失读症儿童磁共振脑成像研究_优化体素形态学分析_孙肇春

表 2： 失读症儿童与正常儿童人口学统计 及脑总容量对比（ 单位： cc）
灰质 白质 脑脊液 脑总容量
失读症儿童 （ n = 15） 790． 5 415． 7 150． 6 1356． 7
正常儿童 （ n = 15）
799． 6 425． 5 161． 5 1386． 6
p value
0． 664 0． 598 0． 145 0． 447
然而，我们使用 SPM8 对优化 VBM 预处理后 的脑灰质和脑白质图像进行组间 T － test 检验，将 统计 结 果 用 Xjview 可 视 化 软 件 （ http： / / www． alivelearn． net / xjview） 显示发现，两组儿童大脑微 结构存在一定差异。失读症儿童组左脑额中回 （ left middle frontal gyrus） 灰质和左脑颞中回（ left
右对称或右非对称结构，这种结构异常影响了语 言理解和语音解码［16 － 17］。另有研究者通过对比 胼胝体的大小发现，失读症患者的胼胝体通常比 正常人的要大［18］。人们还发现，失读症儿童左顶 叶、左 侧 枕 颞、左 颞 顶 叶 灰 质 密 度 比 正 常 儿 童 要 低［19 － 21］。目前，人们对失读症儿童的脑结构差异 尚未取得一致意见。本文采用优化（ optimised） 体 素形态学（ voxel － based morphometry，VBM） 方法 对失读症儿童和正常儿童的脑灰质和脑白质差异 进行对比分析，以期找到两组之间的脑结构差异， 为失读症儿童的语言干预和临床治疗提供神经解 剖学基础。
测试，WRMT Word Attack （ WA） 测试以及 Peabody Picture Vocabulary Test （ PPVT） ［23］测试。上述
三个量表在英语国家普遍被用来对儿童阅读能力 进行评估。受试者得到的原始分与他们的年龄进 行换算得出标准分。一般认为，在上述测试中如 果受试者得分等于或低于标准分 90，即可判断该 受试具有失读症或阅读障碍［24 － 26］。该标准在目 前失读症神经成像研究领域已被广泛采用。对两 组受试的阅读能力评估标准分进行 T 检验，他们 在 ID （ p ＜ 0． 001） ，WA （ p ＜ 0． 001） ，PPVT （ p ＜ 0． 001） 三个测试中均具有显著性差异 （ 见表 一） 。
tack standardized score； c PPVT ss = Peabody Picture Vocabulary Test standard-
ized score．
（ 三） 磁共振脑成像参数
本研究中磁共振脑成像由斯坦福大学医学院
放射科磁共振影像学中心设计时间序列并完成扫 描。磁共振扫描仪型号： 3T Signa LX，GE Medical Systems，Milwaukee，WI。所 有 受 试 者 均 获 得 高 分辨率三维 T1 加权成像。时间序列： 扰相梯度回 波脉冲序列； TE 3． 4 毫秒 / TR 8． 5 毫 秒。翻 转 角： 15 度； NEX： 2； FOV： 240 毫米。矩阵： 256 × 256。体素： 0． 94 × 0． 94 × 1． 2 毫 米。帧 数： 124 （ Sagital AC － PC aligned） 。
（ 3） 将 AC － PC 对齐后的 T1 加权成像进行 灰质（ GM） 、白质（ WM） 、脑脊液（ CSF） 分离，头骨 和其他非脑组织同时被去除。此步骤由 VBM8 工 具箱自动完成。该步骤结束后进行第二次质量检 查，确保分离后的灰质、白质、脑脊液图像没有不 正常的连接部分和伪影。
（ 4） 灰质、白质空间标准化。 （ 5） 灰质、白质再次分离。
失读症儿童和正常儿童的整体脑容量没有显著性差异（ 灰质 p = 0． 664，白质 p = 0． 598，脑脊液 p = 0． 145，脑
总容量 p = 0． 447） ； 但与正常儿童相比，失读症儿童左脑额中回（ left middle frontal gyrus） 灰质和左脑颞中回
（ left middle temporal gyrus） 白质脑容量低于正常儿童（ puncorr ＜ 0． 001） 。研究表明，儿童失读症可能与左脑语
二、研究方法
（ 一） 受试 参与本研究的受试均来自于美国本地。受试 被分成两组： 15 名失读症儿童和 15 名正常儿童， 年龄范围 8． 6 － 14． 6 岁，平均年龄 12． 2 岁（ SD = 1． 99） ，其中失读症儿童组均有家族阅读障碍遗 传史。本研究项目所有协议均得到 30 位受试者 父母和斯坦福大学学术委员会书面同意。所有受 试均无精神疾病，参加项目前没有进行过任何药
p value
0． 89 ＜ 0． 001 ＜ 0． 001 ＜ 0． 001
a IDss = Woodcock Reading Mastery Tests，Word Identi-
fication Subtest standardized score； b WAss = Woodcock Reading Mastery Tests，Word At-
