Nghiên ứu hệ thống ộng hưởng từ hứ năng

Tín ả ờ và hiệu đặc trưng đảm bảo rằng các bản đồ được tạo ra phản ánh những thay đổi thần kinh thực tế, trong khi độ phân giả ời gian không gian lại xác định khả năng của chúng th và

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

-

Ngô Quang Tuấn

NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG CỘNG HƯỞNG TỪ CHỨC NĂNG

Chuyên ngành : Kỹ thuật Y sinh

M Ụ C LỤ C

32T

Danh m c ký hi ụ ệu, chữ vi ết tắ t 32T 3

32T Danh mục các bảng32T 4

32T Danh m các hình v ục ẽ ồ , đ th ị32T 4

32T Lời nói đầu32T 9

32T 32T Chương I: Giớ i thi u chung 13 ệ 32T1.1 Giới thiệu chung về fMRI32T 13

32T2.2 Ứng dụng của fMRI32T 19

32T2.3 Ưu và nhượ c đi ể m32T 19

32T Chương 2 Nguyên l ý tạo hình cộ ng hư ở ng từ32T 21

32T2.1 Nguyên lý tạo hình32T 21

32T2.2 Thu nh n và x ậ ử lý tí n hiệ u32T 33

32T Chương III: Cấu trúc củ a m t hệ ố ộ th ng cộ ng hư ở ng từ32T 37

32T3.1 Nam châm 3732T 32T3.2 Gradient32T 38

32T3.3 Cuộn thu phát tín hiệu RF32T 40

32T3.4 Hệ thố ng t o tín hi u kí ạ ệ ch th ch cho b nh nhân í ệ 32T 42

32T3.5 Hệ thố ng tái t o hình nh ạ ả 32T 43

32T3.6 Hệ thố ng ph n m m ầ ề 32T 44

32T Chương IV: C ng hư ộ ở ng t chức năng não ừ 32T 46

32T4.1 Cấu trúc não32T 46

32T4.2 Hiệu ứng BOLD (Blood Oxygen Level Dependent)32T 56

32T a Sự tương phả n phụ thu c vào mứ ộ ộ c đ oxy hóa của dòng máu 32T 56

32T b T ạ ả o nh chức năng sử ụ d ng hi ệ ứ u ng BOLD 32T 58

32T c Thiết kế mô hình các kích thích 32T 62

32T d Phân tích dữ ệ li u của fMRI: 32T 64

32T Chương V: Các kỹ thuậ ỗ ợ ạ t h tr t o hình chức năng não32T 75

32T5.1 MR Diffusion weighted imaging (DWI)32T 75

32T5.2 Diffusion Tensor Imaging (DTI)32T 76

32T a Nguyên lý cơ bản 32T 77

32T b Diffusion Tensor MRI: thu nhận và xử lý d liệu ữ 32T 79

32T c Ứng dụng 32T 90

32T 32T d Tổng kết DTI 99

5.3 Contrast MR 102

b Phương pháp EEG 32T 103 32T

c Siêu âm Doppler xuyên sọ ức năng ch 32T 104 32T6.2 Th ự c tế ứ ng dụ ng c ủ a fMRI tại Vi t Nam ệ 32T 105

32T6.3 Hệ thố ng ph n m m và ph n c ng ch p c ng hư ng t chức năng ầ ề ầ ứ ụ ộ ở ừ 32T 108

