功能磁共振成像的質(zhì)量控制進(jìn)展*

路偉釗 董克江 崔 棟 焦 青 邱建峰*

功能磁共振成像技術(shù)(functional magnetic resonance imaging，fMRI)是腦科學(xué)領(lǐng)域較為流行的成像技術(shù)，其提供了一種無創(chuàng)式探測大腦活動(dòng)的手段。在過去的20年里，關(guān)于fMRI的科研論文多達(dá)40000篇[1-2]。質(zhì)量控制可以保證fMRI研究的可靠性，在fMRI研究中至關(guān)重要，但是相比于fMRI的研究論文，fMRI質(zhì)量控制的論文數(shù)量偏少，且最近一則研究質(zhì)疑了fMRI的基本統(tǒng)計(jì)方法，使得fMRI質(zhì)量控制重新受到業(yè)界關(guān)注[3]。

目前，有多種質(zhì)量控制方法可以探測磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)設(shè)備的分辨率、信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)、幾何畸變率及鬼影等[4-6]。但是，這些質(zhì)量控制方法不足以保證高可靠性的fMRI研究，其原因如下。

(1)血氧水平依賴(blood oxygenation level dependent，BOLD)信號(hào)占總信號(hào)的比例≤5%，提取BOLD信號(hào)需要克服一系列噪聲干擾[7-8]。而且，記錄大腦的認(rèn)知活動(dòng)過程需要較高時(shí)間穩(wěn)定性的成像設(shè)備。fMRI采用快速成像序列，如平面回波成像(echo planar imaging，EPI)序列、梯度回波(gradient recalled echo，GRE)序列等，對(duì)MRI設(shè)備的時(shí)間分辨率和時(shí)間穩(wěn)定性提出了較高的要求[8-14]。因此，基本的磁共振質(zhì)量控制方法不足以應(yīng)對(duì)fMRI掃描環(huán)境，需要針對(duì)fMRI的質(zhì)量控制方法。

(2)理想情況下，通過fMRI掃描可以得到高質(zhì)量的fMRI數(shù)據(jù)，然而技師的操作錯(cuò)誤、被試的生理運(yùn)動(dòng)和配合程度都會(huì)對(duì)fMRI數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生影響，故針對(duì)fMRI數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制方法可以最大程度的避免上述情況的發(fā)生，保證fMRI數(shù)據(jù)較高的質(zhì)量。

1996年，Weisskoff等[15]提出了一種探測MRI設(shè)備穩(wěn)定性的有效方法，這是最早關(guān)于fMRI質(zhì)量控制的研究。1998年，Simmons等[7]提出了基于休哈特控制圖的質(zhì)量控制方法。近年來，研究人員提出了多種fMRI質(zhì)量控制工具和方法，包括fMRI質(zhì)量控制體模[7-14]、質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)[16-18]、fMRI數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制方法[16-20]。同時(shí)，質(zhì)量控制也開始出現(xiàn)在fMRI數(shù)據(jù)處理軟件中[21-22]。實(shí)時(shí)fMRI技術(shù)和在線質(zhì)量控制程序的出現(xiàn)，可以及時(shí)的發(fā)現(xiàn)fMRI掃描中的誤操作[23-25]和fMRI數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的一些問題[26-28]。時(shí)至今日，一些著名的研究機(jī)構(gòu)和研究計(jì)劃，如人腦連接組計(jì)劃(human connectome project，HCP)[29]、功能生物醫(yī)學(xué)信息研究網(wǎng)絡(luò)(function biomedical informatics research network，F(xiàn)BIRN)[30]均研發(fā)了針對(duì)fMRI的質(zhì)量控制方案，一些高水平的fMRI研究也將質(zhì)量控制視為重要的一部分[29-30]。

