Xử lý ảnh cộng hưởng từ chức năng (fmri) để tính mức độ kết nối giữa các vùng não trong trạng thái khỏe mạnh và có bệnh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Xử lý ảnh cộng hưởng từ chức (fmri) để tính mức độ kết nối vùng não trạng thái khỏe mạnh có bệnh TRẦN NHẬT TÂN Ngành: Kỹ thuật Y sinh Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Thu Vân Viện: Điện tử - Viễn thông HÀ NỘI, 5/2022 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Xử lý ảnh cộng hưởng từ chức (fmri) để tính mức độ kết nối vùng não trạng thái khỏe mạnh có bệnh TRẦN NHẬT TÂN Ngành: Kỹ thuật Y sinh Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Thu Vân Chữ ký GVHD Viện: Điện tử - Viễn thô HÀ NỘI, 5/2022 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn: Trần Nhật Tân Đề tài luận văn: Xử lý ảnh cộng hưởng từ chức để tính mức độ kết nối vùng não trạng thái khỏe mạnh có bệnh Chuyên ngành: Kỹ thuật y sinh Mã số học viên: CB190179 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày……………… với nội dung sau: - Chỉnh sửa lỗi tả - Dịch thích chữ tiếng anh hình vẽ thành tiếng việt - Bổ sung số chữ viết tắt - Ghép chương - Xóa kí tự la mã - Thêm tài liệu nguồn Ngày tháng Giáo viên hướng dẫn CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG năm 2022 Tác giả luận văn LỜI CẢM ƠN Trong trình học tập Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, thầy cô trang bị cho kiến thức chuyên sâu, giúp trưởng thành học tập nghiên cứu khoa học Tôi xin gửi lời biết ơn đến tất thầy cô, đặc biệt tới thầy cô Bộ môn Công nghệ điện tử Kỹ thuật Y Sinh tận tình giảng dạy, truyền đạt cho kiến thức quý báu suốt thời gian học tập trường Với lịng kính trọng biết ơn sâu sắc, xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới TS Nguyễn Thu Vân – Giảng viên Bộ môn Công nghệ điện tử Kỹ thuật Y Sinh người dành nhiều thời gian hướng dẫn, tận tình bảo định hướng cho suốt trình nghiên cứu hồn thành luận văn Xin cảm ơn người anh chị, người bạn, người em nhóm nghiên cứu Lab ln đồng hành, giúp đỡ tơi thời gian nghiên cứu hồn thành luận văn Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới gia đình, bạn bè, đồng nghiệp, người thân – Những người bên cạnh động viên, chia sẻ giúp đỡ tơi q trình học tập – nghiên cứu sống Xin trân trọng cảm ơn! HỌC VIÊN TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN Hội chứng rượu thai nhi (FASD) nghiên cứu rộng rãi giới Nhiều hình thức tạo ảnh dùng để thực nghiên cứu không xâm lấn Cộng hưởng từ trạng thái nghỉ (resting state fMRI, rs-fMRI) phạm vi đề tài FASD, đặc biệt động vật Tuy nhiên, nghiên cứu động vật có nhiều ưu điểm so với nghiên cứu người, ví dụ có độ tương đồng thống cá thể tham gia nghiên cứu cao, từ rút kết tổng quát đặc trưng cho bệnh nghiên cứu Luận văn nghiên cứu dựa giả thuyết: người mẹ uống rượu với liều