醫學影像與訊號分析實驗室 (圖資大樓 833, 834)

本實驗室研究設備包括腦電波儀(32 channels 16 channels各一套,三維立體定位儀),搭配乾式電極與藍芽無線傳輸的腦電波儀一套(5 channels),近紅外光儀(9 sources 32 channels)等。本實驗室也透過陽明大學的超高磁場(3T)磁振造影系統(位於陽明大學圖資大樓B1),來收取腦部的結構性與功能性磁振影像。主要研究方向在開發核心影像與訊號技術,並應用於大腦結構與大腦功能性之臨床研究。研究主題包括神經疾病之腦波與磁振影像之病變指標建立與偵測、大腦血流灌注磁振影像之血流動力分析、胎腦之磁振影像皮質型態發育指標建立、腦波人機介面、擴散張量影像之結構性網路分析、功能性磁振造影等。

 

研究簡介

1.想像左右手食指運動之腦波律動訊號辨認與腦機介面

隨著腦神經科學的研究突破與腦波訊號擷取的科技進步,近幾年來腦機介面(Brain computerInterface, BCI)的技術逐漸受到重視。腦機界面是一種利用腦部訊號來讓使用者與外界溝通的技術。此種技術的目的在於幫助因神經肌肉損傷而行動受到阻礙的人(如肌肉萎縮、中樞神經系統損傷、重度中風的病人等),使他們可以不需要依靠周邊神經和肌肉,能夠使用腦部的訊號,就可以達到與外界溝通、傳達訊息、自主行動,以及自我照顧等目的。為了能夠順利的控制腦機介面系統,尋找出腦中穩定且容易偵測和分析的訊號與選擇適當的分類器是提高腦機界面系統效率與穩定度的關鍵。個人與榮總整合性腦功能研究室的同仁、從事以研究sensorimotor beta rhythm具有特定的頻率以及分布區域)作為腦機介面分類器的訊號來源。左下圖所示即為實驗刺激之設計,所做的任務為根據聲音指示進行想像食指上抬運動。每單筆試驗長度為10秒,當實驗開始進行的時候會先呈現一秒鐘的雜訊(A),讓受試者可以在這1秒內眨眼睛,接著要求受試者直視前方的十字,並在聽到低頻聲時則作想像手指上抬(B),最後取聲前2秒到後5秒為一筆試驗資料(C)。右下圖呈現的是以獨立成分分析法從單筆右手指上抬運動腦電波訊號中取出腦波律動訊號的過程與結果,(A)為與事件相關腦波律動頻帶(beta頻帶)腦波標準分布圖;(B)則為單筆試驗經獨立成分分解後所得到的12個獨立成分所對應之空間分布圖,計算時將左邊之標準圖分別與12個獨立成分計算相關係數,若相關係數低於閥值者則予以去除,如圖(B)中陰影部分,最後將保留下來之獨立成分重建即可(見圖(C))。而所擷取出來的sensorimotor beta rhythm訊號,可使用類神經網路中的Radial Basis Function (RBF) Neural NetworkSupport Vector Machine將訊號映射到高維空間去,將受試者的想像右手食指、左手食指狀況下的sensorimotor beta rhythm訊號區分出來,平均成功率約為百分之七十五 (以下腦電波資料由台北榮總教研部整合性腦功能研究室提供)

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發表文章:

Chih-I Hung, Po-Lei Lee, Yu-Te Wu, Li-Fen Chen, Tzu-Chen Yeh, Jen-Chuen Hsieh. Recognition of Motor Imagery Electroencephalography Using Independent Component Analysis and Machine Classifiers. Annals of Biomedical Engineering 2005;33(8):1053-1070.