1 磁共振基本質(zhì)量控制方法

對(duì)于MRI設(shè)備的質(zhì)量控制，最直接的方法就是讓專業(yè)工程師前往每一個(gè)測試中心進(jìn)行設(shè)備調(diào)試和校準(zhǔn)，HCP和FBIRN開展的多中心研究都采用了這種方法[29-30]。然而，此方法較為耗時(shí)，且主觀性成分較大。主流的MRI設(shè)備廠商，如通用電氣、西門子、東芝等，都擁有專門的質(zhì)量監(jiān)測方法以及監(jiān)測軟件。

體模是MRI設(shè)備常用的標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量控制器，通常用于協(xié)助MRI設(shè)備的質(zhì)量分析、質(zhì)量評(píng)價(jià)和校準(zhǔn)。最為常見的磁共振質(zhì)量控制體模被稱為“水?！保缑绹w模實(shí)驗(yàn)室的Magphan系列體模、美國放射學(xué)會(huì)(American College of Radiology，ACR)體模等[4]。水?？梢詼y試醫(yī)用MRI設(shè)備的一些基本參數(shù)，如分辨率、SNR、幾何畸變率、均勻度及鬼影等[4-6]。然而，這些基本的質(zhì)量控制方法并不能滿足fMRI研究的質(zhì)量控制需求。

2 fMRI質(zhì)量控制體模及質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)

2.1 fMRI質(zhì)量控制體模

水模同樣可以應(yīng)用于fMRI的質(zhì)量控制當(dāng)中。利用定制的個(gè)性化水模可以測試fMRI中重要的質(zhì)量控制指標(biāo)，如設(shè)備穩(wěn)定性[15]、運(yùn)動(dòng)偽影[31]及幾何畸變率[32]等。水模與其他技術(shù)手段相結(jié)合，可以測量SNR、信號(hào)鬼影比(signal-to-ghost ratio，SGR)及信號(hào)漂移等指標(biāo)[7]。

除液體之外，瓊脂糖凝膠作為組織等效材料經(jīng)常用作磁共振體模的填充物[29，32]。不同濃度的瓊脂糖凝膠混合硫酸銅或其他溶液可以獲得接近人腦組織MRI的T1和T2。FBIRN的質(zhì)量控制方案采用了瓊脂糖凝膠作為填充物的圓柱形體模[29，31-32]。目前，有兩類BOLD信號(hào)仿真體模。

(1)第一類BOLD信號(hào)仿真體模。瓊脂糖凝膠作為填充材料，采用機(jī)械轉(zhuǎn)動(dòng)的方式仿真BOLD信號(hào)變化[8-10]。這一類型的體模通常由內(nèi)、外兩個(gè)圓柱體組成[9-10](如圖1a所示)。外圓柱在fMRI掃描過程中保持靜止，起著基線信號(hào)的作用。而內(nèi)側(cè)圓柱與手動(dòng)搖桿或者電機(jī)連接，在fMRI掃描時(shí)持續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng)，產(chǎn)生激發(fā)態(tài)信號(hào)。內(nèi)側(cè)圓柱通常分為若干隔間，每一個(gè)隔間填充不同濃度的瓊脂糖凝膠。隨著內(nèi)側(cè)圓柱的轉(zhuǎn)動(dòng)，填充不同濃度瓊脂糖的隔間分別經(jīng)過感興趣區(qū)(region of interest，ROI)如圖1b所示。由于瓊脂糖凝膠濃度改變會(huì)導(dǎo)致磁化率的變化，內(nèi)側(cè)圓柱的轉(zhuǎn)動(dòng)會(huì)引起信號(hào)的動(dòng)態(tài)改變，進(jìn)而可以模擬BOLD信號(hào)的變化(如圖1c所示)。通過常用的fMRI掃描序列，如EPI或GRE序列可以檢測到第一類體模的信號(hào)變化。利用第一類體模可以測量諸如SNR、對(duì)比噪聲比(contrast to noise ratio，CNR)等質(zhì)量控制指標(biāo)，以此衡量醫(yī)用MRI設(shè)備的穩(wěn)定性，第一類體模構(gòu)成及信號(hào)等如圖1所示。

