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基础知识 功能MRI (fMRI，Functional MRI)能够间接的无创测量神经元的活动，并对激活的大脑皮层区成像。fMRI是基于大脑受到的刺激与局部脑组织的代谢相关这样一个事实。这种代谢活性导致血液的磁化性质发生改变，由于血流动力学的变化（血流和血流容积）能够利用fMRI 进行成像。 对视皮层激活区的可视化技术最早出现在1991年，即在视觉刺激时，通过注射静脉对比剂，观察其首过效应，了解血液灌注的变化。自从那时起，在 fMRI的应用中，血液作为内源对比剂引起了广大研究者的兴趣。在1990年早期的动物实验研究中发现血氧变化与图像的对比度改变相关，这些变化与血液的磁化特性有关，局部的血氧含量是影响信号强度最重要的因素。基于该方法的首次在体实验是在装备有 EPI成像技术的扫描仪（高场）上进行的。在早期实验中证实了该对比度也能在传统的梯度回波（GRE）序列上进行，自此之后，fMRI的方法得到了广泛而深入的发展，已经能够在标准的 1.5T扫描仪上很好的完成。大脑活动模式的差异能够通过不同皮层区 fMRI表现反映出来。现在 fMRI正在广泛用于基础研究，但是已经逐步走进临床，并在不同领域内有越来越广泛的应用。较为有前景的应用之一是关键皮层区的治疗前的定位和脑梗塞，颅脑外伤，药物治疗等疗效监控。然而，在 fMRI开始之初，主要是针对视听觉中枢，并发展了复杂的成功实验范例，检测了大脑活动的初级和次级区域，也包括皮层下区域和小脑。本章将介绍 fMRI成像的生理学和物理学基础，并通过临床实际应用进一步深入讲解。 1.1 生理学基础 对大脑皮层区域的刺激，如运动皮层，可以通过敲手指或其他刺激，使脑皮层相应区域局部代谢活动增强，神经元能量的消耗可以通过 ATP转换为 ADP来提供新的能量，ADP在消耗氧之后又可以转换为 ATP，而 ADP本身是神经元周围毛细血管的舒张剂，最终结果是相对脑血流容积（rCBV）和相对脑血流（rCBF）增加，并能够被MRI探测到。在 PET研究的帮助下，证明该变化能够使局部的 rCBV和 rCBF增加 30% 以上，而抗磁性的氧合血红蛋白转换为顺磁性的脱氧血红蛋白的同时释放出氧气，神经元消耗氧气来补充 ATP。该过程增加的局部脱氧血红蛋白在脑内大约变化范围约为 5%，例如，活动区皮层的神经元是受到血流量的增加影响的其rCBV 和 rCBF 典型的变化的时间尺度是在秒级。 1.2 对比度 1.2.1 BOLD 对比 fMRI利用了血流动力学效应中 rCBF和 rCBV的增加，减低了脱氧血红蛋白的浓度，而对活化的皮层区进行成像。目前主要的 fMRI技术是基于脱氧血红蛋白的浓度变化，即血氧水平依赖，也就是所谓的 BOLD对比。BOLD 对比也体现了局部的自旋-自旋弛豫时间T2*的改变，因为在氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间磁化特性不同，而在皮层活化过程中两个可逆的过程共同决定着脱氧血红蛋白的浓度：一方面在毛细血管内脱氧血红蛋白的绝对量是增加的；另一方面，由于 rCBF和 rCBV的增加过度的弥补了氧气的消耗，导致血液中有效脱氧血红蛋白的浓度降低。因为脱氧血红蛋白是顺磁性物质，形成局部磁场梯度，最终导致在较大区域内出现磁场的差异，这是 fMRI最主要的成像因素，表现为血管内、外和脑实质磁场的改变。通过这些存在梯度磁场的水分子(血液中)将会出现共振频率的变化，引起相位位移，最终的结果导致了附加的自旋散相和自旋-自旋弛豫时间T2*的缩短。因此，T2*的降低依赖于局部梯度场强和时间间隔，水分子能够“看到”这些附加磁场。