32T 32T

a Phần cứng 108 32T 32T

b Phần mềm 111 32T6.4 Kết luận.32T 113

32T

Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt

PET: Positron Emission Tomography

SPECT: Single Photon Emission Computed Tomography

Danh mục các bảng

B ảng 1: Hệ ố khuếch tán của nướ ở trong não ngườ s c i (x 10- 3 mm2/s) 89

Danh mục các hình vẽ, đồ thị 32TU

câu và vùng Wernike liên quan t i sớ ự ể hi u lời nói.U 55

thí nghi m fMRI sau 15 phút.ệ U 67

Hình 6.3: ph n c ng hầ ứ ỗ ợ ạ tr t o hình cộng hưởng từ ị th giác 109U 32TU

32TU

L I Ờ CAM ĐOAN

Ngô Quang Tuấn

Lời nói đầu

Khoảng 43% khám phá được sự khoanh vùng chức năng và/ hoặc giải phẫu nhận thức

mã nh n xét.ậ

thể, do đó có thể được phát hi n và nghiên cệ ứu bằng fMRI Đây không phải là vấn đề

gian Nh ng th c th tách biữ ự ể ệt nh ng ư được kế ố ớt n i v i nhau có thể ẫn đế d n các hệ thống phân phối lồng nhau, các hoạt động của chúng thường được gọi là tích hợp chức

ứng c a tín hi u này có th h n ch c v th ch t l n sinh h c M t s thi u sót quan ủ ệ ể ạ ế ả ề ể ấ ẫ ọ ộ ự ế

Chụp cộng hưởng từ chứ năng là một công cục tuyệt vời để xây dựng các giả thuyết

C hương I: Giới thiệu chung

a) b) c)

Hình 1.1: Khảo sát vùng vận động bàn tay phải (A) và vùng thị giác (B,C)

của các sự ện thần kinh khác nhau, tương ứng Việ ki c giải thích các dữ ệu của BOLD li

chính) và B1 (trường đượ ạc t o ra b i các xung kích thích) tở ại trường cao s yêu c u r t ẽ ầ ấ

2

P

các lát dày 1mm,

không gian

được thi t k t nh ng nhu c u c th vào não b v i tr ng thái kiế ế để đặ ữ ầ ụ ể ộ ớ ạ ểm soát được xác

là sự loại trừ nhận thức, vớ ựi s nh n mạấ nh vào các thi t kế ế lo i trừ ốạ n i ti p Nhế ững

thì giả đị nh sẽ ị b cho rằng là thất bại ở ứ ộ m c đ thuyết minh về thần kinh do sự ự t nhiên

giây, và có thể ặ g p th t b i b i tình tr ng chung cấ ạ ở ạ ủa sự kích thích c a đủ ối tượng

thích được trình bày nhi u l n v i mong mu n r ng cu i cùng nó s gây ra phề ầ ớ ố ằ ố ẽ ả ứn ng

v ực

hình (kỹ thuật gi i mã), có thả ể thường xuyên phát hi n nh ng s khác nhệ ữ ự ỏ gi a hai ữ

kinh khác nhau

nhân th c hi m khi xu t hi n (vứ ế ấ ệ í dụ, hoạ ột đ ng của mộ ố ất s r t nhỏ nơ ron) - mà có th ể

v t ậ

Chương 2 Nguyên lý tạo hình cộng hưởng từ

2.1 Nguyên lý tạo hình

Hình 2.1: spin c a các nguyên t ủ ử H trong cơ thể ngư i ờ

các yế ốu t :

- Cường độ ừ trường ngoài: từ trường ngoài càng lớn thì số lượng proton t

càng lớn

Hình 2.2: ch uyển động củ a spin các nguyên t ử H dư i tác dụ ớ ng c ủ a từ trư ng ờ

trường BR o R càng mạnh, sự khác b ệt về ức năng lượng và số lượng chênh lệch càng i m

Hình 2.3: bệnh nhân nằm trong từ trườ ng

o

P

Hình 2.4: Trạng thái các proton sau khi nh n xung kích thích RF ậ

HÌnh 2.5: Mo chuyển độ ng hình xo n c trong m t phẳng XY ắ ố ặ

Hình 2.6: Mo lệch một góc α so với trục Y

Tại các mức lượng tử, các proton chuyển sang trạng thái năng lượng cao hơn Do

Quá trình phục hồi

proton

Spin-Lattice

Spin-Spin

Tín hi u tệ ừ mỗi voxel cần được tách biệt khỏi các voxel khác và cường độ ủ c a nó