vừa phải thời gian đầu thai kỳ để lại di chứng vĩnh viễn não sau sinh Mục tiêu: Sử dụng rs-fmri để nghiên cứu não chuột sinh từ chuột mẹ tiêu thụ 10% rượu quãng thời gian tương đương 3-4 tuần đầu thai kỳ người Rs-fMRI thực chuột độ tuổi tương đương độ tuổi vị thành niên người Dữ liệu fMRI phân tích để tìm bất thường mạng thần kinh não trạng thái nghỉ Luận văn gồm phần: - Chương 1: Sơ lược mri fMRI - Chương 2: Ứng dụng fMRI não - Chương 3: Thu thập phân tích liệu - Chương 4: Kết nghiên cứu MỤC LỤC MỤC LỤC i CHƯƠNG SƠ LƯỢC VỀ MRI VÀ FMRI 1.1 Tổng quan cộng hưởng từ (MRI) 1.1.1 Lịch sử phát triển MRI 1.1.2 Nguyên lý máy chụp cộng hưởng từ - MRI Cơ sở vật lý MRI 1.1.3 1.1.4 Một số khái niệm trình tạo ảnh 17 1.1.5 Điều chế không gian 22 1.1.6 Các chuỗi xung 26 1.2 Hệ thống MRI 26 1.2.1 1.3 Tổng quan 26 Một số ứng dụng chụp cộng hưởng từ chuyên biệt 27 1.3.1 Chụp MRI vú 27 1.3.2 Chụp cộng hưởng từ mạch máu não 27 1.3.3 Chụp tĩnh mạch đồ cộng hưởng từ 28 1.3.4 Chụp MRI tim 28 1.3.5 Chụp cộng hưởng từ chức 30 CHƯƠNG ỨNG DỤNG FMRI TRONG NGHIÊN CỨU CÁC BỆNH VỀ NÃO 31 2.1 Bản chất chụp cộng hưởng từ chức (fMRI) 31 2.2 Cơ sở cho fMRI 31 2.3 Đặc điểm fMRI 34 2.4 FMRI trạng thái nghỉ (resting state), rs-fMRI 35 2.5 Các phương pháp phân tích chức trạng thái nghỉ ngơi 36 2.5.1 ICA 37 2.6 Lí động nghiên cứu 39 CHƯƠNG THU NHẬN VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 42 3.1 Động vật thí nghiệm 42 3.2 Cơng cụ phân tích thống kê sở liệu não chuột 43 3.2.1 Các công cụ phần mềm 43 3.2.2 Phần cứng để thu thập liệu 43 3.3 Phương pháp 43 3.3.1 Gây mê động vật theo dõi sinh lý 43 i 3.3.2 Các thông số tạo ảnh 44 3.4 Phân tích liệu 45 3.4.1 Tiền xử lý ảnh 46 3.4.2 Phân tích mạng não theo nhóm 52 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 60 4.1 Kết 60 4.2 Nhận xét kết 60 KẾT LUẬN 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO 64 ii DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu viết tắt Giải thích MRI Chụp cộng hưởng từ RF Tần số Radio FMRI Chụp cộng hưởng từ chức IC Các thành phần độc lập fMRI Chụp cộng hưởng từ chức Rs-fMRI Chụp cộng hưởng từ chức trạng thái nghỉ FASD Hội chứng rượu thai nhi CT Chụp cắt lớp vi tính MRV Chụp tĩnh mạch đồ cộng hưởng từ BOLD Mức độ oxy máu DMN Mạng mặc định SCA Phân tích tương quan dựa hạt giống ICA Phân tích thành phần độc lập FAS Fetal Alcohol Syndrome RSN Phân tích mạng não trạng thái nghỉ iii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1: Máy cộng hưởng từ Hình 2: Hình ảnh chụp cộng hưởng từ não Hình 3: Cấu tạo máy cộng hưởng từ Hình 4: Cấu tạo nguyên tử Hình 5: Proton nằm từ trường bên từ trường Hình 6: Phương trình Larmor (hình trái) định hướng phân tán Hình 7: Hiện tượng tiến động Hình 8: Proton với tác động từ trường Hình 9: Mơ hình cấu tạo máy MRI mơ chụp người bệnh Hình 10: Từ hóa dọc (hình trái) từ hố ngang (hình phải) 11 Hình 11: Thời gian T1 T2 12 Hình 12: Q trình từ hóa dọc từ hóa ngang 12 Hình 13: Mối liên hệ thời gian T1 (hình trái), T2 (hình phải) với mức độ từ hố cường độ tín hiệu phim chụp 13 Hình 14: Biểu đồ mơ tả giá trị từ hóa dọc 14 Hình 15: Biểu đồ mơ tả giá trị từ hóa ngang 14 Hình 16: Biểu đồ thể mô tả giá trị từ hóa ngang 15 Hình 17: Q trình kích thích hạt nhân sóng có tần số radio (RF) 16 Hình 18: Mô tả bước chụp MRI (FT phương pháp toán học Fourrier) 17 Hình 19: TR dài 19 Hình 20: TR ngắn 19 Hình 21: Dịch não tủy có T2 dài nên có màu trắng ảnh T2W 20 Hình 22: Tương quan TR, TE tương phản ảnh MRI 22 Hình 23: a) Từ trường biến thiên từ 1.4 đến 1.6T, b) Tần số Larmor thay đổi từ 60 đến 68 MHz 23 Hình 24: Sơ đồ vị trí cuộn chênh từ 23 Hình 25: Cấu hình cuộn Maxwell 24 Hình 26: Cách tạo từ trường tăng dần tuyến tính từ -z đến +z 25 Hình 27: Cấu hình cuộn Golay cho gradient y 25 iv Hình 28: Cấu trúc hệ thống MRI 26 Hình 29: Chụp cộng hưởng từ mạch máu não giúp chẩn đoán bệnh liên quan đến mạch máu 28 Hình 30: Chụp cộng hưởng từ tim giúp đánh giá hiệu 29 Hình Phác thảo mơ não có chứa mao mạch thời gian nghỉ (trên) hoạt hóa (dưới) 32 Hình 2: Hai bước quy trình hồi quy kép 39 Hình 3:Các bất thường khn mặt trẻ em bị hội chứng FAS 40 Hình 1: (a) Lượng ethanol nước trung bình tiêu thụ ngày từ GD0 - (b) Mức độ thay đổi cân nặng chuột mẹ nhóm khoẻ mạnh nhóm uống ethanol từ GD0 - Dữ liệu biểu thị Trung bình ± SD 42 Hình 2: Thiết lập định vị chuột trước đưa vào máy MRI 44 Hình 3: Ảnh fMRI vật 44 Hình 4: Ảnh giải phẫu tham chiếu vật hình 3.3 45 Hình 5: Sơ đồ bước phân tích liệu 45 Hình 6: Hình ảnh fMRI sau phân vùng 46 Hình 7: Cài đặt giao diện MELODIC 47 Hình 8: Đăng ký ảnh 48 Hình Tệp liệu với mức độ dịch chuyển mức chấp nhận (0.02 mm) 49 Hình 10: Tệp liệu với mức độ dịch chuyển mức chấp nhận (0.04 mm) 49 Hình 11: Tệp liệu với mức độ dịch chuyển mức độ không chấp nhận (0.16 mm) nên bị loại khỏi bước xử lý 50 Hình 12: Ví dụ đăng ký ảnh ảnh fMRI ảnh giải phẫu tham chiếu vật bước đăng ký trình chạy ICA MELODIC Các hình ảnh cho thấy đăng ký đạt chất lượng tốt, có mức độ khớp cao ảnh giải phẫu ảnh chức 51 Hình 13: Bước biến dạng từ ảnh vật vào ảnh atlas đại diện cho nhóm 52 Hình 14: Ảnh atlas 52 Hình 15: Ảnh atlas phân vùng 53 v Hình 11: Tệp liệu với mức độ dịch chuyển mức độ không chấp nhận (0.16 mm) nên bị loại khỏi bước xử lý b) Đưa ảnh fMRI vào không gian ảnh giải phẫu tham chiếu Mỗi tệp liệu kiểm tra mắt độ xác bước đăng ký ảnh fMRI vào ảnh giải phẫu 34 tệp liệu từ bước cho kết đăng ký tốt (Hình 3.12) 50 Hình 12: Ví dụ đăng ký ảnh ảnh fMRI ảnh giải phẫu tham chiếu vật bước đăng ký trình chạy ICA MELODIC Các hình ảnh cho thấy đăng ký đạt chất lượng tốt, có mức độ khớp cao ảnh giải phẫu ảnh chức c) Đánh giá