freeroi 在功能磁共振roi分析中的应用
磁共振波谱在诊断颅内肿瘤中的应用
乳酸(lactic acid，Lac)
Lac峰出现是无氧酵解和Lac清除率降低的结果，提示脑组织缺血、缺氧，坏死 肿瘤的能量代谢特点为糖酵解作用增强，故高级别胶质瘤中心及周围的波谱中多出现Lac峰，但不是恶性肿瘤的可靠征象 囊肿、脓肿、梗塞、坏死、术后缺损区或体积较大的良性肿瘤（因限制Lac的清除导致清除率下降）也出现Lac峰 Lac的波谱位于1.33ppm处，在正常脑组织内探测不到
Department of Neurosurgery Peking University People’s Hospital
丙氨酸(alanine，Ala)
Ala来自于糖分解中的丙酮酸，是谷氨酰胺转氨基和部分氧化作用大于糖酵解的结果 Ala增高被认为是脑膜瘤的特征，但并非所有脑膜瘤均会出现 胶质瘤内也可出现Ala峰，脑膜瘤的Ala/Cr比值比星形细胞瘤高3-4倍 神经鞘瘤和转移瘤无Ala峰 Ala峰的波谱位于波谱曲线1.4ppm处
Department of Neurosurgery Peking University People’s Hospital
氢质子磁共振波谱(1H-MRS)
目前，可用在医学领域波谱研究的原子核有1H、31P、23Na、13C、19F、7Li等 由于氢质子1H较其他原子核在有机物结构中具有高自然丰度和核磁感性，故做波谱分析时多采用1H 1H-MRS在脑部疾病诊断中的应用最为广泛 如:脑肿瘤、脑梗塞、脑脓肿、脑炎、癫痫、家族性精神分裂症、缺血缺氧性脑病、多发性硬化、肝性脑病、脑部的放射性损伤等
可检测出活体组织代谢物的浓度，为MRI影像提供定量诊断依据 可反映组织的代谢信息和状态，来确定组织的性质 是目前唯一无创研究人体器官、组织代谢、生化改变及化合物定量分析的方法
功能磁共振成像原理
功能磁共振成像原理
功能磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）是一种用于研究大脑活动的非侵入性影像技术。
其原理基于磁共振成像（MRI）技术，但通过测量脑血流动力学的变化来推断脑区的活动。
fMRI利用磁共振成像技术中的磁性共振现象，即通过使核磁共振态发生能级转移来获得图像。
在fMRI中，一个人被置于磁共振扫描机中，机器会产生一个强磁场，使得人体中的氢原子核（其中包括大量的水分子）沿特定方向有序排列。
然后，通过施加无线电波脉冲，使氢原子核进入激发态。
当脉冲停止时，激发态核自发放出能量，产生信号。
通过检测这些信号，可以重建出人体内的图像。
在fMRI中，为了评估脑活动，需要测量氧合血红蛋白（Hemoglobin，Hb）氧化态（oxy-Hb）和还原态（deo-Hb）之间的变化。
当某个脑区活动时，该区域的血管供应会增加。
由于氧合血红蛋白和还原血红蛋白的磁性不同，在磁共振扫描中，可以通过改变磁场的特点来检测到这些变化。
当脑区活动增加时，血流量和氧合血红蛋白增加，导致oxy-Hb信号增加，而deo-Hb信号减少。
fMRI通过测量oxy-Hb和deo-Hb的变化来推断脑区的活动状态，从而揭示脑部特定区域在特定任务中的功能。
总结起来，功能磁共振成像通过利用氢核的磁共振现象和测量血液供应的变化，从而获得能够反映脑区活动的图像信息。
这
项技术在研究脑功能、了解神经疾病和神经可塑性等方面有着广泛的应用。
以脑功能区为ROI的白质纤维束重建在颅内肿瘤中的应用
和 脑 肿 瘤 三 者 之 间关 系 ， 临 床提 供 手 术 指 导 方 案 。 为 关 键 词 血 氧 水 平 依 赖 磁 共 振 成 像 扩 散 张 量 成像 （ Ｔ ） 图 像 融 合 ＤＩ
Ｗ ｈｔ ｔ ｒ ｉｅ ｎ ｌ ｃ ｎ ｔ ｃｉｎＢ ｓｄ ｏ ｅＡｅ ｖ ｔ ｎＡｒ ａ ｄ ｎ ｉ ｅ ｒ ｕ ｈｆ ｉ Ｍａ ｔ ｂ ｒ ｅ ｅＦ Ｂｕ ｄ ｅ Ｒｅ ｏ ｓ ｕ ｔ ａ ｅ ｎ ｔ ｔ ａ ｉ ｅ ｓＩ ｅ ｔ ｄ ｔ ｏ ｇ ｒ ｏ ｈ ｉ ｏ ｉ ｆ ｈ ＭＲＩ ｎ Ｉ ｔａ ｒ ｎ ａ Ｔ ｍｏ ｓ Ｙ ａ ｉｎ ｕ ｎｒ ｃａ ｉｌ ｕ ｒ． ｉ ｕ ｎ Ｊ ａ ｈ ａ．
