棕色脂肪组织的磁共振识别及温度成像研究

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1、博士学位论文棕色脂肪组织的磁共振识别及温度成像研究作者姓名：程传力指导教师:郑海荣研究员中国科学院深圳先进技术研究院学位类别:工学博士学科专业:模式识别与智能系统培养单位:中国科学院深圳先进技术研究院2018年12月IdentificationandthermometryofbrownadiposetissueusingmagneticresonanceimagingAdissertationsubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesinpartialfulfillm

2、entoftherequirementforthedegreeofDoctorofPhilosophyinPatternRecognitionandIntelligentSystemsByChengChuanliSupervisorProfessorZhengHairongShenzhenInstitutesofAdvancedTechnologyChineseAcademyofSciencesDecember2018摘要摘要大量实验表明哺乳动物体内的棕色脂肪组织(Brownadiposetissue，BAT)是体内重

3、要产热源，BAT被激活后消耗脂肪，将能量以热的形式散发出去，棕色脂肪有望成为抵抗肥胖及相关代谢性疾病的新靶点。棕色脂肪组织的温度变化可以对其活性进行表征，为研究BAT活性和肥胖及代谢性疾病之间的关系提供了有效的手段。它们之间的关系具有重大的临床意义，并为下一步研发治疗肥胖的药物提供了新的评估手段。围绕基于磁共振技术的BAT识别与温度成像，本论文进行了三个方面的研究工作，包括开发鲁棒的基于磁共振化学位移编码成像的水脂分离算法、双极性读出涡流校正算法和具有高精度的脂肪参考磁共振温度成像算法。最后利用上述算法在哺乳动物身上进

4、行了棕色脂肪组织的识别与活性评估的初步实验。其一，由于BAT与白色脂肪组织（WAT）的细胞中脂肪含量不同，因此基于化学位移编码成像技术的水脂分离方法可以作为识别BAT的手段，另外分离结果也为含脂肪组织的温度成像提供可靠的初始值，是后面温度成像算法的关键步骤。水脂分离算法最大的挑战是水脂二义性的问题。本论文提出了一种基于多分辨率局部增长和自检验场图估计的算法，实现对水脂信号的正确分离。本论文将提出的算法与传统的多分辨率算法、局部增长算法和图割算法进行了对比研究，数据选取2012年国际磁共振学会年会提供的已知真实分离结果的

5、17组多回波图像，根据与真实参考值的比较，求得不同算法对每一组图像的得分，得分范围是0~10000，数值越大，水脂分离效果越好，结果显示本论文算法的平均得分是9928，其中13组数据的得分超过9900。本论文算法在所有的图像处理中均未发现明显的水脂分反的情况。本论文算法的优势在于提供了一种场图自检验的机制保证最高分辨下种子点选取的准确性。与传统的多分辨率算法和局部增长算法相比，本论文算法在孤立区域和场图变化较快的区域都能够实现正确的水脂分离。其二，双极性梯度回波序列能够减小回波间隔和提高图像的信噪比，这有助于提高BAT

6、识别的准确性和温度成像的精度。但是双极性读出梯度在采集到的I棕色脂肪组织的磁共振识别及温度成像研究奇偶回波信号中引入了极性相反的涡流相位。本论文考虑涡流相位的高阶项，提出一种新的涡流相位估计方法。该方法利用金字塔形的逐层线性拟合方法对非线性的涡流相位进行了精确的近似。本论文基于水脂混合仿体实验和人体在体实验，对该算法的脂肪定量精度与单极性读出数据进行了比较。仿体实验的结果显示本论文算法得到的脂肪含量(fatfraction,FF)与单极性读出数据得到的参考FF之间的最大绝对误差小于2%，表明本论文算法能够很好的校正高阶

7、涡流相位；综上，该算法提供了一种简单有效的双极性读出梯度涡流相位的校正方法，而且不需要额外的数据采集。其三，BAT的活性评估是BAT相关研究的重要组成部分，而BAT激活后的磁共振无创温度测量可对其活性进行评估。由于脂肪中氢质子的共振频率对温度不敏感，使得传统的质子共振频率漂移(Protonresonancefrequencyshift，PRFS)温度成像算法不适用于BAT。本论文提出了一种新的脂肪参考PRFS的磁共振温度成像算法，该算法考虑了影响现有算法的各种不利影响因素，如脂肪共振多峰信号模型，表观横向弛豫时间T2*

8、的温度依赖性等。该算法采用双步迭代温度估计(Dual-stepiterativetemperatureestimation，DITE)的方法来提高温度精确度。本论文利用蒙特卡洛模型、水脂混合仿体实验和离体BAT实验对所提出算法的温度成像效果进行了评估，并和现有的同类算法进行了比较。结果显示本论文算法的温度估计值和荧光光纤温度计的测