表一： 受试人口统计学信息及阅读能力评估
受试人数 性别（ 男 /女） 利手（ 左 /右） 年龄 IDssa WAssb PPVTssc
失读症儿童 15
10 /5 0 /15 12． 3 83． 4 87． 6 94． 6
正常儿童 15 10 /5 0 /15 12． 2
119． 0 113． 1 111． 8
三、结果
两组受试的 MR 脑图像经 VBM8 工具箱处理 后，用 SPSS 16． 0 （ SPSS Inc，Chicago，Illinois） 对 两组儿童 MR 脑图像容量进行双样本 T － test 检 验 （ p ＜ ． 05 ） 。结果显示： 两组儿童的大脑灰质 （ p = 0． 664） 、白质（ p = 0． 598） 、脑脊液 （ p = 0． 145） 、脑总容量（ p = 0． 447） 差异均无统计学意义 （ 见表 2） 。
［收稿日期］2012-10-12 ［作者简介］孙肇春，男，山东烟台人，广东外语外贸大学国际商务英语学院讲师，博士。
物治疗，对磁共振成像无不良反应。 （ 二） 行为评估
两组受试者在进行磁共振脑成像前均参加了 阅读能力行为评估。评估使用三个量表： Woodcock Reading Mastery Tests （ WRMT ） Revised / Normative Update［22］中的 Word Identification （ ID）
middle temporal gyrus） 白质脑容量低于正常儿童 （ puncorr ＜ 0． 001，灰 质 = 355 voxels，白 质 = 119 voxels） 。图二为 Xjview 大脑三维图像和 MNI152 脑模板示意图（ A 为脑灰质差异； B 为脑白质差 异） ，表三为优化 VBM 的分析结果。
（ 6） 调整（ modulation） 。 （ 7） 对所有标准化之后的灰质、白质图像进 行平滑处理（ smoothing） ，平滑参数采用 8 毫米全
宽半 高 高 斯 平 滑 内 核 （ 8 mm FWHM Gaussian smoothing kernel） 。
图一： 标准 VBM 与优化 VBM 数据处理流程对比［29］
第 39 卷 第 1 期 2013 年 1 月
江苏师范大学学报（ 哲学社会科学版） J． of Jiangsu Normal Uni． （ Philosophy and Social Sciences Edition）
Vol． 39，No． 1 Jan． ，2013
失读症儿童磁共振脑成像研究
———优化体素形态学分析
孙肇春
（ 广东外语外贸大学 国际商务英语学，广东 广州 510420）
［关键词］ 磁共振脑成像； 失读症； 体素形态学； 灰质； 白质
［摘 要］ 使用 3． 0T 磁共振扫描仪对 15 位失读症儿童和 15 位正常儿童进行脑部 T1 加权成像，在
Matlab 和 SPM8 环境下运用优化体素形态学方法对两组受试脑灰质和脑白质容量进行对比分析，结果显示：
（ 四） 数据处理
本研究数据处理使用 VBM8 工具箱，在 SPM8 （ Wellcome Department of Cognitive Neurology，In-
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stitute of Neurology，University College London） 和 Matlab7． 11 R2010b （ MathWorks， Natick， MA， USA） 环境下对受试者的三维 T1 加权脑图像进行 优化 VBM 分析。VBM 是一种分析大脑结构的方 法，分为标准 VBM 和优化 VBM（ 见图一） 。标准 VBM 分析通常包括以下四个步骤： （ 1） 空间校准 （ normalization） ； （ 2 ） 灰 质 与 白 质 分 离 （ segmentation） ； （ 3） 脑灰质和脑白质图像平滑（ smoothing） ； （ 4） 组间统 计 学 分 析［27］。由 于 空 间 校 准 过 程 中 受试者的 MR 脑图像会产生几何变形，这会导致 一定误差。假如某个受试者大脑脑室（ ventricle） 较小，在空间校准过程中需要对脑室进行空间变 形和拉伸。在此过程中脑室周边的灰质和白质也 会相应发生变形，致使最终的计算结果出现误差。 为了减少误差，提高计算精度，优化 VBM［28］采用 与标准 VBM 不同的步骤。首先，优化 VBM 使用 的空间标准化大脑模板来自于受试者 MR 脑图像 的均值，而非 MNI 标准模板。这样可以使空间校 准过程 中 大 脑 变 形 较 小，降 低 误 差。 其 次，优 化 VBM 采用两次灰质、白质分离。第一次分离发生 在原始大脑空间 （ native space） 。分离后的灰质 和白质进行空间标准化，从而获得最优化的标准 化参数。获得的参数被用于原始大脑空间并进行 第二次灰质、白质分离。这样可以避免标准 VBM 灰质、白质分离时可能出现的错误。优化 VBM 可 以确保灰质变形后仍然是灰质，白质变形后仍然 是白质。