脑功能成像分析软件

脑功能成像分析软件(AFNI)的使用介绍

北京生物医学工程 1999年第1期第0卷应用软件介绍

作者：孙沛刘景文

单位：孙沛刘景文中国科学院高能物理研究所二室(北京100039)

引言

随着科学技术的发展，人们现在可以对大脑进行无损的结构和功能成像，其中主要包括计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)等结构成像方法；脑电图(E EG)、单光子发射断层扫描

(SPECT)、正电子断层扫描(PET)、功能磁共振成像(FMRI)、脑磁图(MEG)等功能成像方法。目前各种结构和功能成像方法已普遍应用于临床诊断和研究之中。而近十几年发展起来的正电子断层扫描、功能磁共振成像和脑磁图等功能成像方法由于其具备较好的空间和时间分辨率，也可以对人类的认知活动进行研究。

在对大脑认知功能进行脑功能成像研究之中，由于其方法本身的特殊性，图像后处理是其中重要的组成部分。本文主要介绍有关功能磁共振成像的图像后处理方法。

随着磁共振成像技术的发展，人们现在可以通过磁共振成像，无损地观测与神经活动增加的相应位置关联的脑部皮质血容积、血流和血氧合的变化，对人类的认知活动进行脑功能成像的研究［1］。

在脑功能成像实验中，一般有10～20个实验序列，一个序列可以取到50～100次扫描，每次扫描中对大脑的多个层面同时进行观测，一般在4～10层。整个实验所收集的数据量很大。由于实验结果数据量较大以及脑功能成像实验本身的特殊性，在数据分析中就有必要发展相应的处理软件。目前国外大多数脑成像研究中心都致力于发展自己的分析软件。

脑功能成像分析软件(analysis of functional neuroimages, AFNI)是由

美国Wisconsin医学院生物物理研究所开发研制的，其主要开发者为Cox博士。

AFNI是一个交互式的脑功能成像数据分析软件，它可以将低分辨率的脑功

能成像的实验结果叠加在具有较高分辨率的结构脑图像上进行三维显示；通过选择一些特定的特征点，它可以将实验数据转换到立体定位(talairach-tournoux)坐标；它可以同时在屏幕上显示三个正交的平面图像，显示的图像可以在各种功能和解剖数据之间互相转换；其附加的程序包可以对三维图像数据集进行操作和融合［2］。

AFNI1.0版本在1995年正式发布，1997年2月发展到AFNI2.01版，并将于近期推出新的版本。现在世界上有超过100个单位注册使用AFNI。AFNI对于非商业性的研究目的的使用是免费的，临床和商业性的使用必须要征得美国Wisco nsin医学院的许可。

AFNI可以在Unix工作站环境上运行。工作系统需要32兆以上内存，X11R5窗口系统和Motif1.2工具箱，ANSIC编译器和足够的硬盘空间放置数据。目前A FNI不能运行于微软公司的Windows平台和苹果公司的Macintosh平台。这里需要说明的是，AFNI仍然可以在微机上使用，系统需要Pentium133以上计算机，32兆以上内存，Linux操作系统(一种免费的微机版Unix系统)，X11R5窗口系统和Motif1.2或Lesstif0.79(免费的Motif替代品)工具箱。

1 主要设计思想

对图像数据进行可视化和三维的分析将对神经科学研究者提供极大的帮助。AFNI正是从这一点出发提出其设计目的，主要有四个：可视化；进行立体定位坐标的转换；对多种功能实验数据集进行平均和统计分析；简便的交互式操作［2］。

要实现以上目的，主要存在以下三个主要困难：由于人类大脑的正常解剖差异，在个体之间对功能实验数据进行比较和平均是非常复杂的。目前广泛接受的技术是将个体的实验数据转换到标准立体定位坐标上，以调适这种差异；多种数据类型之间的相互匹配问题，其中主要是功能数据与解剖数据之间的配准问题；在计算机程序中实现大数据量操作的问题。

1.1 立体定位坐标的转换

前联合(anterior commissure, AC)和后联合(posterior commissure,PC)是联接大脑两半球的两个神经纤维束，前后联合的连线基本上处于人脑正中矢状切面。脑神经解剖研究表明［3］，AC-PC线与中央灰质核团有确定的空间关系，与端脑有足够准确的空间关系。因此可以利用AC-PC线的解剖特性对大脑进行立体定位。

图1 大脑正中矢状切面中央部分示意图

在Talairach立体定位坐标系中，水平轴Y(大脑从前到后)定义为AC的上缘和PC的下缘的切线；垂直轴Z(大脑从下到上)定义为AC-PC线的垂线，垂足为AC后缘的切点；横向轴X(大脑从左到右)，定义为Y、Z轴的垂线。目前国际上普遍接受的医学影像数据及传输标准3.0版(digital imaging and communic ations in medicine standard,DICOM 3.0)中的坐标定位标准与此是一致的［3］。

根据Talairach立体定位坐标，大脑皮层在X轴方向被等分为8个部分，即最左端到AC-PC线(d,c,b,a,68mm)，AC-PC线到最右端(a,b,c,d,68mm)；大脑皮层在Y轴方向被等分为11个部分，即最前端(额叶)到AC(A，B，C，D，70mm)，AC到PC(E1,E2,E3,23mm)，PC到最后端(枕叶)(F，G，

H，I，79mm)；大脑皮层在Z轴方向被等分为12个部分，即最下端(颞叶)到AC(12，11，10，9，42mm)，AC到最上端(顶颞叶)(8，7，6，5，4，3，2，1，74mm)［4］。

在AFNI中，被试个体数据向立体定位坐标的转换是通过以下两个步骤完成的：

(1)AC-PC线校正：由于在正常解剖定位中AC-PC线位置居中，通过AC-PC 线校正可以将实验过程中被试扫描的位置偏差校正过来。在解剖图像上，选择5个特征点，即AC的最上缘；AC的最后缘；PC的最下缘；第一个中间矢状面点；第二个中间矢状面点。后两个点应位于大脑纵向组织上，并且相距应在20mm以上。在各点选定之后，计算机将对所选各点之间的关系符合程度进行评价，AC-PC线与正中矢状面两点连线必须少于2°的偏差。在可接受的范围内，计算机将对被试数据进行转换。

(2)Talairach坐标转换：在产生了AC-PC校正的数据集之后，AFNI将在此基础上进一步对被试数据进行转换。在AC-PC校正图像上，选择6个特征点，即皮层最上端(顶叶)；皮层最下端(颞叶)；皮层最前端(额叶)；皮层最后端(枕叶)；皮层最右端(顶颞叶)；皮层最左端(顶颞叶)。在各点选定之后，计算机也将对所选各点之间形成的相互关系进行评价，主要是评价与Talairach标准之间偏差的程度。在可接受的偏差范围中进行转换，得到个体被试的立体定位坐标转换数据集。

1.2 功能图像的转换

前面我们已经提过功能图像应叠加于解剖图像之上。一旦将功能图像映射或融合到解剖图像上，功能图像也可以映射到立体定位坐标。在脑功能成像实验中，一般都要在功能实验的前后进行一次高分辨率的整个大脑的扫描。