2.1食指運動時大腦皮質神經網路連結同調性分析

人類大腦皮質之重要特性之一為區域性同步化之規律性振盪,並可經由非侵犯性檢測技術如腦電波圖或腦磁波圖來偵測。個人與榮總整合性腦功能研究室謝仁俊醫師與同仁以小波分析和訊息理論中的共同訊息法為理論基礎,共同開發利用更高維度的統計方法,去分析與運動控制有關運動皮質區域之振盪現象的變化,以用於觀測如不同大腦區域之間的功能性偶合程度、訊息交換、時間整合協調或功能性互動等,當兩頻道所收取到的訊號間有較高的同調性(coherence),可視為位於此兩頻道下方的大腦區域有結構上或功能上相互連結的證據。因此本研究子目的是藉由一系列的實驗,整合多通道腦磁波和表面肌電圖等高時間解析度的特性,分析腦中的功能性腦波律動訊號的改變,去估算出大腦皮質與運動肌肉間的在不同頻率時的功能性互動和調控,以期能建構出運動神經系統的調控機制。左圖呈現受試者右手規律性食指運動在alphabeta 頻帶的分析結果。圖中的左欄是以手指運動區的其中一頻道為參考頻道(COI),與其他所有腦磁波頻道計算出的同調性數值以統計方法取閥值後顯示同調性高的區域。這個結果也以線條連結的方式顯示在 sensor的位置上以顏色說明有顯著同調的兩個頻道(右欄)。右圖是將結果畫在三維不同角度的大腦皮質上方以便於確認同調的區域,其中黃色的曲線是中央溝(central sulcus)的位置。

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2.2手臂上抬運動時大腦皮質神經網路連結分析

從過去神經生理學的研究中指出,腦神經細胞的活化會需要消耗相當多的能量,因此大腦如何在有效控制能量消耗的前提下,透過不同腦區神經活化的動態重構,來達到不同任務需求是一個非常重要的議題。本研究利用本實驗室於2008年所提出的時頻共訊息法(TFCMI評估各腦區間腦電波之功能性連結,結果發現在休息態、準備態、運動開始以及運動結束,四種不同的功能狀態下,大腦的功能性連結會按其工作需求,抑制不相關的功能性連結以確保資源能有效集中於工作相關之網路。本研究優於傳統的同調性分析方法,能提供較高靈敏度的訊號偵測,以呈現功能性動態重構。大腦的動態重構不僅僅反應在時序上,同時也透過不同頻帶(αβ頻帶)的調變來達到其控制能量消耗與執行多工之目的。

 

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(a)α頻帶(8-12 Hz)的全腦功能性連結強度隨時序變化的曲線,可看見休息態(虛線)與手臂上抬(實線)呈現出不同的模式,全腦功能性連結強度在手臂上抬開始時會出現最低值(星號)反應出專注力與規劃功能的釋放;(b)β頻帶(16-25 Hz)的全腦功能性連結強度隨時序變化的曲線,可看見休息態(虛線)與手臂上抬(實線)亦呈現出不同的模式,全腦功能性連結強度在手臂上抬結束時會出現最大值(星號)反應出從接收到視覺刺激後,運動執行功能的活化。

 

描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: F:\2010EEG_connectivity\Clinical_neurophysiology\Fig7.tif

α頻帶的各腦區功能性連結示意圖。a-c圖分別為接收到視覺刺激訊號後的0~1秒,可觀察到前額葉-額葉-頂葉的網路功能性連結下降,此現象反應出該區所負責之規劃功能在動作開始的階段會被釋放,已將資源保留給運動執行功能。

 

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β頻帶的各腦區功能性連結示意圖。a-f圖分別為接收到視覺刺激訊號後的0~1.5秒,可觀察到按時序的發展,會先活化視覺區的功能性連結,以處理視覺刺激的訊號,再將該訊息透過額葉-枕葉的功能性連結傳遞至額葉進行訊息分析,並透過額葉-運動區的連結,將運動命令下達給運動皮質區進行手臂上抬運動之執行,最終的功能性網路活化將集中在運動皮質區域。

發表文章:

Chun-Chuan Chen, Jen-Chuen Hsieh, Yu-Zu Wu, Po-Lei Lee, Shyan-Shiou Chen ,David M. Niddam Tzu-Chen Yeh ,Yu-Te Wu*. Mutual-information based approach for neural connectivity during self-paced finger lifting task Human brain mapping. Human Brain Mapping 2008;29(3):265-80.