thành phần độc lập (IC) Như đề cập trên, ICA thực phân tách liệu 4D fMRI thành thành phần độc lập cấu thành nên tín hiệu Ở bước ICA cho vật, số lượng thành phần độc lập vật ước tính cách khách quan, nghĩa phần mềm MELODIC tự định số lượng thành phần ICA có ưu điểm có khả phát nhóm tín hiệu từ nguồn tương tự vào thành phần (ví dụ: liên quan đến chuyển động, mạch máu, tĩnh mạch xoang, tế bào thần kinh) Tuy nhiên, mô hình ICA khơng phân loại nguồn tín hiệu tín hiệu thực hay nhiễu Do đó, thành phần phải phân loại sau phân tích “tốt” (tức chủ yếu tín hiệu) “xấu” (tức chủ yếu nhiễu) cách đánh giá tất đặc điểm không gian thành phần theo thứ bậc Các thành phần xác định nhiễu dựa quan sát thủ cơng sau xóa khỏi liệu fMRI Việc làm liệu thực cách sử dụng lệnh fsl_regfilt Các tập liệu sau khử nhiễu (làm sạch) làm đầu vào cho bước ICA nhóm 51 3.4.2 Phân tích mạng não theo nhóm Bước Tạo atlas giải phẫu chuẩn hoá ảnh fMRI cách đưa vào không gian atlas Trước thực bước group ICA, ảnh giải phẫu tham chiếu 34 tệp liệu sử dụng để tạo ảnh giải phẫu atlas đại diện cho nhóm liệu (đóng vai trị khơng gian chuẩn), phục vụ bước xử lý Đây bước hợp ảnh theo cách phi tuyến (nonlinear diffeomorphic registration) công cụ Advanced Normalization Toolkits (ANTS) Các ảnh đầu vào biến dạng phi tuyến tạo ảnh trung bình cộng sau bước lặp gọi ảnh atlas (Hình 3.13) Bước tạo trường biến dạng ánh xạ ảnh đầu vào vào không gian atlas Trường biến dạng Ảnh không gian gốc Ảnh sau biến dạng khơng gian atlas Hình 13: Bước biến dạng từ ảnh vật vào ảnh atlas đại diện cho nhóm Bước cho trường biến dạng thể mức độ biến dạng cụ thể tương ứng với ảnh đầu vào Hình 14: Ảnh atlas 52 Ảnh atlas loại bỏ mô não (segmentation công cụ ITKSNAP) (Hình 3.14 Hình 3.15) Hình 15: Ảnh atlas phân vùng Ảnh fMRI subject đăng ký theo dạng tuyến tính (linear registration) vào khơng gian giải phẫu subject đó, sau ảnh fMRI đưa vào khơng gian atlas trường biến dạng (deformation field) thu từ bước tạo atlas (Hình 3.16) 53 Hình 16: Ảnh fMRI vật biến dạng vào ảnh atlas giải phẫu nhóm sử dụng trường biến dạng tương ứng với vật thu từ bước tạo atlas 54 Ảnh fMRI không gian gốc Linear Registration Ảnh fMRI không gian ảnh giải phẫu tham chiếu Ảnh giải phẫu tham chiếu không gian gốc Trường biến dạng Ảnh fMRI không gian atlas Ảnh giải phẫu atlas Các ảnh fMRI không gian atlas dùng làm đầu vào cho bước tiếp theo, ICA nhóm Bước Sử dụng Melodic để thực dị tìm mạng qua ICA nhóm (Group ICA) Dữ liệu fMRI xử lý trước làm chạy thơng qua ICA nhóm ICA nhóm giúp phát mạng não đặc trưng cho tồn nhóm thay xuất cá thể riêng biệt Từ đó, mạng não cấp độ nhóm ánh xạ lại cá thể nhóm để tìm mạng não cá thể đóng góp vào mạng não cấp độ nhóm Như vậy, cách giúp loại bỏ thành phần có nguồn gốc từ nhiễu có tính riêng biệt với cá thể, tăng độ xác mạng