研究人员每次心跳都会向大脑放大大脑

了解大脑如何移动 - 在休息和影响时 - 对理解大脑疾病至关重要，但技术已经落后了。现在，斯坦福大学和奥克兰大学的研究人员开发了一种成像技术，揭示了微小的脑运动，为大脑的阻塞性疾病提供了一个有希望的长期诊断工具。

“我们的新令人兴奋的方法使我们能够浏览血浆和CSF流动诱导的脑组织的微妙运动”斯坦福大学研究助理和新研究的第一作者Itamar Terem解释道。他注意到，“我们正在放大小于图像分辨率的子体素运动 - 运动。

大脑会随着心跳轻微移动，但这种移动非常微小:大约10到180微米，还不到人类一根头发的宽度。由于这些运动是如此之小，标准的MRI技术有时难以捕捉和显示它们，限制了监测或诊断阻塞性大脑疾病时大脑运动的可视化。

Itamar说:“我们已经成功地揭示了中脑、脊髓、小脑甚至额叶等部位的微小运动。”

这项新技术发表在5月29日的《医学磁共振》(Magnetic Resonance in Medicine)杂志上，最初是由斯坦福大学的萨曼莎·霍尔兹沃思(Samantha Holdsworth)和马赫迪·萨尔马尼·拉希米(Mahdi Salmani Rahimi)开发的。在那里，Holdsworth和她的团队开发了一种称为放大MRI (aMRI)技术的基础。在过去的两年里，Terem对这种被称为“基于阶段的aMRI”的技术进行了微调，以证明它可以用于诊断。

通过协调心跳的时间与大脑中获取的数据，人们可以将数据拼接在一起，创建图像或“核磁共振视频”，平稳地通过心跳移动。该团队随后定制了一个由麻省理工学院团队开发的基于阶段的视频放大算法，该算法可以检测并放大视频中难以察觉的变化。通过对核磁共振视频进行视频放大算法的裁剪，大脑的运动可以被放大到一个更可见的规模。

由于每当心跳进入大脑的血液进入大脑的力，“你有时会在扫描仪中捕捉整个头部”点头“，”现在在奥克兰大学和最近的研究中的高级作者中，Holdsworth说。

Holdsworth和Terem发现基于阶段的AMRI产生的误差较少，并且比原来的AMRI方法，特别是大部分移动的大脑的区域更好地了解，例如中脑和脊髓。基于阶段的AMRI代码通过操纵在称为可转向金字塔小波变换的图像处理中使用的一系列数学运算，放大运动而没有伴随的噪声。

Terem说:“与原始的aMRI方法相比，基于相位的aMRI对噪声和伪影的敏感性更低，显示出更高的图像质量，大脑皮层和脊髓上的阴影整体减少，[脑脊液]流动伪影更少。”

该团队在两个受试者，一个控制和患者上应用了Chiari畸形的技术I.出生时的病症会导致颈部的畸形，包括颈部的头痛或刚度，导致颅骨和上部的畸形脊柱区域。与控制参与者不同，Chiari患者的视频图像在至少两个位置显示出显着更大的脑运动。

“更好地可视化和理解大脑的生物力学特性，可以导致更早地检测和监测大脑疾病，”该项目的合作者Mehmet Kurt说。

“由于障碍脑或阻塞脑液流动的疾病或疾病，AMRI可能允许我们检测病理脑和血管运动，”Holdsworth说。

该团队将继续在临床环境中推进该技术，以提供给更多已知疾病诊断的患者，如脑积水、脑血管和神经退行性疾病。

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