究發現，失讀癥兒童左腦額中回灰質和左腦顳中回白質部分密度比正常兒童低.此外，失讀癥患者左頂葉、左腦枕顳和左顳頂葉等區域均被發現灰質密度比正常兒童低.

盡管人們對失讀癥腦結構和腦功能研究已經取得豐富的成果，但是我們可以看到，一方面由于磁共振成像技術的限制和數據處理方法的局限，另一方面由于受試人群的語言、年齡等差異，人們對失讀癥的腦機制尚未取得一致的解釋.為探討失讀癥兒童大腦形態學特征，本文采用目前國際最新流行的體素形態學數據處理方法：VBM DARTEL（diffeomorphic anatomical registration through exponentiated lie algebra）[10]算法，對失讀癥和正常兒童的腦灰質和腦白質形態進行對比分析，以期發現兩組之間的腦形態差異.

2 研究方法

2.1 受試

參與本研究的受試均來自于美國本地，母語為英語.通過當地報紙、普通小學和特殊學校郵件等形式招募到兒童82名.其中41名有閱讀障礙家族史，41名閱讀能力正常.由于受試者個人原因和MRI成像質量篩選，本研究保留了32名兒童的行為和腦影像數據.32名受試分為兩組：16名失讀癥兒童和16名正常兒童，年齡范圍8.6-14.2歲，平均年齡12.3歲.本研究項目所有協議均得到32位受試者父母和斯坦福大學學術委員會書面同意.該項目所有受試均無精神疾病，參加項目前沒有進行過任何藥物治療，對磁共振成像無不良反應.關于受試人口學資料請參照表1.

表1 受試人口統計學信息及行為評估

2.2 行為評估

本研究的兩組受試在進行磁共振腦成像掃描之前均參加了認知能力和閱讀能力評估.認知能力評估采用Wechsler Abbreviated Scale of Intelligence（WASI-II）量表[11].該量表分為四個亞項和兩個亞項兩個版本.前者包括詞匯能力（vocabulary）、相似性分析（similarities）、組塊設計（block design）、矩陣推理（matrix reasoning），測試時間為30分鐘；后者包括詞匯能力和矩陣推理，時間為15分鐘.兩個版本信度相同.考慮到受試者是兒童這一因素，本研究采用第二個版本.WASI-II評估結果顯示：兩組受試矩陣推理（p=0.32）和總體IQ（p=0.06）無統計學意義，但詞匯能力（p＜0.001）有顯著性差異.閱讀能力評估使用以下三個量表：Woodcock Reading Mastery Tests(WRMT)-Revised/Normative Update[12]中的Word Identification(ID)測試；WRMT Word Attack(WA)測試；以及Peabody Picture Vocabulary Test(PPVT)[13]測試.上述三個量表在英語國家普遍被用來對兒童閱讀能力進行評估.受試者得到的原始分與他們的年齡進行換算得出標準分.一般認為，在上述測試中如果受試者得分等于或低于標準分90，即可判斷該受試具有失讀癥或閱讀障礙[14-16].類似標準在目前失讀癥神經成像研究領域已被廣泛采用.我們對兩組受試者的閱讀能力進行評估，對標準分進行T-test，他們在ID(p＜0.001),WA(p＜0.001),PPVT(p＜0.001)三個測試中均具有顯著性差異（表1）.

2.3 MRI參數設計

本研究中MRI圖像由斯坦福大學醫學院Richard M.Lucas磁共振影像學中心設計時間序列并完成掃描.磁共振掃描儀型號：3T Signa LX,GE Medical Systems,Milwaukee, WI.所有受試者均獲得高分辨率三維T1加權成像.相關參數如下：脈沖序列：擾相梯度回波脈沖序列（spoiled gradient echo pulse sequence）；回波時間(TE)：2毫秒；重復時間(TR)：9毫秒；翻轉角(flip angle)：15度；激勵次數（NEX）：2；視野（FOV）：240毫米；矩陣（acquisition matrix）：256×196；體素（voxel size）：0.94×0.94×1.2毫米；幀數：124（Sagital AC-PC-aligned，前連接與后連接對齊冠狀圖）.

