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中枢神经系统的脑淋巴系统是大脑中至关重要的废物清理系统，通过清除废物并维持脑内环境的稳定性，有助于保护神经系统的健康。随着科学技术的不断进步，人们对于大脑废物清除机制的认识不断深化，脑淋巴系统作为其中的一项重要机制已经成为一个研究热点。为此，思影推出脑淋巴系统专项数据分析业务，具体包括WMH(白质高信号）,FW-DTI，DTI-ALPS，PVS，gBOLD-CSF和脉络丛体积分析。 一，白质高信号（WMH）分析 白质高信号(WMH)与脑淋巴系统之间存在密切关联。脑液淋巴系统功能障碍可能导致脑内代谢废物蓄积,进而引起白质损伤和WMH的出现。脑室旁白质高信号(PVH)与脑淋巴系统的关系尤为密切,提示脑室周围的代谢废物清除障碍可能是PVH的主要原因。  数据准备： 白质高信号需要每个被试的T1加权图像和FLAIR图像。 白质高信号区域分割: 1.阈值分割:根据FLAIR图像的信号强度,设定一个阈值,将高于阈值的区域标记为WMH。阈值可以手动调整或自适应计算。 2.机器学习分割:训练机器学习模型(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)自动分割WMH。 形态学处理: 对分割结果进行形态学操作,去除小的噪声区域,得到最终的WMH分布图。 定量指标计算: 体积计算:通过计算WMH区域的体素数量和体素大小,得到WMH总体积和各脑叶的WMH体积。 数量计算:通过连通域分析,计算WMH区域的数量。 空间分布:计算WMH在不同脑区(如额叶、顶叶、枕叶等)的分布情况。 脑室旁高信号(PVH)和深部白质高信号(DWMH)的定量:根据WMH与脑室的距离,将其分为PVH和DWMH,分别计算各自的体积和数量。 结果可视化和报告生成 分割结果叠加显示:将WMH分割结果与原始MRI图像叠加显示,直观展示WMH的空间分布。 定量结果可视化:使用图表、雷达图等方式直观展示WMH的定量指标。 二、FW-DTI分析 自由水分子弥散张量成像(FW-DTI, Free Water Diffusion Tensor Imaging)是一种用于研究脑组织微结构和神经纤维束的成像技术。通过测量水分子在脑组织中的扩散方向和速率,它能够提供有关神经纤维束完整性和病理变化的重要信息。
具体处理步骤如下: 1. 数据格式转换和质量检查。 2. DTI数据预处理,包括去噪、去吉布斯伪影、EPI畸变校正和涡流校正。 3. FW-DTI分析,采用双张量模型替代常规DTI单张量模型。每个体素中的信号被拟合为两部分的模型:椭球张量(组织)和球张量(自由水)。自由水表示每个体素中FW的相对贡献(范围从0到1),而组织部分的张量反映了去除FW贡献信号后的组织微结构。 4. 构建白质(WM)骨架。 5. 进行统计分析和作图。  沿血管周围空间的弥散张量图像分析(DTI-ALPS)是一种基于扩散张力成像评估个体胶状淋巴系统功能的非侵入性方法。该技术主要通过测量与侧脑室旁水平血管周围间隙相垂直的投射纤维和联合纤维的弥散指标,来评估中枢神经系统的废物清除能力,被认为是评价中枢神经系统淋巴功能的重要生物标志物。 具体处理流程包括: 1. 计算DTI-ALPS所需的不同设备的DTI参数。 2. 数据格式转换和质量检查。 3. DTI数据预处理和张量重建。 4. 不同模态图像间的配准。 5. 感兴趣区域(ROI)绘制和ALPS指标计算。 6. 统计分析和作图。  越来越多的研究强调了血管周围间隙(PVS)在脑脊液/间质液循环和脑代谢废物清除中的作用,及其与神经系统疾病的关系。PVS是脑类淋巴系统的关键组分,其扩大可能是由于代谢产物淋巴引流不良的继发结果。 由于使用视觉评定量表对PVS进行评估比较耗时且精确度不足,因此可以使用一些自动和半自动的PVS分割和量化方法,包括:
2.基于深度学习的分割方法,利用卷积神经网络等深度学习模型,通过训练网络学习PVS的特征表示,实现对脑影像中PVS的自动分割。这种方法具有自动化程度高、精度高和适应性强的优势。
 最近的研究表明,全局血氧水平依赖性(gBOLD)信号与脑脊液(CSF)流入动力学之间的耦合强度可能是脑淋巴功能的指标。
数据处理流程主要包括: 1. 数据格式转换和质量检查。 2. 定义感兴趣区域(ROI)并进行配准。 3. 量化gBOLD-CSF耦合强度。 4. 进行统计分析和作图。 六、脉络丛体积分析 脉络丛(CP, choroid plexus)是由血管、结缔组织和细胞组成的网络,是免疫细胞从血液到大脑的通道。作为产生脑脊液的主要场所,它对于清除脑细胞中的废物和有毒蛋白质至关重要。脉络丛已被证明在中枢神经系统炎症中发挥着重要作用。思影可为您提供脉络丛自动分割与体积计算分析及其他衍生分析如：脉络丛灌注指标分析。  |
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