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２ ０ ６ （ ０） ８ ９—８ ４ ０ ２，８ １ ：６ ７
统计学在医学影像分析中的应用
统计学在医学影像分析中的应用近年来，随着医学影像技术的快速发展，如计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）等，医学影像分析成为了一项重要的研究领域。
而统计学在医学影像分析中的应用也愈加受到重视。
本文将探讨统计学在医学影像分析中的应用，从而深入了解其在临床诊断和治疗中的潜力。
首先，统计学在医学影像分析中的应用可以提供精确的量化分析。
在医学影像学中，医生通常需要获取到图像中感兴趣区域（ROI）的特征参数。
而统计学方法可以通过对ROI中像素值的统计分析，获得精确的数值描述。
例如，在肿瘤检测中，医生可以利用统计学方法计算出肿瘤区域的体积、形状等参数，从而更准确地评估肿瘤的恶性程度。
其次，统计学在医学影像分析中的应用可以帮助发现潜在的疾病风险因素。
通过分析大量的医学影像数据，统计学可以发现与某种疾病相关的影像特征。
例如，在心脏病的研究中，研究人员利用统计学方法分析多个心脏病患者的MRI数据，发现某些特定的心脏形态特征与心脏病发生的关联性。
这种关联性可以帮助医生在早期阶段识别并干预患者的疾病风险。
同时，统计学在医学影像分析中的应用也可用于疾病的预测和诊断。
通过利用大量的医学影像数据和临床信息，统计学方法可以建立预测模型，用于评估个体患病的风险。
临床医生可以利用这些模型，结合患者的个人信息和影像特征，进行早期的疾病预测和诊断。
例如，在乳腺癌的诊断中，统计学方法可以分析乳腺钼靶和乳腺超声等影像数据，帮助医生准确判断病灶的恶性程度，从而提供更有效的治疗策略。
此外，统计学在医学影像分析中的应用还包括了疗效评估和治疗计划的制定。
通过分析医学影像数据，统计学方法可以帮助评估不同治疗方案的疗效，并辅助医生进行治疗计划的决策。
例如，在肿瘤治疗中，医生可以利用统计学方法对放疗前后的影像数据进行比较，评估放疗的疗效。
这种评估有助于医生判断治疗方案是否需要调整，以及在治疗过程中进行有效的随访和监测。
综上所述，统计学在医学影像分析中具有广泛的应用。
freesurfer对结构核磁共振成像分割输出结果介绍 -回复
freesurfer对结构核磁共振成像分割输出结果介绍-回复FreeSurfer是一种常用的用于结构核磁共振成像（MRI）分割的开源软件工具。
它能够自动将MRI图像转换为大脑的三维模型，将其分割为不同的脑区，并提取有关大脑结构的定量信息。
本文将详细介绍FreeSurfer的工作流程和其输出结果的相关信息。
# 第一步：数据预处理和应用recon-all命令在使用FreeSurfer进行MRI分割之前，需要进行数据预处理以及运行recon-all命令。
首先，需要使用DICOM或NIfTI格式的MRI图像文件作为输入数据。
然后，通过对原始图像进行翻转、空间校正、去除异常值和不可靠信息、纠正运动偏差等预处理步骤，生成用于分割的高质量图像。
接下来，在命令行中运行recon-all命令，该命令会采用大约20个处理步骤来分析和分割输入图像。
# 第二步：皮层和亚皮层分割在完成数据预处理和recon-all命令后，FreeSurfer首先进行大脑皮层分割。
该过程使用了多个算法和技术，包括拉普拉斯-白努利过程、正则化的线性最小二乘拟合等。
通过这些算法，FreeSurfer将皮层分割为多个具有不同功能的区域，例如额叶、顶叶、颞叶等。
此外，FreeSurfer还能够将皮层分割为更细的亚皮层，如线条结构、球体结构等。
这些皮层和亚皮层的分割结果可以用于研究大脑结构和功能之间的关联。
# 第三步：次级结构分割在完成皮层和亚皮层的分割后，FreeSurfer还提供了对大脑次级结构的分割功能。
这些次级结构包括海马体、脑室、苍白球、小脑等。
海马体是大脑中与学习和记忆有关的重要结构，脑室则是大脑中的液体腔。
对于每个次级结构，FreeSurfer能够提取其体积、形状和其他定量信息。
这些信息可以用于研究大脑发育、老化、神经退化性疾病等方面。
# 第四步：脑白质分割除了进行皮层和次级结构的分割外，FreeSurfer还具有对脑白质进行分割的能力。
报告中的ROI分析与效益评估技巧
报告中的ROI分析与效益评估技巧一、ROI分析的概念及意义1.1 什么是ROI分析1.2 ROI分析的重要性1.3 ROI分析的适用范围与限制二、ROI分析的计算方法2.1 ROI分析的基本公式2.2 ROI分析的具体计算步骤2.3 ROI分析中的几个常见指标及解读三、ROI分析中的难点与解决方案3.1 ROI分析中的数据收集与整理3.2 ROI分析中的不确定性与风险评估3.3 ROI分析中的时间价值调整技巧四、效益评估的方法与工具4.1 效益评估的意义与目的4.2 效益评估的常用方法4.3 效益评估的工具与软件介绍五、ROI分析与效益评估的应用实例5.1 企业投资决策中的ROI分析与效益评估5.2 政府项目管理中的ROI分析与效益评估5.3 个人理财规划中的ROI分析与效益评估六、提升ROI分析与效益评估的技巧6.1 制定明确的目标与评估指标6.2 引入科学的数据分析方法6.3 定期监控与评估效益6.4 引入专业的咨询与评估机构一、ROI分析的概念及意义1.1 什么是ROI分析ROI是Return on Investment的缩写，意为投资回报率。
ROI分析是指通过计算投资获得的回报与投资成本之间的比例关系，评估投资项目的经济效益。
1.2 ROI分析的重要性通过ROI分析，可以帮助决策者全面了解投资项目的经济效益，判断项目的可行性和优先级，从而做出明智的决策。
同时，ROI分析也可以帮助企业进行资源的合理配置，提高资金利用效率。
1.3 ROI分析的适用范围与限制ROI分析适用于任何类型的投资项目，包括企业内部投资、政府投资、个人投资等。
然而，ROI分析的适用范围也有一定限制，如无法考虑非经济因素、不适用于长期投资项目等。
二、ROI分析的计算方法2.1 ROI分析的基本公式ROI的计算公式为：ROI = (回报 - 成本) / 成本 × 100%。
其中，回报指的是投资获得的收益，成本指的是投资项目的总成本。
fMRI处理步骤
fMRI处理步骤fMRI（功能性磁共振成像）是一种用于研究人脑功能和结构的非侵入式技术。
它通过测量脑血流变化来揭示不同脑区在不同任务或刺激下的激活情况。
fMRI的数据处理是一项重要的步骤，确保研究结果的准确性和可靠性。
下面将介绍fMRI数据处理的基本步骤。
1. 数据获取首先，需要在磁共振设备中为被试者进行扫描，获取fMRI原始数据。
扫描通常包括静息态扫描和激活态扫描，以获得脑的静息态和特定任务下的激活态。
2. 修正图像畸变在fMRI扫描过程中，由于磁场不均匀性和磁共振设备的非线性，图像可能会出现畸变。
因此，需要对原始图像进行畸变校正，以提高后续分析的准确性。
3. 时序校正由于被试者在扫描过程中可能存在微小的头部运动，这会对脑图像的分析产生干扰。
为了纠正这种干扰，需要对每一帧图像进行时序校正，使其对齐并消除由于运动引起的失真。
4. 配准和空间标准化为了将不同被试者的fMRI数据进行比较，需要将它们的图像配准到同一参考空间。
这通常涉及到将fMRI图像与结构性MRI图像进行配准，并将其转换到标准大脑模板上，以进行后续的群体统计分析。
5. 数据平滑为了增强脑图像的信噪比和减少空间噪声，通常需要对fMRI数据进行平滑处理。
平滑可以使用高斯滤波器来实现，平均邻近数据点的值以减少局部噪声。
6. fMRI信号提取在数据预处理后，需要对脑图像进行信号提取。
通常使用脑区感兴趣（ROI）分析或基于整个脑的体素分析进行信号提取。
这可以通过计算脑血氧水平依赖（BOLD）信号的平均值或百分比信号变化来实现。