这意味着，在脑受刺激区，脱氧血红蛋白浓度的减低导致局部更均匀的磁场，能够通过延长的T2*观测到。因此，所用序列必须对磁敏感变化十分敏感，如，梯度回波技术 FLASH或 EPI是对激活皮层成像的理想序列，因为其对T2*的变化十分敏感。使用这些技术，能够检测到受刺激区，即对激活的脑皮层区进行磁敏感加权成像。由于脑静脉血管内也包含浓度降低的脱氧血红蛋白，受刺激时，在磁敏感加权像上表现为亮信号。包括 rCBV，rCBF，红细胞比容，动脉和静脉血管内的氧分压等在内众多参数，使得 fMRI非常复杂，但是目前只有简单的理论模型存在，形成不同假说来解释 BOLD对比。在最简单的模型中假设血管为圆柱体，无限长，该圆柱体的磁化率与周围组织不同，对进出圆柱体的质子的频率计算方法如下图： 图 1 圆柱内： 圆柱外： 该式中(1-Y)Δχ描述氧饱和度Y与血液磁化率之间的关系，而Y又依赖于氧分压Po2，两者之间的联系为： P50为血红蛋白分子与被氧占据50%时的氧分压。 ωB 共振频率改变； ω0 主磁场的共振频率； Δχ血管和周围组织之间磁化率最大差异； Y 氧饱和的血液 (0 = 完全脱氧，1 = 完全氧化), a 血管直径, r 向量所在位置与圆柱体轴之间的距离， φ 位置r和正常主磁场方向与圆柱长轴的夹角 θ 圆柱轴与主磁场之间的夹角。 举例 在与主磁场方向垂直的血管内完全氧合和完全脱氧之间的磁化率差别为Δχ = 0.08 ppm，假设氧饱合Y为 0.6，主磁场强度为1.5T，血管表面（r=a）时大约为13 Hz (~0.2 ppm)。注意：上述方程中(1-Y)Δχ可以描述随血氧饱和度Y的改变，血液的磁敏感的差异，氧的浓度依赖于氧分压，及P50时氧分压（氧气与血红蛋白结合占据血红蛋白氧结合位点一半时的氧分压）。 利用圆柱模型进行的数值模拟，弥散效应（自由运动）的差异依赖于磁场中的横向弛豫速率1/T2*。影响弥散效应和1/T2*之间的相互关系的因素包括：血管直径，梯度场强度和质子在两个RF脉冲之间移动的距离及读出的信号强度。对于小血管（管径 <> 在该简单模型中，单位体积的组织内即包含了毛细血管/静脉，还包含了组织，计算出的横向弛豫率：相对于大血管，1/T2*∝ν·bL；相对于毛细血管，1/T2*∝ν2·(bs)γ·p 其中γ为模型特异性的常量，ν为血管表面频率的改变，bL为大血管在组织内的分量，bs为毛细血管在组织内的分量，p是所有毛细血管中开放的毛细血管的分量（感兴趣区内）。 场强依赖的对比 参考上述公式，磁敏感导致的血管表面共振频率的偏移与主磁场强度B0成正比。因此，有效的横向弛豫速率能够通过公式：1/T2*∝B0（大血管）和公式1/T2*∝B02（毛细血管）之间的关系进行描述。举例：在 4T场强中毛细血管弛豫率的变化为7.1倍，而在1.5T下时的变化为2.7倍，因此场强依赖的刺激效果能够通过与主磁场的线性或平方关系计算。在高场中，刺激效应之所以能够区分开来可能是因为在毛细血管水平是以二次方形式增加，而使之与受激活的脑实质和较大的引流静脉存在显著差别。实验研究证实，在1.5T 和 4T之间因为场强导致的变化指数在1.6到2之间。 其他可选择的对比 最早的 fMRI测量中表现出的功能性信号改变是通过外源性给予对比剂（Gd-DTPA）得到的，现在该技术已经与 fMRI无关联，因为能够通过无创的BOLD效应，该技术具备即刻成像、可重复等优点。通过使用不同的测量参数，刺激效果的特征性改变能够明确地包含到 fMRI之中，如流入效应在血流敏感序列中表现显著，因为血流的增加与高灌注状态相关，该技术被称为血流水平依赖对比（FOLD，flow level dependent contrast）能够特殊选择的测量参数（传统序列）设计，也可以通过对流入质子的 HF准备，使之流入的质子流向感兴趣层面（STAR技术）。