圖1 第一類BOLD信號(hào)仿真體模示圖

(2)第二類BOLD信號(hào)仿真體模。利用射頻(radiofrequency，RF)[11-13]、材料的極化特性[14]等電學(xué)原理在MRI設(shè)備的主磁場中產(chǎn)生局部磁場不均勻性，由此引起B(yǎng)OLD信號(hào)的改變。第二類體模通常由電學(xué)單元和外側(cè)的容器構(gòu)成，電學(xué)單元通過光纖接入電腦，利用電腦控制信號(hào)的產(chǎn)生和變化。容器中可以盛放富質(zhì)子態(tài)介質(zhì)，如瓊脂糖凝膠混合硫酸銅溶液[11]、油[12]以及摻釓水合物[13]。利用電學(xué)原理作用于介質(zhì)中，電流進(jìn)入介質(zhì)當(dāng)中會(huì)引起磁場畸變，而MRI設(shè)備會(huì)捕捉這種畸變，并最終轉(zhuǎn)換為BOLD信號(hào)的改變。Cheng等[11]通過fMRI掃描和數(shù)據(jù)處理，證明了第二類BOLD信號(hào)仿真體模的實(shí)用性，第二類BOLD信號(hào)仿真體模構(gòu)成及信號(hào)如圖2所示。

圖2 第二類BOLD信號(hào)仿真體模示圖

在兩類體模中，第一類成本低且容易制作，但需要在fMRI掃描同時(shí)手搖或者電動(dòng)操作，信號(hào)控制不便，且瓊脂糖凝膠久置易脫水。第二類可控性更高，更適合作為fMRI系統(tǒng)的質(zhì)量控制器。

2.2 fMRI質(zhì)量控制指標(biāo)

作為fMRI質(zhì)量控制實(shí)施過程中的金標(biāo)準(zhǔn)，質(zhì)量控制指標(biāo)是質(zhì)量控制過程中的必要部分。在過去的20年間里，研究人員提出了多種fMRI質(zhì)量控制指標(biāo)，較為常用的有：SNR[7，11，15，17，22]、SGR[7]、CNR[9，14，34]、信號(hào)波動(dòng)噪聲比(signal to fluctuation noise ratio，SFNR)[17-18，33-34]、百分比信號(hào)變化(percent signal change，PSC)[9，15-18，34]、去相關(guān)半徑(radius of decorrelation，RDC)[17]等。質(zhì)量控制指標(biāo)的測量通常需要借助fMRI質(zhì)量控制體模，而這些質(zhì)量控制指標(biāo)會(huì)反應(yīng)fMRI系統(tǒng)的噪聲及穩(wěn)定性等情況。

(1)SNR。SNR是科學(xué)和工程領(lǐng)域常用的度量標(biāo)準(zhǔn)，在fMRI質(zhì)量控制中，SNR常用來評(píng)價(jià)醫(yī)用MRI設(shè)備的穩(wěn)定性。Friedman等[17]采用FBIRN的質(zhì)量控制體模來測量MRI系統(tǒng)的SNR。掃描參數(shù)設(shè)置按照FBIRN質(zhì)量控制方案中建議的掃描參數(shù)，得到體模的磁共振圖像。定義體模中心的位置為ROI，SNR可以通過ROI內(nèi)信號(hào)與變化量之比計(jì)算得到。Simmons等[7]同樣采用了類似的計(jì)算方法。研究人員還提出了若干SNR相關(guān)的質(zhì)量控制指標(biāo)，如SNRo、瞬態(tài)SNR(tSNR)等。SNRo定義為ROI內(nèi)平均信號(hào)與平均變化量的比值[33]。tSNR是用來衡量fMRI信號(hào)時(shí)間序列中微弱信號(hào)變化的重要指標(biāo)，其定義為ROI內(nèi)瞬態(tài)信號(hào)與瞬態(tài)變化量的比值[34]。

(2)CNR。CNR是fMRI質(zhì)量控制體系中重要的質(zhì)量控制指標(biāo)，依賴于信號(hào)波動(dòng)以及噪聲。CNR的測量需要借助第一類BOLD信號(hào)仿真體模[8-9]。Tovar和Olsrud等采用第一類BOLD信號(hào)仿真體模，其CNR[8-9]計(jì)算為公式1：