Chia-Feng Lu, Shin Teng, Chih-I Hung, Po-Jung Tseng, Liang-Ta Lin, Po-Lei Lee, Yu-Te Wu*. Reorganization of functional connectivity during the motor task using EEG time–frequency cross mutual information analysis. Clinical Neurophysiology 2011;122(8):1569-1579.

 

3.利用獨立成份分析法分離庫賈氏症腦波中與疾病有關的共存之特徵波形以幫助早期診斷

庫賈氏症(Creutzfeldt-Jakob disease, CJD)為一罕見之神經退化性疾病,是一種感染性蛋白(prion)造成的腦部海綿狀病變,估計在世界各地每年每百萬人口會有0.5~1患此病。此疾病可分為三種亞型:散發型(sporadic)、家族型(familial)醫源(acquired),其中以散發型庫賈氏症最為普遍,其主要患者年齡在50~70之間,平均發病年齡為62歲,存活時間約158個月。由於庫賈氏症進程快速,又具傳染性,且致死率高,加上尚無有效的治療方式,因此對於庫賈氏症的早期診斷相當重要。腦電波圖(EEG)是目前臨床上一個常用來輔助診斷工具之一,利用貼在頭皮上的許多電極(channel)記錄腦神經細胞活動時大腦皮質的電流變化,大腦皮質的電流是由細胞群與其他細胞群之間的電位差形成的。目前我們知道腦電波圖中周期性尖銳複合波(periodic sharp wave complexes, PSWCs)、單側周期性癲癇樣放電(periodic lateralized epileptiform discharges, PLEDs)CJD的特色。但實際上臨床所記錄到的腦電波易受到眼動及環境雜訊的干擾,使得同時在疾病早期庫賈氏症病患的腦波容易與阿茲海默症(Alzheimers disease)、失智症(vascular dementia, VD)等疾病混淆,且單純利用EEG來診斷CJDSensitivitySpecificityPPV (從機器檢驗出為正常 而實際上也是正常的比例) NPV (從機器檢驗出為不正常 而實際上真的是不正常的比例)分別是64%、91%、95%與49%,我們可以發現其SensitivityNPV都不是很好,某些CJD的病人可能會因此沒有被正確診斷出來,那就有可能造成延遲診斷,甚至傳染的危險。為了克服腦電波易受雜訊干擾這個問題,我們利用獨立成份分析法(Independent Component Analysis, ICA)於庫賈氏症病患的腦波(與台北榮民總醫院合作採用VoyageurTMDigital EEG System),實驗結果顯示ICA有卓越之能力可由混合訊號中分離出與疾病相關之特徵腦波以及眼動或是肌肉引起的訊號,故可有效的將雜訊移除,此外,更近一步觀察到在早期庫賈氏症病患的腦波中即有數種共存的特徵波形出現。在本次研究中,每一筆前處理過後的腦波將取17個電極,每電極中取五分鐘的腦波訊號,在取樣頻率為250Hz下,最後排列成17×75000的矩陣。經過FastICA的計算分析,將找出獨立訊號源成份以及每電極記錄到訊號源的權重大小。結果如圖一所示。可發現在原始腦波圖(B)中有四個認為有意義的波峰(peak)產生,但這四波峰所得到的topography map並不相同,無法判定正確的生理意義;而經過ICA分離出來的獨立成份(D)顯示,可清楚看到干擾判斷的雜訊和與疾病相關的特徵,並可得到有意義的topography map,幫助診斷。

 

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左圖為一位病患原始腦波和ICA的結果。

(A) 在五分鐘的腦波中選取第2秒到第17(15)的訊號展現在(B),同樣選取的訊號經過FastICA分析過後的結果展現在(D)

(B)  15秒的原始腦波。圖中灰色區域為有較嚴重的眼動和環境雜訊干擾的腦波。

(C)  畫出在原始腦波(B)中四個出現波峰的時間點p1p2p3p4各個channel所收到的訊號強度。發現這四時間點可對應到(D)中的IC33.35.19.610.9秒的四個波峰。

(D) 經過FastICA分析後的17個獨立成份。可看到IC3為和CJD相關的PLEDsIC2為眨眼的訊號,IC8為眼動訊號,IC11則為雜訊。

(E) IC2IC3IC8IC11的空間分布圖。

 

發表文章:

Po-Shan Wang, Yu-Te Wu, Chih-I Hung, Shan-Yeong Kwan, Shin Teng, Bing-Wen Soong. Early detection of periodic sharp wave complexes on EEG by independent component analysis in patients with Creutzfeldt-Jakob disease. Journal of Clinical Neurophysiology 2008;25(1):25-31.