7. 统计分析在信号提取之后，进行统计分析以研究不同任务或刺激条件下的脑活动差异。
常用的方法包括通用线性模型（GLM）分析、随机效应分析和非参数显著性检验等。
8. 结果展示和解释最后，需要将统计结果以适当的方式呈现出来，如脑活动的活动热图、脑区间的连通图等。
根据分析结果，对脑活动的模式和区域进行解释，并与相关的研究文献进行比较。
功能性核磁共振成像技术在医学领域的应用
功能性核磁共振成像技术在医学领域的应用功能性核磁共振成像技术（fMRI）是一种通过检测血液中氧气浓度变化来研究大脑在不同任务下活动程度的神经影像学技术。
随着技术的发展，fMRI已经成为神经科学和心理学领域的重要研究工具，同时也在医学领域得到广泛应用。
一、fMRI的原理fMRI利用了磁共振成像技术来生成具有空间分辨率的图像。
该技术通过检测血液中氧气含量变化，来反映大脑神经元活动的局部增加需氧量。
当大脑的某个区域活跃时，血流量会增加，氧气水平会下降，而被磁场激发后放射出的信号也会相应变化。
通过对这些变化的捕捉，fMRI可以生成反映脑部神经元活动的图像。
二、fMRI在医学领域的应用1.诊断神经性疾病fMRI可以揭示神经性疾病的局部神经功能障碍，如癫痫、阿尔茨海默病和帕金森病等。
通过观察激发任务引起的脑区功能变化，医生可以确定病人的疾病类型和程度，并制定恰当的治疗方案。
2.判断植物人是否意识清醒植物人是指由于重大脑部损伤导致的意识丧失，此时医生很难确定其是否真正没有任何意识。
通过对植物人进行fMRI扫描，医生可以了解患者对特定声音、光线和疼痛触感的反应，从而判断其是否“意识清醒”。
3.评估特定计划治疗方案的效果针对某些神经性疾病的治疗，如手术或药物介入，fMRI可以成为评估特定治疗方案效果的重要工具。
通过比较术前和术后的fMRI图像，医生可以确定治疗对局部大脑功能的影响，以便进一步调整治疗方案。
4.预测药物成瘾风险fMRI可以研究大脑奖赏系统的反应，并与成瘾倾向相关联。
通过观察脑区在吸毒者和健康人之间的差异，医学研究者可以预测某些药物的成瘾风险，有助于公众了解药物的危害性和制定适宜的预防措施。
三、总结fMRI的广泛应用使得医学科学家对诊断、治疗和预防神经性疾病更加敏感。
通过fMRI技术，我们可以更加了解大脑复杂的神经网络，有助于我们更好地理解人类情感、认知和思维等行为的机制。
在未来，fMRI还将继续发挥其在医学研究领域的重要作用，并为临床医生提供更加准确的判断和更加有效的治疗方案。
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简便的ROI提取操作 优化的手画ROI功能 半自动化提取ROI流程 基于激活peak点，生成规则ROI 多种数据可视化方式
刘嘉
甄宗雷
刘嘉课题组全体
黄利皆 杨泽天 党晓彬 周光富
huanglijie.seal@ zetian.yang@ dangxiaobin@ zhougf0908@
如果在标记时，发现选择了错误的label，可以通过 ROI edit的功能对错误及时修正
◦ 选中要修改的图像（R_FFA） ◦ 在工具栏上选择ROI edit ◦ 在label config center选择要标记成的label
如要删除某个ROI，则选择 ‘0 Unknown’ 若要更改某个ROI的标记值，则选择要改成的label
我们画完，可能会发现画上的区域要比激活区大， 很多未激活的区域也被划入了ROI。为了解决这个 问题，我们加入了新的功能：将ROI与激活图取交 集。
◦ 选中我们画的ROI所在图像 ◦ 点击工具栏上intersection的图标，弹出对话框
通过以上改进，手画ROI的工作流程得到了很大改 善。 为了进一步减少研究者的工作量，我们还开发出一 套半自动化的ROI提取流程。
通过手画ROI的操作，我们会发现过程中主要有两 个问题
◦ 画笔的大小不容易选取，很难准确的只把激活区画上； ◦ 如果要画多个ROI，我们需要自己记住各个ROI的编号，画 ROI时容易用错标记值。