não phát Với bước ICA nhóm, tồn tệp liệu đưa vào xử lý nhau, móc nối theo thời gian, nghĩa 190 thể tích cá thể trước 190 thể tích cá thể 2, sau đến 190 thể tích cá thể 3, … Sở dĩ tệp liệu 4D cịn 190 thể tích 10 thể tích (trong tổng số 200 thể tích ban đầu) xố bước tiền xử lý làm liệu Bước Đánh giá thành phần cấp độ nhóm để xác định mạng lưới quan tâm Sau ICA nhóm, thành phần cấp nhóm cần kiểm tra cẩn thận mắt, dựa kiến thức có mạng não chuột nghiên cứu trước Hình 3.17 minh hoạ thành phần mạng não chuột trạng thái nghỉ ngơi công nhận rộng rãi nghiên cứu trước đây, nhiều nghiên cứu sau sử dụng làm tham chiếu 22 số 40 thành phần đầu bước ICA nhóm đánh giá thành phần tạo nên mạng não trạng thái nghỉ (Hình 3.18), 18 thành phần cịn lại đánh giá nhiễu 18 thành phần nhiễu bị loại bỏ khỏi bước xử lý 55 Hình 17: Mạng lưới trạng thái nghỉ ngơi chuột tỉnh táo Bản đồ hoàn chỉnh cho thành phần (C1 – C7) 56 IC IC IC IC IC IC IC IC IC IC 10 IC 11 57 IC 12 IC 13 IC 14 IC 15 IC 16 IC 17 IC 18 IC 19 IC 20 IC 21 IC 22 Hình 18: 22 Thành phần độc lập phát nhờ bước ICA nhóm 58 Có thể thấy, 22 thành phần độc lập Hình 3.18 có mức độ tương đồng cao với mạng não chuột công nhận rộng rãi Hình 3.15 Mạng C1 (cerebellar network) cấu thành từ IC 4, 8, 9, 14, 20 21 Mạng C2 (spatial system) cấu thành từ IC 2, 5, 13 16 Mạng C3 (basal ganglia network) cấu thành từ IC 10, 12, 18, 22 Mạng C5 (autonomic network) cấu thành từ IC 3, 6, 19 Mạng C6 cấu thành từ IC C7 cấu thành từ 11, 15 17 Bước Phân tích tất thành phần cấp độ nhóm cách sử dụng hồi quy kép (dual regression) 22 thành phần từ IC đến 22 ánh xạ lại tệp liệu vật đơn lẻ để tìm thành phần tương ứng vật Từng IC so sánh hai nhóm khoẻ mạnh bệnh thống kê Student’s t-test thực ảnh thay giá trị số theo cách thông thường Phép thống kê ảnh thực câu lệnh randomise thư viện FSL, đầu randomise cho biết với IC, có khác biệt mặt thống kê hai nhóm hay khơng, ví dụ nhóm khoẻ mạnh có thành phần có mức độ kích hoạt cao nhóm bị bệnh ngược lại 59 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 4.1 Kết Randomise cho thấy hai nhóm khoẻ mạnh bị ảnh hưởng rượu có khác biệt có tính thống kê với số IC tất IC Ở trạng thái nghỉ, nhóm khoẻ mạnh có kích hoạt mạnh hai IC 11 (Hình 4.1), nhóm bị ảnh hưởng rượu lại có kích hoạt mạnh IC 2, 5, 9, 10, 18 21 (Hình 4.2) IC6 IC11 Hình Nhóm khoẻ mạnh có kích hoạt mạnh nhóm có bệnh số vùng nhỏ IC6 IC11 (mũi tên trắng) Hình 2: Nhóm có bệnh có kích hoạt mạnh nhóm khoẻ mạnh số vùng nhỏ IC2, 5, 9, 10, 18 IC21 (mũi tên trắng) 4.2 Nhận xét kết Sự tăng giảm kích hoạt số vùng não trạng thái nghỉ nhóm bị ảnh hưởng hội chứng rượu thai nhi so với nhóm khoẻ mạnh cho thấy cộng hưởng từ chức trạng thái nghỉ sử dụng để phát bất 60 thường theo cách không xâm lấn không cần tác động bên ngồi cộng hưởng từ chức thơng thường