Chih-I Hung, Po-Shan Wang, Bing-Wen Soong, Shin Teng, Jen-Chuen Hsieh, Yu-Te Wu*. Blind Source Separation of concurrent disease-related patterns from EEG in Creutzfeldt-Jakob disease for assisting early diagnosis. Annals of Biomedical Engineering 2007;35(12):2168-2179.

Chih-I Hung, Po-Shan Wang, Bing-Wen Soong, Shin Teng, Jen-Chuen Hsieh, Yu-Te Wu*. Blind Source Separation of concurrent disease-related patterns from EEG in Creutzfeldt-Jakob disease for assisting early diagnosis. Computational Neuroscience, Chapter 4, Springer.

 

4. 以最大期望值演算法從大腦磁振灌注造影中分類出不同組織的血流動力區域

腦血管疾病一直是占國人十大死因之一,早期診斷及適當治療,對病患在疾病的預防上,和降低社會成本極為重要。因此如何去評估病生理上的改變(例如腦血流)即是一個很重要的問題。而腦血流容積、流量與流經各組織的平均時間(簡稱血流灌注)之生理參數評估,便是主要的方法之近十年來由於快速、動態磁振造影的發展,其時間及空間解析度佳、不具游離輻射等優點,讓血流灌注的磁振造影成為量測腦血流灌注的一種利器。主要的概念就是以彈丸的方式快速注入順磁性的對比劑,當此順磁性對比劑流經血管時會改變組織的磁化率,進而造成局部的磁場不均勻現象,使得訊號下降,隨著對比劑逐漸離開,訊號會開始回升。若能正確的辨認出動脈在磁振影像中的動脈區域並算出此組織內對比劑濃度隨時間變化之曲線,我們便可計算出血流容積,流量與流經各種組織需要的平均時間,進而在臨床上用來早期診斷一些腦血管疾病。我們利用數理統計方法,自行研發技術平台,可以快速且正確的從複雜的磁振訊號中自動分辨出動靜脈與其他不同的組織區域,計算其內部的對比劑濃度,進而得到腦血流體積、腦血流量 腦血流平均穿流時間等重要參數。此一新技術已應用於臨床上動靜脈畸形與急性中風等病患之診斷輔助與治療後之評估上,並獲得相當不錯的成果,之後將繼續應用於急性局部缺血、中風、梗塞、多發性硬化症等之輔助診斷。左下圖是大腦血流灌注的磁振造影中同時區分出動脈、靜脈、腦脊髓液、灰質、白質等不同組織與相對應的對比劑濃度以進一步計算相對腦血流容積(rCBV,左)、相對腦血流量(rCBF,中)、平均穿流時間(MTT,右)等血流動力圖(右下圖)(以下大腦血流灌注之磁振造影影像由台北榮總放射部提供,與榮總放射部郭萬祐主任和鄧木火主任之共同研究成果)

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發表文章:

Yu-Te Wu, Yen-Chun Chou, WanYuo Guo, Tzu-Chen Yeh, Jen-Chuen Hsieh. Classification of Spatio-Temporal Hemodynamics from Brain Perfusion MR Images Using Expectation-Maximization Estimation with Finite Mixture of Multivariate Gaussian Distributions. Magnetic Resonance in Medicine 2007;57(1):181-191.

Yen-Chun Chou, Michael Mu Huo Teng, WanYuo Guo, Jen-Chuen Hsieh, Yu-Te Wu*. Classification of Hemodynamics from Dynamic-Susceptibility-Contrast Magnetic Resonance (DSC-MR) Brain Images Using Noiseless Independent Factor Analysis. Medical Image Analysis 2007;11(3):242-253.