基于激活图手画ROI
点击New volume，新建一个空白的数据 选中新生成的数据 在工具栏上选择voxel edit 在label config center中选择画笔的刷子大小 在label config center选择要标记成的label
选中激活图testdata_R_FFA，点击工具栏local max图标，弹出对话框。
设置如上图，点击Run运行。 在生产的testdata_R_FFA_lmax数据中，只有FFA 的peak点
选中testdata_R_出对话框。
半自动化提取fROI
分割 激活图 分割结果
选择testdata，设置好激活值阈限（2.3），点击 watershed图标（水滴图标）。
在图像列表中，选中分割后的图像 点击工具栏上的ROI toolset，弹出对话框
在左侧边条中，label config center的下拉框中选择 face一项，在下面的列表中，选中r_pFus。之后，我 们将选择分割后的区域，并将其标记为r_pFus.
fslmeants –i testdata_raw_condition.nii.gz –m R_FFA.nii.gz –o R_FFA.log
从testdata_raw_condition数据中提取右侧FFA在 四种原始条件下（face，object，scene和 scrambled object）的平均反应。
在不同的 导入新 volume； 图像显示 形式间切 删除已载入 换 的volume； 新建空白 volume； 保存volume 数据到文件；
图像区：以 不同的形式 呈现图像
改变 volume的 排列顺序； 设置激活值 阈限；设置 volume显 示颜色；显 示当前鼠标 选择点坐标
由脑结构图谱生成ROI
黄利皆 神经影像计算小组 @刘嘉实验室 认知神经科学与学习国家重点实验室 北京师范大学
在应用ROI分析的研究中，ROI的确定方式主要有 以下几种
◦ 根据解剖图谱确定ROI ◦ 根据功能激活区确定ROI ◦ 以确定坐标点为中心生成规则ROI
打开一个terminal 输入freeroi，键入回车，开启程序 点击File -> Open standard volume，打开一个 结构像
◦ 直接点击要修改的ROI，对其进行处理
在实际研究中，除了直接将激活区作为ROI提取出 来这种研究方式外，还可能会以激活的峰值点为中 心做一个规则的（小球或立方体）ROI。 优点：
◦ 相对手画ROI方法更加客观
生成规则ROI
这里，我们将前面提取的右侧FFA的peak点找到， 并以它为中心，生成一个立方体的规则ROI。
将FFA的激活区从全脑 激活图中提取出来
从FFA的激活区 中提取peak
以FFA的peak为 中心生成立方体
选中激活图（testdata），点击工具栏上 intersection图标，弹出对话框。
设置如上图，点击Run运行。 生成的testdata_R_FFA中，只含有右侧FFA的激活 区。
载入HarvardOxford-cort-maxprob-thr252mm.nii.gz文件，显示颜色为rainbow。 假设我们想针对特定脑区开展研究
◦ 选中Harvard Oxford模板 ◦ 点击工具栏ROI toolset一项，弹出对话框 ◦ 根据需要选择脑区，提取ROI
基于当前的研究结果，我们还没有准确的找到大脑 功能区和结构脑区之间的对应关系。 同时，结构脑区的划分程度相对较粗，一个结构脑 区中可能同时包含多个功能脑区。 以上问题要求我们，要想获得更加精细的功能脑区， 就需要根据功能激活图，选取ROI。
设置如上图，点击Run运行。 生成的新数据中，是以右侧FFA的peak点为中心， 以4个体素为边长的立方体。
Face localizer
face
scene
object
scrambled
选中之前获得的R_FFA的图像，点击保存按键，可 将图像保存为nifti文件，用于后续分析。 打开一个新的terminal，进入tutorial_data目录 使用命令
激活图