nghiên cứu hội chứng rượu bào thai Điều đặc biệt có ý nghĩa nhiều bệnh bất thường thần kinh, có hội chứng rượu bào thai, khiến cho bệnh nhân gặp vấn đề nhận thức giao tiếp, khiến họ gặp khó khăn việc lắng nghe, hiểu thực tác vụ quy trình cộng hưởng từ chức thường quy (quy trình dựa vào tác động bên ngồi để tìm vùng kích hoạt não) Tuy cộng hưởng từ chức dùng phổ biến nghiên cứu bệnh thần kinh, cộng hưởng từ chức trạng thái nghỉ chưa sử dụng rộng rãi bằng, đặc biệt nghiên cứu động vật Trong số bệnh/ bất thường thần kinh, cộng hưởng từ chức trạng thái nghỉ chưa sử dụng rộng rãi nghiên cứu hội chứng rượu bào thai Nghiên cứu động vật ngày đóng vai trị quan trọng dễ dàng thực người, giúp bác sĩ nhà nghiên cứu tìm đặc điểm hình thái loại bệnh để có chẩn đốn can thiệp kịp thời Tuy nhiên, động vật nhỏ chuột gặp nhiều cản trở độ phân giải không gian kích thước thể não nhỏ, bên cạnh khó khăn việc gây mê liều lượng để đảm bảo tín hiệu thu nhận khơng bị ảnh hưởng thuốc mê Vì thế, nghiên cứu trình bày luận văn có ý nghĩa chứng minh sử dụng ICA để phân tích ảnh cộng hưởng từ chức trạng thái nghỉ thu nhận từ lồi chuột Tuy khơng phải nghiên cứu thực loài chuột, nghiên cứu trước sử dụng lồi chuột có kích thước lớn lồi chuột sử dụng nghiên cứu Do hạn chế chủ quan khách quan, nghiên cứu số nhược điểm sau: - Việc làm liệu sau bước ICA cho cá thể thực cách thủ cơng, nghĩa độ xác phụ thuộc vào trình độ người quan sát, dựa nguyên tắc vùng nằm ranh giới nhiễu – tín hiệu giữ lại coi tín hiệu Việc phân loại thực cách tự động số công cụ sẵn có, nhiên cơng cụ sử dụng cho liệu thu nhận từ người cần tối ưu hố cho lồi chuột 61 - Tương tự, việc phân loại chọn lọc IC sau bước ICA nhóm thực thủ công cách quan sát so sánh với mẫu mang não nghiên cứu trước Việc làm cách định lượng việc chạy phép tương quan IC với IC mẫu Tuy nhiên, chưa có chuẩn toàn cầu cho việc định ngưỡng giá trị tương quan, nghĩa việc coi vùng có giá trị tương quan lớn ngưỡng vùng quan trọng thay đổi theo nghiên cứu chất liệu nghiên cứu Liều 10% ethanol liều khơng cao, mơ hình nghiên cứu này, chuột mẹ uống rượu quãng thời gian tương đương với 3-4 tuần đầu thai kỳ người Đây lí khác biệt mặt thống kê trình bày khơng thực rõ rệt, thể qua vùng khác biệt nhỏ, không chiếm tỷ lệ lớn IC Vì thế, kết chứng thực tốt ngồi fMRI cịn có hình thức tạo ảnh kiểu thí nghiệm khác để đối sánh kết 62 KẾT LUẬN Luận văn thu kết sau: Nghiên cứu, tìm hiểu nguyên lý hoạt động phương thức tạo ảnh cộng hưởng từ, cộng hưởng từ chức năng, đặc biệt cộng hưởng từ chức trạng thái nghỉ, phương thức tạo ảnh ngày sử dụng rộng rãi lâm sàng nghiên cứu ưu điểm nghiên cứu bệnh não Tạo atlas giải phẫu cho não chuột dựa liệu nghiên cứu Do liệu MRI thu nhận từ chuột phổ biến liệu thu nhận từ người, nên atlas não chuột có chưa có nhiều, nhóm nghiên cứu