Wan-Yuo Guo, Yu-Te Wu, Hsiu-Mei Wu, Wen-Yuh Chung, Yi-Hsuan Kao, Tzu-Chen Yeh, Cheng-Ying Shiau, Hung-Chi D. Pan, Yue-Cune Chang, Jen-Chuan Hsieh. Toward Normal Perfusion after Radiosurgery: Perfusion MR Imaging with Independent Component Analysis on Brain Arteriovenous Malformations. American Journal of Neuroradiology 2004;25(10):1636-1644.

Yi-Hsuan Kao, Wan-Yuo Guo, Yu-Te Wu, Kuo-Ching Liu, Wen-Yan Chai, Chiao-Yuan Lin, Yi-Shuan Hwang, Adrain Jy-Kang Liou, Hui-Cheng Cheng, Tzu-Chen Yeh, Jen-Chuan Hsieh, Michael Mu Huo Teng. Hemodynamic Segmentation of MR Brain Perfusion Images Using Independent Component, Bayesian Estimation and thresholding. Magnetic Resonance in Medicine, 2003;49(5):885-894.

5. 磁振影像(MRI)和單光子電腦斷層影像(SPECT)的對位與融合

醫學影像對位中,使用完整體積的亮度值資訊與萃取出目標物特徵的對位方式各有其優缺點。我們結合兩類方法提出先以表面資訊對位以快速達到逼近的對位結果,然後再用共同資訊量(mutual information)為對位準則作轉換參數微調完成影像對位。基於表面的對位是透過影像分割出目標物,再萃取其表面點並據以計算出距離圖(distance map),所有轉動影像(floating image)的表面點經由剛體轉換(rigid-body transformation)後到參考影像建立出的距離圖上計算對位成本,以求其值最小化。基於共同資訊量的對位則需透過每次兩影像疊合時,來自兩邊的影像亮度值能建立出共同直方圖(joint histogram)以便計算機率值,對位過程力求共同資訊量最大化使影像標齊對正。影像對位時需使用最佳化方法調整轉換參數,三維影像的剛體轉換模型計有三個移動與三個旋轉共六個參數,我們使用Powell方法可以省去計算對位成本函數的一次與二次微分並獲得適切的轉換參數。

 

圖一(a)(b)分別為ECD-SPECTT1-MR影像部份切面的原圖、腦部萃取結果、對應表面輪廓及其距離圖。圖二所示為本方法對位後部份切面之融合影像、棋盤格顯示與表面輪廓疊合圖,說明我們提出的兩階段對位能有效地將ECD-SPECTT1-MR這兩種不同類型的影像對齊,可用以研究核醫藥物在服用後對人體內化學接受器在腦部不同部位產生的藥效。

 

(圖中影像由台北榮總精神部周元華醫師提供,影像融合為本實驗室與周醫師共同的研究成果)

(a)                                                                                   (b)

圖一

 

圖二

 

發表文章:

Yuan-Lin Liao,Yung-Nien Sun, Wan-Yuo Guo, Yuan-Hwa Chou, Jen-Chuen Hsieh, Yu-Te Wu. A hybrid strategy to integrate surface-based and mutual-information-based methods for co-registering brain SPECT and MR images. Medical and Biological Engineering and Computing 2011;49(6):671-685.

 

6.胎腦磁振影像之型態變異分析

隨著優生保健觀念的深植人心,要如何針對胎兒發育異常做到及早發現、及早診斷,已是必要的趨勢。目前並沒有一套準確的標準來評判胎兒的發育是否合乎正常的標準,尤其胎兒大腦皮質發育在整個胎兒發育上占了非常重要的角色,胎兒在母體內發育遲緩、不正常發育都可能造成懷孕終止或是畸形兒的發生。然而準確的發育型態學判斷,除了照影技術的改進以外,更需要進一步的建立一套標準胎腦皮質統計資料庫,提供臨床更準確且量化的診斷胎腦發育狀況。大腦磁振影像經由影像分割與立體重組後初步結果顯示胎兒的大腦皮質表面比較平滑且腦溝腦迴之間的深度變化不似成人那般明顯,同時,腦溝不像成人一樣有較大的曲率變化,所以腦迴間所形成的皺折和成人相比較少。如下圖所示,左圖為二十二周的胎腦(axial view)與最右圖成人的腦部比較可以發現體積明顯較小,且腦溝腦回較不明顯,但是已可見額葉、顳葉。中間的兩個影像圖形分別為二十八與三十二周的胎腦(sagittal view),其體積明顯較大且較完整,腦溝腦回也較明顯,和右圖的成人腦已很相近。由於重建出的胎腦影像和文獻上記載的真實胎腦相較之下,發現相似程度很高,因此藉由此方式所估算的體積和腦溝曲率(我們在圖上貼上平均曲度的數值,來表示在點附近的局部曲面形狀,藍色代表平均曲度為正值)我們可大膽假設結果的真實性與可信賴程度,用來建立資料庫的來源。(中胎腦磁振影像由台北榮總放射線部郭萬祐主任醫師提供,本研究為與郭醫師共同的研究成果)