式中ΔS=SA-SB，SA和SB分別對(duì)應(yīng)第一類BOLD信號(hào)仿真體模2個(gè)不同旋轉(zhuǎn)位置的磁共振信號(hào)，σ指fMRI數(shù)據(jù)時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)差。

除體模輔助計(jì)算CNR的方法外，Geissler等[20]提出了一種基于任務(wù)態(tài)fMRI數(shù)據(jù)計(jì)算CNR的方法。試驗(yàn)中被試者張開和閉合右手，CNR的計(jì)算公式與公式(1)類似，此時(shí)ΔS為任務(wù)態(tài)相關(guān)的信號(hào)變化，而σ為非任務(wù)相關(guān)的時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)差。

(3)SFNR和PSC。SFNR和PSC是FBIRN關(guān)于fMRI質(zhì)量控制方案中最重要的質(zhì)量控制指標(biāo)。利用FBIRN的質(zhì)量控制體模，SFNR定義為ROI內(nèi)平均信號(hào)強(qiáng)度與總噪聲標(biāo)準(zhǔn)差的比值[17，34]。根據(jù)定義可以看出，SFNR對(duì)各種類型的噪聲較為敏感，常用于衡量醫(yī)用磁共振系統(tǒng)的穩(wěn)定性和噪聲情況。PSC是fMRI中最為有效的質(zhì)量控制指標(biāo)，因PSC可以直接反應(yīng)信號(hào)的BOLD效應(yīng)[15-17]。由于BOLD信號(hào)的平均變化率≤5%，如果PSC＞5%，表明信號(hào)變化不是完全由BOLD效應(yīng)引起的[7-8]。PSC的測量和計(jì)算同樣需要借助體模，如FBIRN的質(zhì)量控制體?；蛘叩谝活怋OLD信號(hào)仿真體模。PSC定義為ROI內(nèi)信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差與平均信號(hào)強(qiáng)度的百分比數(shù)值。

3 fMRI數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制

針對(duì)fMRI系統(tǒng)的質(zhì)量控制方法不足以保證高質(zhì)量和高可信度的fMRI研究，技師的錯(cuò)誤操作、被試者的頭動(dòng)以及被試者的配合度都會(huì)影響fMRI研究結(jié)果，而且這些問題通常無法避免。因此，研究人員提出了一系列質(zhì)量控制方法和指標(biāo)來檢測這些問題，如實(shí)時(shí)fMRI技術(shù)可以監(jiān)測被試者的配合度及頭動(dòng)參數(shù)等，在線質(zhì)量控制系統(tǒng)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)fMRI數(shù)據(jù)存在的問題。

3.1 實(shí)時(shí)fMRI技術(shù)和fMRI數(shù)據(jù)在線質(zhì)量控制

fMRI掃描結(jié)束后，技師應(yīng)立即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢查，確保獲得完整和高質(zhì)量的fMRI數(shù)據(jù)。事實(shí)上，有許多關(guān)于fMRI實(shí)時(shí)監(jiān)控的研究，所用的技術(shù)被稱為實(shí)時(shí)fMRI技術(shù)[35]。雖然目前實(shí)時(shí)fMRI技術(shù)被廣泛應(yīng)用于神經(jīng)反饋、腦機(jī)接口等[35]研究中，但是其最直接的應(yīng)用是監(jiān)測fMRI數(shù)據(jù)掃描，進(jìn)行實(shí)時(shí)的質(zhì)量控制[23]。利用實(shí)時(shí)fMRI技術(shù)，研究人員得以實(shí)時(shí)監(jiān)測信號(hào)漂移[23]、被試者的頭動(dòng)[24-25]及心肺運(yùn)動(dòng)[26]等。很多研究機(jī)構(gòu)在實(shí)時(shí)磁共振技術(shù)的基礎(chǔ)上研發(fā)了在線質(zhì)量控制系統(tǒng)和程序，用來檢測fMRI數(shù)據(jù)的噪聲尖峰、掃描穩(wěn)定度、幾何畸變率以及鬼影等[27-28]。對(duì)于HCP，采集的fMRI數(shù)據(jù)會(huì)被傳送到一個(gè)名為“IntraDB”的在線數(shù)據(jù)庫中，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查[36]。除此之外，實(shí)時(shí)fMRI技術(shù)還可以用來監(jiān)測被試者的行為及生理數(shù)據(jù)，在任務(wù)態(tài)fMRI中有著廣泛的應(yīng)用[26]。