Hình 2.7: mối liên hệ gi ữ a các voxel mô và voxel ả nh

ta sẽ thu được tín hiệu điện cả ứm ng Trong quá trình này, các tín hi u tệ ừ các lát c t và ắ

trường

s cố ủa spin đó

được dùng để ạ t o ra lát c t, và các gradientắ trong các hướng khác s chia lát c t thành ẽ ắcác hàng và cột

ảnh

Hình 2.8: ử ụng gradient để ự S d l a ch n lát c t ọ ắ

chuyển rời theo gradient bằng cách dùng xung RF tần số hơi khác Bề dày lát cắt được

Hình2.9: Dải tần phát và độ dốc gradient quy ế ị t đ nh đ ộ dày lát c ắt

Hình 2.10: Quá trình thu nhận khối

Tuy nhiên: Trong một số chu i, số lượỗ ng lát c t lắ ớn nh t đ c l p v i TR (chu i ấ ộ ậ ớ ỗ

T o ạ ảnh đa lát cắ t:

Hình 2-11 : Tạ ảnh đa lát cắt o

Mã hoá tần số:

ra đồng th i và phát ra tờ ừ cơ th , trộ ẫn vớể n l i nhau thành tín hi u hệ ỗn hợp Các tín hiệu

Mã hoá pha:

hóa pha được tắt đi, thì các nguyên tử ạ l i tiế ụp t c chuyển động v i t n s Larmor, ớ ầ ố

mã hóa pha cũng tăng

Xác đị nh v trí tín hi u: ị ệ

Mỗi proton sẽ ải qua m tr ột số ầ l n điều ch riêng biế ệt phụ thuộc vào biên độ ủ c a

Tái tạ ả o nh:

Hình 2-12: Quá trình biến đổi dữ ệu thu đượ li c thành nh nh ả ờ biế ổ n đ i Fourier

Không gian K giống như một hình vuông, được chia thành các dòng ngang và dọc

m t ộ

hiệu khác nhau, biến đổi Fourier có thể xác định v trí cị ủa mỗi thành ph n tín hi u và ầ ệ

Vậy tại sao ta không dùng mã hóa t n s ầ ố ở ả 2 hướ c ng?

Hình 2.13 : Mã hóa tầ ố ả n s c 2 chi u ề

Trong hình vẽ, mỗ ội c t pixel có một địa chỉ pha, mỗi hàng pixel có một địa chỉ ầ t n

Hình 2.15: các y u t ế ố ảnh hưở ng đ ế n hình nh ả

Chương I II: Cấu trúc của một hệ thống cộng hưởng từ

-4

P

Hình 3.1: nam châm siêu d n c ẫ ủa hệ ố th ng c ộng hưở ng t ừ

3.2 Gradient

bệnh nhân Gradient được tạo ra bằng cách gắn các cặp cuộn gradient trong nam châm,

Analog) Thông thường, trong các hệ ố th ng MRI, cuộn gradient có tr kháng khoở ảng

Hình 3.2 Khối gradient cộng hưở ng t ừ

mô

Hình 3.3: sơ đồ khối RF thu phát tín hiệu

Lamor, F=γ.B Vớ ệ ố ừ ồi h s t h i chuy n cể ủa nguyên tử Hidro =42,56, cư ng t γ ờ độ ừ

và truy n t i máy tính Thi t kề ớ ế ế các lo i cuộn RF cũng rất đa dạạ ng, ch y u tu thu c ủ ế ỳ ộ

3.4 H th ệ ố ng tạo t n hiệu k ch th ch cho bệnh nhân í í í

Hình 3.4: Sơ đồ h h ệ ệ thống tạo tín hiệu kích thích cho bệnh nhân

3.5 Hệ thống tái tạo hình ảnh

Hình 3.5: Hệ ố th ng tái tạo sử ụ d ng 2 server BLADE của SUN v i chip AMD Opteron ớ