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描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: Fig.6.tif左圖顯示不同大腦區域其體積和皺摺度隨年齡變化之關係。本研究中將大腦分成四個區域,包括:前額葉區(Pref)額葉區(F)、頂顳葉區(P&T)枕葉區(O)。上圖:額葉區以及頂顳葉區,大腦體積的成長速率較其它區域快(ANCOVA: F(3)=14.43, p<0.0001)。下圖:不同的大腦區域的皺摺量隨時間變化的速率是相同的(ANCOVA: F(3)=1.68, p=0.1726)。此圖中的曲率指標(curvature index)是用來量化大腦的皺褶程度;姙娠週數以GA表示。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

發表文章:

Hui-Hsin Hu, Hui-Yun Chen, Chih-I Hung,Wan-Yuo Guo, Yu-Te Wu. Shape and curvedness analysis of brain morphology using human fetal magnetic resonance images in utero. Brain Structure & Function, In press.

Hui-Hsin Hu, Wan-Yuo Guo, Hui-Yun Chen,Po-Shan Wang, Chih-I Hung, Jen-Chuen Hsieh, Yu-Te Wu*. Morphological Regionalization using Fetal Magnetic Resonance (MR) Images of Normal Developing Brains. European Journal of Neuroscience 2009;29(8):1560-1567.

Hui-Hsin Hu, Chih-I Hung, Yu-Te Wu, Hui-Yun Chen, Jen-Chuen Hsieh, Wan-Yuo Guo. Regional quantification of developing human cortical shape with a three-dimensional surface-based magnetic resonance imaging analysis in utero. European Journal of Neuroscience 2011;34(8):1310-1319.

Yu-Te Wu, Kuo-Kai Shyu, Tzong-Rong Chen, Hui-Yun Chen, Hui-Hsin Hu, Wan-Yuo Guo. Using 3D FFT fractal dimension estimator to analysis the complexity of fetal cortical surface from MR images. Expert Systems with Applications 2010;37(8):6123-6127.

Kuo-Kai Shyu, Yu-Te Wu, Tzong-Rong Chen, Hui-Yun Chen, Hui-Hsin Hu, Wan-Yuo Guo. Analysis of fetal cortical complexity from MR images using 3D entropy based information fractal dimension. Nonlinear Dynamics 2010;61(3):363-372.

Yu-Te Wu, Kuo-Kai Shyu, Tzong-Rong Chen, Wan-Yuo Guo. Using Three-Dimensional Fractal Dimension to Analyze the Complexity of Fetal Cortical Surface from Magnetic Resonance Images. Nonlinear Dynamics 2009;58(4):745-752.

Kuo-Kai Shyu,Yu-Te Wu, Tzong-Rong Chen, Hui-Yun Chen, Hui-Hsin Hu, and Wan-Yuo Guo. Measuring Complexity of Fetal Cortical Surface From MR Images Using 3-D Modified Box-Counting Method. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2011;60(2):522-531.