2.4 數據處理

本研究數據處理使用VBM8工具箱，在SPM8（Wellcome Department of Cognitive Neurology,Institute of Neurology,University College London） 和 Matlab7.11 R2010b（MathWorks,Natick,MA,USA）環境下對受試者的三維T1加權腦圖像進行VBM DARTEL分析.VBM是近年來興起的一種全腦無偏算法，用來計算腦密度（density）和腦容量（volume）[17].標準VBM分析通常包括以下四個步驟:（1）空間校準（normalization）；（2）灰質與白質分離（segmentation）；（3）腦灰質和腦白質圖像平滑（smoothing）；（4）組間統計學分析.由于空間校準過程中受試者的MR腦圖像會產生幾何變形，這會導致一定誤差.假如某個受試者大腦腦室（ventricle）較小，在空間校準過程中需要對腦室進行空間變形和拉伸.在此過程中腦室周邊的灰質和白質也會相應發生變形，致使最終的計算結果出現誤差.為了減少誤差，提高計算精度，VBM DARTEL采用與標準VBM不同的數據處理方法.首先，VBM DARTEL使用的標準大腦模板來自于所有受試者MR腦圖像的均值.由于腦模板來自受試者，在空間校準過程中出現的誤差較小.其次，為了減少空間校準誤差，VBM DARTEL采用不同的數據處理步驟，比傳統VBM分析方法和優化VBM方法更加易于發現腦結構的細節差異.下面是我們使用VBM DARTEL方法對MR圖像的預處理過程：（1）對32位受試的T1加權腦成像進行質量檢查以保證圖像質量；（2）對32位受試的腦成像進行前連接（anterior commissure，AC）、后連接（posterior commissure，PC）對齊，確保所有圖像上、下、左、右方向一致；（3）將AC-PC對齊后的腦成像進行灰質、白質、腦脊液分離.此步由VBM8工具箱自動完成.分離結束后進行第二次質量檢查，確保分離后的灰質、白質、腦脊液圖像沒有不正常的連接部分；（4）用所有32位受試者的灰質、白質、腦脊液圖像創建標準的大腦模板；（5）將所有灰質、白質、腦脊液圖像與創建的標準大腦模板進行配準（registration）、調整（modulation）、標準化；（6）對所有標準化之后的灰質、白質圖像進行平滑處理，平滑參數采用8毫米半高全寬三維高斯核卷積（8 mm FWHM Gaussian smoothing kernel）.平滑有三個作用：（1）提高信噪比；（2）使數據更加符合正態分布；（3）對空間標準化過程中的誤差進行補償.

3 結果

根據受試者人口統計學數據，兩組受試年齡、性別匹配.兩組受試的MR腦圖像經VBM8工具箱計算處理后，得到每個受試的腦灰質和腦白質圖像并同時獲得各部分腦容量值.使用SPSS 16.0（SPSS Inc,Chicago,Illinois）對兩組兒童腦灰質、腦白質、總體腦容量進行雙樣本T檢驗（p＜.05）.統計結果顯示：兩組受試腦灰質（p=0.432）、腦白質（p=0.413）、總體腦容量（p=0.238）均無統計學意義（見表2）.

表2 失讀癥兒童與正常兒童人口學統計及腦容量對比（單位：cc）

VBM8工具箱雖然可以計算出腦灰質、腦白質和整體腦容量值，但無法計算出兩組受試大腦微結構差異.為了得到兩組受試腦形態差異，我們使用SPM8對VBM DARTEL平滑（smoothing）處理后兩組受試的腦灰質和腦白質圖像進行雙樣本T-test.我們采用張靜[18]等數據統計方法：采用未經矯正的臨界閾值（height threshold）（p＜0.001），將族塊（cluster）超過200個體素的腦區定義為有統計學意義（extent threshold=200voxels）.將SPM8的計算結果用Xjview軟件（http: //www.alivelearn.net/xjview）轉換成MNI坐標（coordinate）并對計算結果進行可視化.Xjview計算結果顯示，兩組受試腦灰質形態存在一定差異：失讀癥兒童組左腦額下回（left inferior frontal gyrus）灰質密度低于正常兒童（灰質=355 voxels）.表3為SPM8的計算結果，圖1為計算結果的偽彩圖.

表3 失讀癥兒童與正常兒童灰質形態差異

圖1 失讀癥兒童與正常兒童組間T-test結果

4 討論

本研究采用VBM DARTEL方法對失讀癥兒童和正常兒童的MR T1加權腦圖像進行預處理.VBM8工具箱計算結果顯示，兩組受試腦灰質、腦白質和總體腦容量沒有顯著性差異.使用SPM8對兩組受試平滑處理后的腦灰質和腦白質圖像進行雙樣本T檢驗，結果顯示失讀癥兒童左腦額下回（MNI坐標：-53,22,27）灰質密度低于正常兒童.這一發現對我們理解失讀癥兒童語言障礙的神經機制和對失讀癥的干預和恢復具有重要意義.