Các dữ ệ li u sau ti n xửề lý (d liữ ệu thô) được lưu trữ ạ t m th i trong m t bờ ộ ộ lưu trữ

film

3.6 Hệ thống phần mềm

dài

Hình 3.6: Bàn điều khi n và ph ể ần mềm hệ ố th ng c ộ ng hư ở ng từ

Việc thực hiện nhiều lệnh một lúc (xử lý song song) có thể tăng tố ộc đ đáng kể ủa c

Chương IV: Cộng hưởng từ chức năng não

người,"trên xuống dưới " tương ứng là tr c "đ u - ụ ầ đuôi", và "lưng tới trước" tương ứng

Hình 4.2: Phân chia các trục thần kinh trên người

là "ipsilateral" - (cùng m t phía cộ ủa cơ thể), ngược lại chúng là "contralateral" - (đối

bên)

Hình 4.3: Ba mặt phẳng trực giao

Hình 4.4: Cấu trúc một neuron

-1

P

H thệ ống thần kinh trung ương bao gồm dây cột sống và bộ não Bộ não sau đó

Hình 4.5: Phân chia các vùng trong não

Hình 4.6: Bốn thùy của não: trán, thái dương, đỉ nh và ch m ẩ

Hình 4.7: Mặt cắt ngang bộ não cho th ấ y các v ùng thalamus, hypothalamus.

Hình 4.8 : Sự ắp xếp củ s a trư ờ ng nhìn

của não lớn hơn như suy luận và trí nhớ Một số vùng đặc biệt quan trọng là các vùng

s hiự ểu lời nói

Hình 4.9 : Định vị ủa 5 vùng vỏ c não liên h v i 5 cơ quan cả ệ ớ m th chính ụ

Hình 4 0 1 : Sự định vị ần đúng của vùng sơ cấ g p và th c p, vùng giác quan th ba và vùng v ứ ấ ứ ỏ não

v ận độ ng

Hình 4 1 1 : Sự định vị ần đúng của vùng Broca, liên quan tới các thông tin trong câu và vùng g

Wernike liên quan tới sự ể hi u lời nói

Tiểu não có số lượng chức năng hiểu rất kém nhưng nó liên quan t i viớ ệc điều

các cơ chế điề u ti t th ế ở

giảm CBF, những thay đổi nhanh trong quá trình tiêu hao oxy sẽ làm giảm cường độ

giá trị T2P

*

P

a)Trạng thái nghỉ ngơi b)Trạng thái hoạt động

Hình 4 2 1 : So sánh sự khác bi t về ố ệ s lượ ng phân t haemoglobin mang oxy ử

trong máu trong hai trườ ng h p c a não: ho t đ ng và nghỉ ngơi ợ ủ ạ ộ

thiếu cân bằng tạm thời giữa các hoạt động chuyển hóa và dòng máu

hiện một số động tác Sự thành công của cuộc thử nghiệm là phụ thuộc vào ba yếu tố:

hơn so với nhi u hễ ệ thống, do đó sự xu t hi n c a t ấ ệ ủ ừ trường cao hơn là điều được

tr cị ủa T2P

*

P

T2P

*

thậm chí với cả những thay đổi nhỏ nhất của giá trị T2P

*

P

Hình 4 3 h 1 : C ọ n giá tr TE tối ưu cho tỷ ệ ị l thay đổi tín hiệ ớ u l n nh t với hiệ ứ ấ u ng BOLD

"blips" v i cớ ực đối lại, sẽ ạ t o thành các tín hi u d i Th i gian t xung kích thích RF ệ ộ ờ ừ