 

7. 脊髓小腦萎縮症之磁振造影小腦碎形維度分析

碎形維度是一種可被信賴的評估型態變化與物體複雜度的指標,可以用來量化用有自我相似性質的圖形,相對於以往使用容積來評估腦部退化,碎形維度具有保留較多精細構造上資訊的特性。碎形維度的計算方式有很多種,在這個實驗中我們將使用的是box-counting的方法,由於腦部構造並非是一個在嚴格定義上的碎形,因此,此方法可以使用在近似碎形的圖形上。左下圖為利用正常人的小腦白質(上排)與小腦萎縮症病人小腦白質(MSA-C,多系統萎縮症,下排)資料經過影像處理後所重組的三維立體影像,經由比對紅色指出的部位可看出小腦萎縮症病人的影像中小腦腳(Cerebellar peduncles)與小腦後葉(Posterior lob)有明顯萎縮之情形。下圖為小腦白質的碎形維度與容積的比較分布圖。橫軸是小腦白質的容積(cm3);縱軸是小腦白質的三維碎形維度。藍色方形代表控制組(23);紅色星形代表小腦萎縮(MSA-C)的病人(20)。從此圖中可看出碎形維度與容積萎縮具有正相關的特性,這表示碎形維度可以做為一個適當評估腦白質萎縮與量化腦白質複雜度的方法。

描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 未命名描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: 描述: http://www.ym.edu.tw/~ytwu/index.files/image053.gif

發表文章:

Yu-Te Wu, Kuo-Kai Shyu, Chii-Wen Jao, Yuan-Lin Liao, Tzu-Yun Wang, Hsiu-Mei Wu, Po-Shan Wang, Bing-Wen Soong. Quantifying cerebellar atrophy in multiple system atrophy of the cerebellar type (MSA-C) using three-dimensional gyrification index analysis. NeuroImage 2012;61(1):1-9.

Yu-Te Wu, Kuo-Kai Shyu, Chii-Wen Jao, Zun-Yun Wang, Hsiu-Mei Wu,Bing-Wen Soong,Po-Shan Wang. Fractal Dimension Analysis for Quantifying Cerebellar Morphological Change of Multiple System Atrophy of the Cerebellar Type (MSA-C). NeuroImage 2010;49(1):539-551.

 

8. 小腦白質退化對全腦網路架構的影響:以小腦型別多系統萎縮症為例

小腦在人類腦功能中扮演著重要的角色。除了傳統熟知的運動功能調節、平衡與學習複雜的連續動作。同時,小腦也牽涉在許多高階認知與情緒功能之中,像是語言能力、視覺空間處理、情緒調控等。因此,當小腦因疾病的發生而造成損害時,往往會導致步態、四肢或是眼球的運動失調與障礙,也更進一步的造成所謂的小腦認知與情緒症候群(cerebellar cognitive affective syndrome)。小腦型別多系統萎縮症(Multiple system atrophy of the cerebellar type MSA-C)是一種神經退化性疾病,伴隨著明顯的橋腦與小腦白質萎縮。我們邀請了19MSA-C病患與19位年齡與性別相仿的健康受測者,收集其磁振T1權重影像(T1-weighted images)與擴散張量影像diffusion tensor images),來探討橋腦與小腦白質萎縮所導致的結構網路改變。結果呈現出,橋腦與小腦白質萎縮破壞了小腦與大腦間連結的迴路(cerebello-ponto-cerebral loops)。進而導致全腦網路中,各腦區間訊息傳遞與交換的效率下降。我們總結,從MSA-C所引發的橋腦與小腦白質萎縮,會導致局部表面構造與全腦結構網路效能瓦解。由此可知,橋腦與小腦白質的完整性,反映出完整的神經纖維網路,包含充足的神經纖維數量與其訊號傳導能力,藉以確保全腦結構網路的訊息傳遞效能。

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(A)MSA-C病患有明顯神經連結數量與強度(strength)下降的腦區(B) 有明顯連結節點(degree)下降的腦區(C) 有明顯訊息傳遞效率(nodal efficiency)下降的腦區。圖中紅色標示為變異較大的腦區

發表文章:

Chia-Feng Lu, Bing-Wen Soong, Hsiu-Mei Wu, Shin Teng, Po-Shan Wang, Yu-Te Wu*. Disrupted Cerebellar Connectivity Reduces Whole-Brain Network Efficiency in Multiple System Atrophy. Movement Disorders, In press.