人類左腦額下回包括BA44、BA45及BA47區.自Broca[19]首次提出左腦額下回是負責語言任務的重要腦區以來，在過去的100多年里，該腦區在語言和認知任務中所發揮的功能一直被廣泛研究和討論.Grodzinsky[20]采用功能性磁共振腦影像學方法發現，左腦額下回在句法分析時被激活.以Grodzinsky的研究為基礎，越來越多的研究發現BA44、BA45和BA47[21-24]區在句法分析時被激活.為了驗證左腦額下回在句法分析中的功能，Rodd[25]等用一組含有歧義成分的句子對一組健康受試者進行測試，受試者在完成語言任務的同時由磁共振儀進行功能性磁共振腦成像.向受試者呈現的句子均有歧義，如：“The newspaper reported that bullying teenagers…”，其中短語“bullying teenagers”中的名詞“teenagers”既可以是“bullying”的施事，也可以是“bullying”的受事.句子歧義隨“bullying teenagers”之后的成分被消除，如：“…are a problem for the local school”或“…is bad for their self-esteem”.功能性磁共振腦成像分析結果顯示，該組受事在完成句法分析任務時，BA44、BA45、BA47以及顳中回中部和顳中回后部均被不同程度激活.左腦額下回除了參與句法分析外，還參與語音和語義等語言任務.研究發現該腦區受損將影響人腦對語音和語義的處理.研究發現，一組左腦額下回受損的受試者在完成詞匯提取任務時表現出語言產出的“競爭效應”.受試者被要求提取可以與某個名詞搭配的動詞，其中一些名詞（如：scissors）可搭配的備擇動詞較少，而另一些名詞（如：cat）可搭配的備擇動詞較多.該組患者在完成前者任務時出現的錯誤明顯少于后者[26].除了執行語言任務外，左腦額下回還參與抑制控制（inhibitory control）任務，例如語義選擇和對工作記憶的前攝干擾（proactive interference）做出決策.隨著研究的不斷深入，人們發現語言處理是一個多個腦區共同參與的復雜過程，并非由左腦額下回獨立完成.最新的研究結果表明，左腦額下回、顳中回、顳下回、及周邊區域共同構成一個完整的語言神經網絡.失讀癥兒童的語言困難主要表現為對詞匯拼讀能力受損，其臨床表現與左腦額下回受損患者基本一致.從本研究的結果來看，失讀癥兒童左腦額下回腦灰質密度低于正常兒童可能影響該腦區的語言處理活動.但失讀癥兒童大腦內部機制及各腦區如何協同工作仍然需要進一步研究.

5 結論

本研究使用3.0T磁共振儀對兩組受試大腦進行三維高分辨率T1加權成像，采用了目前最新的數據處理方法對兩組受試腦形態進行全腦對比，結果顯示失讀癥兒童左腦額下回灰質密度低于正常兒童.這一發現有助于我們理解失讀癥腦解剖特點，對失讀癥兒童的語言干預訓練提供神經解剖學依據.本研究同時存在局限性.首先，本研究得到的結果只能反映兩組受試的腦形態差異，而不能反映出他們的腦功能差異.限于篇幅，我們將對兩組受試的腦功能差異另文研究.第二，雖然我們嚴格按照VBM DARTEL處理方法對原始數據進行了標準化處理，由于MR成像儀的磁場穩定性和受試者的頭動影響，我們獲得的T1加權成像仍然會有瑕疵，這會導致一定的計算誤差.第三，本研究SPM8對兩組受試腦灰質采用雙樣本T檢驗時采用的p值矯正方法可能會導致統計結果出現一定的誤差.最后，本研究采用的成像技術和數據預處理方法還無法對腦白質的分數各向異性和神經叢走行方向進行運算.目前針對失讀癥兒童的腦灰質形態學研究取得一定成果，但對腦白質形態學研究相對較少.普通的成像技術目前還無法觀察到腦白質成分.我們在后續研究中將采用彌散張量成像技術和纖維示蹤技術，對腦白質神經叢的密度、走向等進行更精確的量化研究.

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R395.2

A

1673-260X（2017）01-0047-04

2016-10-15

汪謂超（1980-），男，漢族，安徽蕪湖，博士，語言與社會學研究