Hình 4.14 : Dạng của một gradient dội trong EPI sử dụng trải rộng Gradient

phản với nhiễu trong ảnh fMRI, và nhiễu trong các ảnh hoạt động và chuyển động có

tượng và s d ng thu t toán sau x ử ụ ậ ửlý

khoảng cách từ các vị trí hoạ ột đ ng Một cách để làm giảm tín hiệu từ các mạch lớn là

không

chung tổng quát được đưa ra

theo các cách tương tự như EEG và MEG làm Tuy nhiên do đáp ứng c a haemoglobin, ủ

trạng thái hoạt động trong các vùng khác nhau trong não Một nhược điểm chính của

c ử động củ ầa đ u, có thể ảy ra cùng lúc v i kích thích T x ớ ất cả các c ử động đáp ứng lại

giản, tố ộc đ , giá trị ống kê và độ ạy th nh

Để đạt được m t nh th ng kê c n thi t phộ ả ố ầ ế ải hiển th các vùng hoị ạ ột đ ng, cùng với

yêu c u ph i hi u vầ ả ể ề ố th ng kê cùng v i viớ ệc sử ụ d ng các kỹ thuật R t nhi u kấ ề ỹ thu t ậ

cho đáp ứng v i kích thích Cu i cùng nh hoớ ố ả ạt động ph i đư c hi n th vả ợ ể ị ới các trường

Hình 4.15 : Trình tự phân tích dữ liệu.

gi ờ

ảnh M t lo i nhiộ ạ ễu đặc trưng cho EPI đó là nhiễu Nyquist, hay bóng m N/2 Nhi u ờ ễ

Hình 4.16 : Biề ồ u đ s ự suy giả m cư ờng độ trung bình c ủ ả a nh lát c ắ t đơn trong m ộ t thí nghi ệ m fMRI

sau 15 phút

đượ ảnh hưởc ng này, mỗ ải nh cần được chia sao cho nó có m t giá tr trung bình bộ ị ằng

trong việc tậ ợ ảp h p nh M t s phát tri n cộ ự ể ủa kỹ thuật này là ti n t i kế ớ ỹ thuật ba chiều

độ phân gi i c a ả ủ ảnh đó và cần có s cân b ng gi a viự ằ ữ ệc cải thiện SNR và duy trì độ

dưới đây:

N u ế S(x,y) là cường độ ảnh của một pixel tại vị trí (x,y) trên ảnh, thì trong lúc áp

d ng: ạ

một nửa cự ạc đ i (FWHM the Full Width at Half Maximum) c a hàm Gaussian M- ủ ối

đổi Fourier c nh và ma tr n l c, v i chuyả ả ậ ọ ớ ển đổi Fourier ba chi u Do chuyề ển đổi

Không có câu trả ờ l i chính xác cho câu hỏi bề ộ r ng làm ph ng t t nhẳ ố ất sử ụd ng

cân nhắc

Hình 4.17 : Việc lựa chọn bề ộng ma trận lọc rấ ả r t nh hư ởng đế n sự phát hiện cáchoạ ộ t đ ng9T Hai tín

9T

Hình 4.18 : Sử ụng ba bộ ọ d l c khác nhau với cùng một bộ ữ ệ d li u fMRI trong thí nghiệm xiết chặt

Cũng như làm phẳng mi n không gian, có th c i thiề ể ả ện được t l tín hi u trên ỷ ệ ệ

được gi m nh b ng các dòng máu, nên t c đ ả ẹ ằ ố ộ thay đổi tín hiệu đó trong một vùng ho t ạ

trong vi c lo i bệ ạ ỏ ự s trôi th i gian xu t hi n trong dờ ấ ệ ữ ệ li u S trôi có thự ể xuất hi n tệ ừ

thống kê trong việc phát hiện các hoạ ột đ ng C hai d ng c a ma trả ạ ủ ận lọc th i gian ờ

Hình 4.19: Có một sự trôi tín hiệu theo trục thời gian củ ữ ệ a d li u, nh có lọc, các ờ