 

9.以三維多重網格法之可形變表面模型結合影像對位重建顱骨缺損

在臨床神經外科中,因手術需求,常常需要執行顱骨切開術於病人身上,而顱骨切開術所造成的顱骨缺陷則經由顱骨重建手術來修復,以回復病人原來的顱骨外觀。經由顱骨重建技術出來的顱骨缺損填補物應盡可能與手術切口密合,且該填補物的外型(弧度與大小)應與病人原頭形相符。本研究以術前診斷用的低解析度與術後高解析度的頭部電腦斷層影像,各自分離出顱骨的部分進行影像對位,經由對位完成後術前與術的差值影像,萃取並重建出欲修補頭骨的三維模點資料,以供實際製造填補物使用。詳細處理流程包含以下幾個部分:(一)電腦斷層影像顱骨分離與影像二值化。(二)透過三維多重網格法之可形變表面模型將低解析度影像還原成高解析度影像。(三)完整顱骨影像與缺損顱骨的影像對位。(四)對位後的差值運算以萃取出欲修補的缺損頭骨部分。(五)針對修補物影像進行自動邊緣角度修飾,以節省手術中手動裁切的時間。(六)重建顱骨部分的三維模點座標輸出,並以RP輸出翻模製作人工顱骨。採用此法所得的顱骨填補物較能符合病人原先之頭骨形狀並且與手術切口較為密合,且能實現雙側或跨矢狀面顱骨缺損之重建。

a,b圖為低解析度診斷影像重建之顱骨表面;b,e圖為經過內插所得之重建顱骨表面,可明顯看見由於低解析度影像還原所造成之漣漪假影c,f圖為經由三維多重網格法之可形變表面模型去除假影所得之顱骨表面。

排為術前完整影像與術後缺損顱骨影像對位前的重疊圖形;下排為影像對位後兩者的重疊圖形,可看出兩者經由對位能準確重疊,以利後續萃取出欲修補的缺損頭骨部分。

重建出之缺損部位的人工顱骨。上排為未經自動影像邊緣角度修飾的結果,邊緣較不易密合(黑色箭頭);下排則為經自動影像邊緣角度修飾的結果,密合度較高,也能還原出顱骨表面的真實樣貌。

發表文章:

Yuan-Lin Liao, Chia-Feng Lu, Chieh-Tsai Wu, Jiann-Der Lee, Shih-Tseng Lee, Yung-Nien Sun, Yu-Te Wu*. Using Three-Dimensional Multigrid-Based Snake and Multiresolution Image Registration for Reconstruction of Cranial Defect. Medical & Biological Engineering & Computing, In press.

Yuan-Lin Liao, Chia-Feng Lu, Yung-Nien Sun, Chieh-Tsai Wu, Jiann-Der Lee, Shih-Tseng Lee, Yu-Te Wu*. Three-dimensional reconstruction of cranial defect using active contour model and image registration. Medical & Biological Engineering & Computing 2011;49(2):203-211.

 

10.頭部電腦斷層血管成像術之三度空間立體呈現

電腦斷層血管成像術之主要用途之一是對急性血管阻塞性中風之顱內血管評估,雖然近年來由於多切面技術之發展改善了機器檢查速度,電腦斷層血管成像術有大幅度之突破,但在血管影像重組方面仍然顱內、顱底、顱外只能分開顯示,無法與標準血管攝影一樣的清楚。因此本研究目標是以Visual C++自行研發影像處理配合上Open GL的圖學程式庫,著重於電腦斷層血管成像術之原始資料重組方法,希望能快速方便的做重組,以期電腦斷層血管成像術將來能夠取代侵襲性比較大的標準血管攝影。最左圖為將影像中的顱骨移除後將血管區分出來,以最大強度投影法投影在三個切面下的血管投影影像以及三維立體顯示,中間圖為任意旋轉角度的大強度投影法血管投影影像,右圖為將血管三角化後,經由marching cube演算法所得的血管表面三維立體影像呈現結果,其中可選擇可將顱骨同時呈現,更清楚顯示出血管在顱內的相對位置。(圖中電腦斷層血管成像術之原始資料由台北榮總放射線部鄧木火主任醫師提供,本研究為與鄧醫師共同的研究成果)

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