chưa có nhiều lựa chọn việc sử dụng atlas não chuột Nhiều nhóm nghiên cứu phải tự tạo atlas giải phẫu não chuột để phục vụ cho mục đích xử lý cụ thể Ngồi ra, khác biệt hướng tạo ảnh cài đặt khác máy MRI khác nhau, atlas não chuột từ nghiên cứu khơng dùng cho nghiên cứu khác Ứng dụng việc phân tích thành phần độc lập (ICA) để xử lý ảnh fMRI nhóm động vật có bệnh, qua đó, đối sánh kết nhóm khỏe mạnh nhóm có bệnh, nhằm tìm bất thường nhóm có bệnh nhóm khỏe mạnh Các kết đạt từ nghiên cứu mang nhiều ý nghĩa to lớn, cho thấy cộng hưởng từ chức trạng thái nghỉ ứng dụng vào nghiên cứu bất thường thần kinh nhận thức, ví dụ FASD, khơng người mà cịn động vật Trong tương lai, để phát triển nghiên cứu, sử dụng thêm cơng cụ tự động hóa q trình xử lý bước nhằm tăng tốc độ xử lý tăng độ xác kết đạt Từ ứng dụng fMRI trạng thái nghỉ mức độ rộng rãi 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hans H Schild, MRI Made Easy ( well Almost) Schering AG, 1990 [2] TS Trần Văn Việt, Kỹ thuật chụp cộng hưởng từ Nhà xuất Y học, 2015 [3] Ralph Weissleder, Jack Wittenberg, Mukesh MGH Harisinghani, John W Chen, 2011, Primer of Diagnostic Imaging 5nd edition, Elservier Mosby, 816 pages [4] William Herring, 2011, Learning Radiology: Recognizing the Basics 2nd edition, Elservier Saunders, 333 pages [5] James Mattson and Merrill Simon The Pioneers of NMR and Magnetic Resonance in Medicine: The Story of MRI Jericho & New York: Bar-Ilan University Press, 1996 ISBN 0-9619243-1-4 [6] https://ansinhmed.com/mri-la-gi-co-so-ly-thuyet-cau-tao-va-ung-dung-cuamay-chup-cong-huong-tu-3197.htm, truy cập lần cuối 12/11/2021 [7] https://mft.nhs.uk/mri/services/mr-scanning-mri/ , truy cập lần cuối 23/11/2021 [8] https://www.bluestarindia.com/e-e/healthcaresystems/products/refurbishedhitachi-mri/hitachi-aperto-04t , truy cập lần cuối 23/11/2021 [9] Biswal, B B (2012) "Resting state fMRI: A personal history [Review]" NeuroImage 62 (2): 938–944 doi:10.1016/j.neuroimage.2012.01.090 PMID 22326802 S2CID 93823 [10] Thu Van Nguyen, Neurological study of a mouse model of Fetal Alcohol Spectrum Disorders using advanced imaging techniques, Queensland Brain Institute, The University of Queensland, 2017 64 ...TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Xử lý ảnh cộng hưởng từ chức (fmri) để tính mức độ kết nối vùng não trạng thái khỏe mạnh có bệnh TRẦN NHẬT TÂN Ngành: Kỹ thuật Y sinh Giảng viên... Giải thích MRI Chụp cộng hưởng từ RF Tần số Radio FMRI Chụp cộng hưởng từ chức IC Các thành phần độc lập fMRI Chụp cộng hưởng từ chức Rs-fMRI Chụp cộng hưởng từ chức trạng thái nghỉ FASD Hội chứng... nào, mà có vùng não “hoạt động” trạng thái nghỉ Các vùng não hoạt động người/ vật trạng thái nghỉ (trạng thái không suy nghĩ, không đáp ứng lại kích thích nào) khác với vùng não hoạt động kích