3.2 fMRI數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制指標(biāo)

對(duì)于醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)來說，有很多質(zhì)量控制指標(biāo)，如SNR、均方誤差及均方根誤差等[19]。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量控制指標(biāo)注重空間分辨率，而fMRI采用快速成像技術(shù)，對(duì)于fMRI而言，時(shí)間分辨率比空間分辨率更加重要[19]。因此，傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量控制指標(biāo)不適用于fMRI圖像的質(zhì)量控制。

噪聲和生理運(yùn)動(dòng)同樣對(duì)fMRI數(shù)據(jù)有較大影響。fMRI圖像的質(zhì)量控制離不開MRI系統(tǒng)和質(zhì)量控制體模，故所述的fMRI質(zhì)量控制指標(biāo)同樣適用于fMRI圖像的質(zhì)量控制。生理運(yùn)動(dòng)，如頭動(dòng)、呼吸及心跳等對(duì)fMRI數(shù)據(jù)中引入額外噪聲[37]。在生理運(yùn)動(dòng)中，頭動(dòng)是fMRI主要的噪聲源，研究人員通常采用固定模具和保護(hù)墊來包裹被試者的頭部，減少fMRI掃描過程中的頭動(dòng)，但頭動(dòng)通常是無法避免的[24-25，29]。在fMRI中，衡量頭動(dòng)的指標(biāo)包括6個(gè)基本頭動(dòng)參數(shù)[38-39]、均方根頭動(dòng)[30，41]、逐幀位移(framewise displacement，F(xiàn)D)[41-42]及絕對(duì)位移[40-42]等。

(1)6個(gè)基本頭動(dòng)參數(shù)。6個(gè)基本頭動(dòng)參數(shù)由Friston等[38]提出，包含平動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)。平動(dòng)又分為X軸、Y軸和Z軸方向的平動(dòng)，轉(zhuǎn)動(dòng)又分為繞X軸(pitch)、繞Y軸(roll)和繞Z軸(yaw)的轉(zhuǎn)動(dòng)。fMRI的數(shù)據(jù)處理軟件(如統(tǒng)計(jì)參數(shù)圖等)可以計(jì)算6個(gè)基本頭動(dòng)參數(shù)的均值和極大值，并可以設(shè)置剔除閾值[21-22]。通常情況下，平動(dòng)的閾值一般設(shè)置為0.5 mm或者1 mm，轉(zhuǎn)動(dòng)的閾值一般設(shè)置為0.5°或者1°。此外在組分析時(shí)，建議將頭動(dòng)參數(shù)作為協(xié)變量，以去除頭動(dòng)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。

(2)FD。FD是衡量每一個(gè)時(shí)間點(diǎn)相對(duì)于前一個(gè)時(shí)間頭動(dòng)的標(biāo)量指標(biāo)。Power等[41]給出的FD計(jì)算為公式2：

式中Δdix、Δdiy和Δdiz分別為X軸、Y軸和Z軸3個(gè)平動(dòng)方向位移的差分形式，Δαi、Δβi和Δγi表示3個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)方向位移的差分形式。所述差分為后向差分，計(jì)算轉(zhuǎn)動(dòng)位移時(shí)需要將角度投射到一個(gè)半徑為50 mm的球面上，將角度轉(zhuǎn)換為毫米計(jì)算。