BOLD对比测量技术是基于反复测在氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间磁敏感差异所致的MR 信号强度的差异。扫描仪必须满足一定的要求（稳定性，主磁场的均匀性）和通过相应测量技术（优化的序列能够对微小的磁敏感变化高度敏感）。 图像采集技术 梯度回波技术 fMRI 在临床常用的扫描仪上所用的序列常常是基于梯度回波（如 FLASH技术）。FLASH序列的主要优点是常见、简单、高信噪比和高空间分辨率。另一方面，该序列测量时间需要数秒钟，这成为应用 BOLD成像时受到时间分辨率的限制。因此在一个实验设计的刺激中，分别测量激活相和非激活相的表现，但不能够在高时间分辨率条件下测量两种时相之间的转变过程。实际上，因为测量所需时间较长，经常需要在测量的层数和循环次数之间找到妥协以增加统计的稳定性。同样，因为较长的采集时间，小的周期性变化信号也能够通过FLASH技术观察到（如来自于呼吸和心动周期的信号）。这些信号的变化，在相对较长的采集时间内能够得到平均，但是还是会影响信号的强度。校正的方法正在研究中，已经发表的方法包括通过使用参考回波来校正周期性信号的变异。另一方面，FLASH最重要的优势是图像的畸变不明显，如，采用 FLASH技术得到的功能图像与形态学图像相关性极好能够直接叠加，清楚的描述出活化区域。 平面回波（EPI）技术 平面回波 EPI技术使得亚秒成像成为可能，一次RF激发之后采集全部图像信息。因为 BOLD效应发生的时间在几秒钟内，因此在连续的 RF激发同一层时，仍然能够对其他层面进行采集数据。在总采集图像时间不变的情况下，使用 EPI技术能够得到更高的时间分辨率，无论是某一层还是更多层，使得数据具有更好的统计学稳定性。因此，如同 FLASH序列一样，因为较低的信噪比所以不得不采用相对较厚的层厚，不能出现层间交叉（cross talk）伪影。EPI序列因为采集速度快，对周期性的生理活动如呼吸和心跳不敏感。另外主磁场的不均匀性能够造成图像的畸变，这是因为所有的数据都是在一次 RF激发之后采集的，将激活皮层区域与解剖位置相融合可能会遇到困难，图像如不经过畸形矫正是无法与解剖图像融合的。 快速自旋回波（FSE, TSE） TSE序列是以一个RF脉冲开始随后紧接一系列自旋回波，可以用来填充一些列 K空间数据线，基于弥散效应，TSE技术使得在毛细血管和大血管之间信号的差异能够很好的区分，因此，大血管的磁场能够通过外加的线性梯度场来描述。如果连续回波之间的时间间隔足够短，相位散相的自旋质子能够重新聚相。在 fMRI数据中只有毛细血管的信号对成像有贡献，而在典型的试验中，这些变化的幅度非常小（~2%），这只能在高度稳定的扫描仪和非常好的位置固定的病人能够完成。因此，应用TSE fMRI 较罕见。 STAR 技术(Blood-Bolus Tagging) 交替射频信号靶标技术（STAR，signal targeting with alternating radiofrequency）该技术是通过对血液进行180°翻转恢复脉冲进行标记，随后对邻近该层的感兴趣层面进行连续成像，在标记和读出的血流之间的时间间隔可以变化，典型的时间范围可以从800ms到1200ms。为了进一步降低静止组织对信号的贡献，可以通过两次完全相同的测量（只是有或无翻转恢复脉冲）直接经差减后得到。读出数据可以应用带有流动补偿的分段 FLASH序列或 EPI技术。通过可变翻转角能够得到几乎加倍的横向磁化矢量，首先利用翻转恢复方法标记的血液，而后通过对背景信号的抑制和对标记血液信号的加倍，利用该技术的流入增强效应进行fMRI（即 FOLD对比）。 