điể m b t đ u và k t thúc trong chuỗi có thể đượ ắ ầ ế c làm xiên đi

Trong phần này, các kỹ thuật phân tích được gi i thích qua ví d một bộ d liả ụ ữ ệu

3

P

Chương V: Các kỹ thuật hỗ trợ tạo hình chức năng não

Nguyên lý của DWI

bào

Hình 5.1: chuy ển độ ng khu ế ch tán c a các phân t ủ ử nướ c

Hình 5.2 Hình ả nh chụ ộng hưởng từ p c khu ế ch tán DWI

liệt) và đang trở thành một phần của các thủ ụ t c quét chuyên khoa Mục đích của bài

khoảng 10 um, nảy lên, chuyển động ngang hoặc tương tác với các thành phần khác

Các ứng d ng tiụ ềm năng của tạo hình cộng hưởng t khuừ ếch tán nước được phát

Khuếch tán không đẳng hướng đã được theo dõi thời gian dài trước đây trong cơ

tán không đẳng hưởng trong ch t tr ng b t ngu n t t ch c d ng bó s i đ c bi t c a ở ấ ắ ắ ồ ừ ổ ứ ạ ợ ặ ệ ủ

tán tensor (DTI), các hiệ ứu ng khuếch tán không đẳng hướng trong dữ ệ li u MRI có thể

A = exp (-bD)

DR x

x

DR x y

DR x z

x

DR y y

DR y z

(2)

x

DR z y

DR z z Tensor đối xứng, nên DR ij R = DR ji

phần đường chéo của nó, DR x’x’ R, DR y’y’ R, DR z’z’ R, mô tả chuyển động phân tử ọ d c theo trục x’,

A = exp (-bR x’x’ RDR x’x’ R – bR y’y’ R DR y’y’ R - bR z’z’ RDR z’z’ R) (3)

9T

Hình 5.3: khuếch tán tensor, các lát cắt dọc trục.9T Khuếch tán dọc các trục x, y , z thể hiện qua các hình ảnh DRxxR, DRyyR, và DRzzR, khác nhau rõ ràng v ề ch t trắng, đặc biệ ấ t trong th chai Các hình nh D ể ả Rxy,

RDRxzR và DRyzR không phải là các ảnh nhiễu bởi vì khung tương đương x, y, z của máy MRI không trùng với

khung khuếch tán c a các mô trong h u h ủ ầ ế t các voxel

các thành phần trong khung tương ứng

phải tính toán đến sự kết hợ ủp c a các thành ph n không thuầ ộc đường chéo, bR ij R của ma

Ho ặc

y và z

tán trọng lượng (b=0) M t bộ ộ chuẩn của kết hợp gradient mà duy trì l y m u không ấ ẫ

thành (bR 2 R- bR 1 R) ≈ 1000 – 1500 s/mm2 P

P

Trong trường h p đ i x ng tr c, ch cần bốợ ố ứ ụ ỉ n hướng (tetrahedral encoding), ví dụ

9T

Hình 5.4: Mô hình lấy mẫu theo hướng 9TMặc dù các mô hình lấy mấu khác nhau nhưng chúng đều

có 6 (hoặc 4) hướng đo, quá trình đượ c th hi ự ện trong không gian quét không thay đổ i dọc theo các

hướng quét, đặ c bi t là v i b n đ ệ ớ ả ồ định hướ ng s i thần kinh ợ

X ử lý tín hiệu DTI

làm xáo tr n vộ ới các hệ ố ố s u n)

s khuố ếch tán đặc trưng λR 1 R, λR 2 R, λR 3 Rtương ứng v i Dớ R x’x’ R, DR y’y’ R, và DR z’z’ R:

L ấy thông tin từ ữ ệu DTI d li

Trung bình khuếch tán

Tr(D) = DR xx R + DR yy R+ DR zz R