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已有 30388 次阅读 2016-6-29 17:13 |个人分类:磁共振成像|系统分类:科研笔记| 解剖学图谱

外出旅行时，大家一般都会带上一张地图，以便在陌生的地方可以随时根据地标查看自己所在的位置。同样，在功能影像研究工作中，为了判断大脑激活所在的解剖学区域位置也需要一张地图作为参考。为此，许多研究工作者参照了不同的大脑结构或者方法绘制了许多地图。这些地图也被称为大脑图谱。虽然对于一些高技术的神经解剖学家可以不借助图谱便能准确识别大多数结构，但对于大多数研究者来说，这些图谱还是有必要的。大脑图谱使用传统的系统命名方法描述具有不同特点的大脑结构区域，并通过标签给予一致的定性描述[1]。

1. Talairach图谱

该人脑解剖图谱是由Jean Talairach开发[2]，非常出名。

图1. Talairach图谱，图片来自[2]

研究者在Talairach图谱的基础上开发出一些软件包，如Talairach Daemon系统[1]。TD软件会根据用户输入的三维Talairach坐标信息自动确定在大脑中的解剖学标签，包括大脑半球（Hemisphere）、脑叶（lobe）、脑回（gyrus）、组织（tissue）和细胞（cell）六个层次水平。比如，输入Talairach坐标-40、-25、-54会得到响应结果Left Cerebrum, Parietal Lobe,Post Central Gyrus, Gray matter, Brodmann area 3。 为了获得在MNI空间上的解剖学标签信息，Maldjian [3]在Talairach Daemon的基础上，利用一种非线性变化将在Talairach空间的标签信息转化到MNI空间，并将转化后的结果集成在软件包PickAtalas里。

但Deviln [4]不推荐使用这个图谱，主要给出四点原因：（1）该图谱只基于一名60岁妇女的大脑结构，缺乏群体代表性；（2）现阶段主流的处理软件在进行空间标准化时大多使用MNI305作为配准模板。如果使用Talairach图谱，就另外需要将标准化后在MNI空间数据转化到Talairach空间，这将引进额外的误差。（3）该图谱只基于左大脑半球结构并映射到另一大脑半球，没有考虑大脑半球的不对称性。（4）该图谱的Broadmann区域划分不准确。关于第4点，Eickhoff [5]也做了详细的讨论。他认为Talairach图谱中细胞层次的结构标定（cytoarchitectoniclabels）并不是基于微结构分析（microstructural analysis），而只是根据沟标志（sulcal landmarks）以及大体形态（gross morphology）推测得到的。但微结构的区域边缘与大体解剖中的标志位置没有必然的精细和可信的关系。

2. 解剖学图谱

有许多科研工作者提供了更为详尽的解剖学图谱，如Duvernoy图谱，还有对大脑具体区域的专门图谱，如小脑，海马等。详细参考[6]。推荐一本书Atlas of the Human Brain。

3. 自动解剖标记（AAL）图谱

AAL图谱是由法国神经学家开发的数字化的大脑结构图谱[7]，一般用于功能性神经影像研究中定位大脑的活动区域。软件包下载网站：Anatomical Automatic Labeling。

图2. AAL图谱（分层视图），不同颜色对应不同的解剖学区域，图片改自[7]

该图谱是基于MNI单个被试的T1加权结构影像模板（已经标准化）绘制的。具体方法步骤包括首先找到大脑中的沟的位置（图3），然后结合沟的位置逐层的手动画出不同的解剖学区域（图2），再将所有在二维解剖层上画出的解剖学区域在三维空间里连接起来，形成各个分割体，完成将大脑结构的区域分割工作，最后利用一些程序自动完成各个分割体的解剖学标定。

图3. 单个被试大脑三维渲染图中确定沟的位置，图片来自[7]

4. 概率图谱

相比于前面描述的基于单个个体大脑，概率图谱尝试给出大量个体大脑结构的概率性描述：大脑某一位置上，分别属于多个不同细胞结构的可能性。

一般生成概率细胞结构图谱（probabilistic cytoarchitectonic maps）的流程为：首先观察者自主地确定10个被连续切割成片并经过染色后的尸体脑中不同皮层区域边缘，再利用被切割前大脑的磁共振成像数据三维重构所有切片中确定的不同脑皮层的区域，然后将重构后的脑标准化到T1加权的MNI单个被试模板上，最后叠加这10个尸体脑中的皮层区域分割信息得到概率图谱，即每个体素在所有尸体样本中被观察到属于某一细胞结构区域的频次。Eickhoff [5]将已知的皮层区域的概率图谱整合在软件包SPM Anatomy Toolbox中。比如，图4为Brodmann area 4a的概率图谱。从图中可以看出十字准线的位置表示这一点属于Brodmann area 4a的概率为58%。

图4. Brodmann area 4a的概率图谱（SPM Anatomy Toolbox绘制）

其他的概率图谱有如LONI概率图谱和Harvard-Oxford图谱（集成在FSL）。

5. 最新图谱

2016年7月20日《自然》杂志刊登了人类当前最全面最精确的人类大脑地图，该项研究由华盛顿大学一个研究小组完成、新的地图根据大脑物理上的差异（如皮质的厚度），功能上的区别（如区域对语言刺激做出的反应），和在该地区的连接的差异将左右大脑半球各分为180个区域（参考观察者-美国科学家绘出最精确人类大脑地图97个大脑皮层区域首次查明）。

本博文为个人整理总结，如有问题，欢迎指出改正。

参考文献

Lancaster,J.L., et al., Automated Talairach Atlaslabels for functional brain mapping. Human Brain Mapping, 2000. 10(3): p. 120-131.

Talairach, J. and P. Tournoux, Co-Planar Stereotaxic Atlas of the HumanBrain. 3-Dimensional Proportional System: An Approach to Cerebral Imaging.1988: Thieme.

Maldjian, J.A., et al., An automated method for neuroanatomic andcytoarchitectonic atlas-based interrogation of fMRI data sets. NeuroImage,2003. 19(3): p. 1233-1239.

Devlin, J.T. and R.A. Poldrack, In praise of tedious anatomy. NeuroImage, 2007. 37(4): p.1033-1041.

Eickhoff, S.B., et al., A new SPM toolbox for combiningprobabilistic cytoarchitectonic maps and functional imaging data. NeuroImage, 2005. 25(4): p.1325-1335.

Poldrack, R.A., J.A. Mumford, andT.E. Nichols, Handbook of Functional MRIData Analysis. 2011: Cambridge University Press.

Tzourio-Mazoyer, N., et al., Automated anatomical labeling of activationsin SPM using a macroscopic anatomical parcellation of the MNI MRIsingle-subject brain. NeuroImage, 2002. 15(1): p. 273-289.