2.1 采集序列优化 基于BOLD对比的技术能够探查到氧合和脱氧血红蛋白之间磁敏感之间的细微差异。梯度回波技术（FLASH）和 EPI是最主要的技术方法。因为这些技术对磁敏感效应高度敏感，与传统 MRI对磁敏感差异的低敏感性正好相反，短回波，短 TR使得成像时间明显减短，fMRI测量技术必须经过优化，使其对 BOLD效应中的磁敏感效应具有最大的敏感性。因此，序列优化中的原则是尽可能使磁敏感相关的质子去相位效应最大化。可能的参数包括：TE，层厚，FOV，矩阵大小等。体素的大小依赖于对解剖细节的分辨率要求，因此能够测量的刺激效应依赖于体素内受到刺激者和非刺激者之间的比率。对于体素大者，部分容积效应降低能够测量到的刺激效应，需要相应参数调整，如延长 TE以增加自旋散相的敏感性。因此，依据质子的弛豫机制，在读出方向上能够测定的 MR信号，成指数下降。因此在试验中最重要的需要优化的参数是 TE。 FLASH 估计最优TE的方法是通过计算稳态下的横向磁化（所测层面） 其中所有与T2*无关的参数归结为常数α， 其中x位置处的ρ(x)质子密度，α翻转角，TR重复时间，T1是纵向弛豫时间。在FLASH图像的体素之间信号差异通过下式计算： 其中αs在刺激过程中常量，αr表示对照（静息状态）下常量，T2s*受刺激过程中的有效横向弛豫时间，T2r*在非刺激（对照）过程中的有效横向弛豫时间。因此，定量描述αs和αr不依赖于T2r*。假设BOLD对比仅受磁敏感效应影响的前提下，流入相关的SI改变是可以忽略的，区分受刺激和对照组两种的最优TE可以通过下式来判定： 如果T2r*和T2s*在同一数量级，那么TEopt≈T2r*，即最优回波时间与有效横向弛豫时间可比。 举例1 在1.5T扫描仪上，对自愿者进行扫描测试来估计最佳的TE，有效的横向磁豫时间T2*（灰质运动区）分别在刺激和非刺激两种条件下（如敲手指法），TE从15ms增加到95 ms，增加的幅度为10ms，通过描点法得到曲线，利用最小二乘法进行拟合，可得到的最佳的TE时间为70 ms。
举例2 下图中表示回波时间TE≠TEopt刺激效果的相对定量，当TE为 60ms时能够达到大约98%的最大刺激效果（此时的TE = 70ms），而此时单层的信号的读出时间增加，此时的信号强度大约提高 20%。回波时间TE与BOLD效应之间的联系，随着偏离最优的回波时间TE=T2*，当TE长于最优回波时间TEopt时，由于T2*导致的信号衰减，当TE短于TEopt时信号增强。
图3 分别通过使用40ms和60ms两种TE来考察刺激效果对TE的依赖性，每个TE均采集60幅图像，分动手指和不动为两种状态，每次个状态采集10幅，交换一次。总的测量时间为30min，平均下来14s/幅，信号的变化大约为5%（TE =40ms）和10%（TE =60ms）。之所以会出现信号的增加是由于完全弛豫的自旋质子流入感兴趣层面，而静止的质子在几次HF激发后达到稳态。通过小翻转角（15°）能够对流入信号达到最小的敏感性，而大翻转角（40°） 则相反，使流入信号最大化。另外，使用 FLASH序列可以通过降低读出带宽来提高信噪比。这是基于这样一个事实：采集MRI图像是经过低通滤波，低读出带宽对应着较低的边界频率，因此能够在频域中更好的抑制随机分布的噪音。降低读出带宽可以通过降低读出梯度来实现，但是这也导致了对主磁场不均匀性敏感。另一方面，水和脂肪的化学位移会随着带宽的降低而增加，例如，来自于皮下脂肪质子的信号与来至于脑实质的质子信号之间的叠加。同时增加读出时间和TR也增加了对流动伪影的高敏感性。实际上，读出方向上带宽的下限为16 Hz/体素。
图4 回波时间对运动皮层的刺激情况信号强度之间的联系，使用的是FLASH序列，回波时间的变化范围是TE=40和60 ms，总共60幅图像，10幅变换一次（刺激vs.静止）。结果表明当刺激效应降低 5%左右时，信号强度增加大约 20%。 注意：脂肪质子的信号通过频率选择的方法能够很好地抑制（低带宽）。 EPI 平面回波技术 通过与 FLASH一样的方法对 EPI序列的 TE进行优化，但是应注意 K空间编码线的特定时间次序可能导致对T2*敏感性上的差异。尽管应用 FLASH技术建立了磁化稳态，EPI技术在读出信号过程中达到稳态，随后的K空间编码线因为T2*弛豫，而出现不同加权的信号。标准的EPI序列所用的翻转角为90°，读出方向上的横向弛豫成份能够通过梯度切换（FID EPI）获得。 TSE 快速自旋回波 由于刺激程序设计与T2改变有关，对TE时间的估计能够达到从T2*到T2的转变，选择最优的TE应该是在灰质的横向弛豫时间范围之内。采用的典型实验参数为16个TE（100–200 ms），回波间隔（echo spacing）大致为20-30ms，TR大约为1,500–2,500 ms。 STAR 在STAR试验中，SI取决于在标记和读出流入质子之间的时间间隔，因此TI的选择至关重要。TI的范围可以800-1200ms，因为血液的T1值为1200ms。STAR测量在绝大多数情况下是在横轴位上进行的，翻转体块的厚度范围多在6 - 250px，目的是保证数据采集过程中全部流入的血液信号都能过得到标记，与之平行的读出层厚为4 - 6 mm，高于标记体块的范围为2 - 4mm的目的是避免标记体块与读出层之间出现重叠。 2.3 不同成像方法之间的比较 一个关键问题是针对不同的临床应用选择不同的成像技术（序列），不同的技术之间各有优缺点，必须根据实验设计来权衡，以下是序列选择的简短而清晰的使用原则。 2.3.1 FLASH ·测量参数：TE~ T2* (40–60 ms)，翻转角10 至 40°之间，TRmin (60–100 ms)，绝大多数为单层测量； · 优势：高空间分辨率，序列易得，高信噪比，fMRI图像能与解剖图完美融合； · 劣势：时间分辨率相对低 (5–15 s)；成像层数少(Nslices/ time)；总测量时间长(采集60幅fMRI需15 min)。 2.3.2 EPI · 参数：TE~T2* (> 40 ms)；翻转角 90°；多层技术(约 20 slices)；TR 数秒 (2–4 s) ； · 优势：高时间分辨率；多层技术（大范围成像）； · 劣势：对伪影敏感，图像变形问题，只能在畸形矫正之后与解剖图像融合。 2.3.3 TSE · 参数：TE 100–200 ms，回波链16，回波间隔(echo spacing) 20–30 ms; TR 范围为 1,500–2,500 ms； · 优势：抑制非毛细血管对图像的影响； · 劣势：对扫描仪的稳定性和病人的配合要求高，能够观察到的改变小且每一层成像时间长(20–40 s)。 2.3.4 STAR · 参数：在翻转和读出之间的时间间隔为 800–1,200 ms；读出序列使用分段 FLASH 或 EPI 技术。 · 优势：稳定的技术；可能在低场强磁共振中使用；动态监测 fMRI 效应，改变标记血液与读出信号之间的等待之间 (FOLD 对比) · 缺点：只能单层测量；因为存在等待时间，时间分辨率低；由于TI(约为1.2s，1.5 T)的存在会出现信号强度的降低。 注意：必须依据临床应用和实验特点来选择应用 TSE 和 STAR 技术。因为 FLASH对图像伪影不敏感，且应用广泛，在过去试验中利用低带宽的 FLASH进行 fMRI实验，翻转角10–40°，TE 40–60 ms。层厚 3–10 mm，FOV 180–250 mm。时间分辨率128 × 128 矩阵时为 10–15 s/image。如今，绝大多是 fMRI采用 EPI技术，能够得到的分辨率 64 × 64 至 128 × 128，20 层（2–4 s/image）,厚度 5-10mm。 图5 比较EPI BOLD和EPI STAR两种方法功能成像：受试者为健康志愿者，进行左侧手指的敲击实验，形态学成像为T1 SE；EPI BOLD（白色区域）叠加其上；而EPI STAR在TI = 800 和1,000 ms时获得的图像更佳；在不同反转时间（TI）下激活区出现显著变化可能是由于EPI STAR 对流动更加敏感所致（FOLD 对比） 数据分析 fMRI 图像数据分析的目的是找出大脑受刺激的活化区域并定量化。统计学方法多半采用统计参数图，其依据是在受刺激和对照之间皮层活化区域出现较高的参数值。为了计算BOLD效应，因为该效应在刺激区和非刺激区差别极小，必须采用高度复杂的统计学方法，对图像的噪声水平进行有效估计。在 fMRI数据中的伪影，如头动，可能对 fMRI造成致命影响。所有分析方法均基于随机噪声进行统计平均后（降低），大脑皮层激活区存在持续的连续信号。不同的统计学方法可能在绝对值上存在差异，而最终对显著性差异造成影响，同时对刺激的活化区域显示也可能存在影响。这时也使造成确切描述一个活化的区域变得很困难。为了能够更加准确的定位，通常要与剖结构相融合。
图 6 fMRI数据采集和数据评估示意 fMRI数据是在对目标部位进行解剖成像后采集，交替采集刺激和非刺激两种条件下的图像数据；对数据进行评估得到统计参数图，其中激活的皮层区域出现高信号，并将参数图与对应的形态学图像进行融合；感兴趣区的信号强度-时间曲线反映了刺激和刺激时信号强度的时间变化（质控）。
3.1 减影法 对fMRI数据进行分析的最简单的方法包括差减法（将刺激和非刺激得到的两组图像进行做差，然后作出判定）。使用的SI均值依据：
其中μr(i,j)非刺激条件下的体素(i,j)信号的均值；μs(i,j) 刺激条件下的体素(i,j)信号的均值； nr非刺激图像的数目；ns刺激图像的数目；JAX非刺激图像中，第kth体素(i,j)信号强度；Sk(i,j)激图像中，第kth体素(i,j)信号强度；差减之后的信号强度：
对于差值的绝对值来代表信号的差异：
由此可知，在受到刺激前后，SI变化最大的区域对应最大的信号强度。 3.2 统计学方法 包括 Student's t-Test 和 Z-Score 分析 应用统计学检验能够揭示出SI变化出现显著差异，假设SI的变化符合高斯（Gaussian）分布，刺激和非刺激的数据资料可以通过Student's t-Test对均值进行显著性检验。统计测试试图拒绝两种均值之间相等时的零假设，对于体素(i,j)，对应的Student's t-Test 的检出值为：
数据的标准差表示为：
进一步计算出标准误为：
其中SDr是体素(i,j)在无刺激（对照）组fMRI时的标准差； SDs是体素(i,j)在受刺激（实验）组fMRI时的标准差。 Student's t-Test定量描述，在零假设条件下，当t≥|t1|时，从t中得到t1的概率为p，而所有在刺激条件下与静止时比较出现显著性差异的体素的可能性为p(t)
与Student's t-Test的主要差别只是考虑了样本数的影响。与减法接近，Student's的i或Z值能够做出更好的预测。最终通过计算每个体素的Student's的i或Z值得到统计参数图。该方法得到的统计分析的稳定性号，特别是对上矢状窦血流信号的抑制非常理想。然而，所有的统计学方法均会从统计样本数的增加中受益，相应的统计参数图的质量也会改善。 3.3 相关分析 活化区域也可以通过体素-体素之间的事件相关关系获得，假设时间-信号反应曲线的数据系列长度为N，而且测量的数据点和参考功能吻合，线性相关的相关系数可以定量表示为：
fk(i,j)是第kth幅fMRI图像的体素(i,j)的信号强度； nk是第kth幅fMRI图像的功能参考值； N是fMRI系列图像的数目； μf(i,j) fMRI序列的体素(i,j)平均信号强度； μr 参考（对照）组的平均信号强度 具有统计学意义时的表述为：
在应用相关方法时遇到的主要问题是参考功能的选择，因为某个信号变化具有波动性，可能因刺激的时限和模式不同而存在差异。因此在实际工作中，通常采用矩形函数功能进行相关分析，而且其统计数据评估结果与使用Student's t-Test或Z值法等效。 3.4 定量评价刺激效果 除了对活化区定位外，对刺激效应的定量化来理解刺激实验的结果也是必须的，同时进行刺激和对照（非刺激）获得数据的对照分析。因此，可以根据参数图获得激活区的SI差别，进而测量激活的程度。例如，可以表述为激活区信号增加的百分比，激活区域的大小，或参数图中均值增加的幅度等。可能遇到的问题是激活区边界模糊，而现在已有的方法能够几乎完全去除观测者带来的误差。使用统计检验能够在单一检查内和不同患者之间根据相应的参数图作出比较。较为简单的方法是依据Student's t-Test参数图与参考格相匹配后定量的计算出激活效应。只有当体素的值显著高于阈值时将体素计算在内，进而能够计算并定义出激活区的大小和绝对值。 3.5 伪影和运动校正 对fMRI的分析是基于体素-体素之间出现极微小的SI变化，因此对图像中的伪影非常敏感。伪影主要来源于技术缺陷（如主磁场的不均匀，扫描仪不稳定等）和受试者生理效应（周期性的生理过程，如，心跳和呼吸等）。参数图中明显的伪影可能是由于头部固定不稳造成血管和周围组织之间SI的差异导致该方法使用中出现问题。周期性的运动表现与刺激的阶段有关，导致的SI的变化时运动程度依赖的对比（MOLD：motion-level-dependent congtrast）。 因此在检查过程中，保持患者头部固定不动至关重要。
图7 比较统计方法（减影法和t检验）对结果地影响：上面的部分由t-test法获得的统计参数图；下面的部分是由减影获得的绝对参数图。刺激实验的方法为：采集60幅如想，每10幅交换一次（刺激状态和静止对照）由左向右的参数图分别是对20，40，60幅图像进行比较所得结果。参数图的图像质量随着测量片层数目的增加而增加。经过比较发现，t-检验所得激活区的信号（矢状窦附近）更加清晰。
对于单层技术，与层面垂直的运动由于可能导致层面内的部分不能激活而造成无法重建出缺失的信息，成为成像主要问题。另外，使用多层技术，并进行运动校正计算后可以对检测容积内的数据进行有效校准。对于出现在层之间的fMRI序列而言，对头部运动导致伪影进行校正困难，因为采集图像中噪声大，脑组织细微结构对比差。通常，在fMRI成像之间要进行运动校正，以减少图像的噪音，但是可能会导致参数图中解剖细节丢失。为了改善图像的精确性可以通过插值处理提高最终图像的质量，这也使得运动校正的图像依赖于滤过和插值处理。另一方面，依赖于感兴趣区的位置，因为气-骨界面可能造成严重的模糊伪影，使得针对该区的fMRI检查几乎不可能进行。
图 8 采用相关方法进行数据分析 对上述实验数据采用两种不同的参考功能区进行分析：此处的“参考功能区”定义为激活的右侧大脑皮层（上）信号-时间曲线和上矢状窦（下）信号的信号-时间曲线，结果表明参考功能区的选择能够影响激活皮层区的统计参数图信号分布和信号大小
图 9 运动校正的实例 将未校正（右侧）和校正过（左侧）的统计参数图进行比较，使用运动校正能够将中心的大脑沟回区域相关性达到最大化，使最终得到的激活区边界更加清晰
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