有眾多研究人員提出了不同的FD計(jì)算方法。Jenkinson等[43]定義FD為位移的均方根標(biāo)準(zhǔn)差，Van Dijk等[44]將FD定義為fMRI數(shù)據(jù)每個(gè)體素在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)相對(duì)于相鄰時(shí)間點(diǎn)平動(dòng)位移的均方根。腦影像數(shù)據(jù)處理與分析(data processing analysis for brain imaging，DPABI)軟件可以計(jì)算以上各種FD的均值和最大值[22]。Power等[42]將FD的剔除閾值設(shè)為≥0.5 mm，該閾值被fMRI研究廣泛采用。

4 fMRI統(tǒng)計(jì)分析中的質(zhì)量控制

除fMRI系統(tǒng)和fMRI數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制方法外，fMRI研究的成功率還很大程度依賴于一些其他因素，如fMRI樣本量及統(tǒng)計(jì)分析方法。雖然fMRI已經(jīng)成為神經(jīng)領(lǐng)域最流行的工具之一，但是至今大多數(shù)fMRI研究均采用默認(rèn)的一般線性模型(general linear model，GLM)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，而且采用統(tǒng)計(jì)學(xué)上較為寬松的團(tuán)塊水平校正[3]。Eklund等[3]研究發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法以及寬松的團(tuán)塊水平校正會(huì)導(dǎo)致假

陽性率高達(dá)70%以上，該研究引起了fMRI領(lǐng)域廣泛重視。因此，統(tǒng)計(jì)分析對(duì)fMRI研究同樣重要。

4.1 樣本量

樣本量對(duì)fMRI研究的統(tǒng)計(jì)功效影響很大[45-47]。有研究表明，小樣本量會(huì)增加假陽性概率，降低統(tǒng)計(jì)功效[46-47]。但樣本量多少才算足夠，Carp等[48]統(tǒng)計(jì)了2007-2012年的241篇fMRI研究論文發(fā)現(xiàn)，兩組對(duì)比實(shí)驗(yàn)中每一組的樣本量均值為14.75，單組研究中樣本量均值為15。Poldrack等[49]統(tǒng)計(jì)了2011-2015年的1131篇fMRI研究論文，發(fā)現(xiàn)兩組對(duì)比實(shí)驗(yàn)中每一組平均有19個(gè)樣本，單組研究中每組平均有28.5個(gè)樣本。在最新的研究中，Yeung[50]統(tǒng)計(jì)了2017年的388篇fMRI研究文章，發(fā)現(xiàn)多組研究中平均每組的樣本量為33。

Chen等[32]研究了信度、敏感度以及陽性預(yù)測值(positive predictive value，PPV)與樣本量的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在兩組對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)總樣本量低于80(每組樣本量低于40)時(shí)，信度、敏感度和PPV均較低。因此，建議在進(jìn)行fMRI實(shí)驗(yàn)前，采用統(tǒng)計(jì)功效分析軟件，如PowerMap、G*Power等[51-52]對(duì)樣本量的統(tǒng)計(jì)功效進(jìn)行分析，提前確定好適合的樣本容量，同時(shí)，應(yīng)提倡實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)共享和多中心合作。

4.2 統(tǒng)計(jì)分析和多重比較校正

常用的fMRI統(tǒng)計(jì)分析方法分為兩類，一類是假設(shè)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)分析方法，SPM、功能性神經(jīng)影像分析(analysis of functional neuroimages，AFNI)等fMRI常用的數(shù)據(jù)處理軟件就是采用假設(shè)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)分析方法[21]；另一類是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析方法，如主成分分析[53]、獨(dú)立成分分析[54-56]等。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)分析方法在去噪、腦網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算方面更有優(yōu)勢，而假設(shè)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)方法可重復(fù)性較高[55-57]。

對(duì)于常用的假設(shè)驅(qū)動(dòng)統(tǒng)計(jì)分析方法，GLM是最常用的統(tǒng)計(jì)分析模型，可以進(jìn)行單組、兩組和多組間的統(tǒng)計(jì)分析。統(tǒng)計(jì)之后，需要進(jìn)行多重比較校正，常用的多重比較校正方法有族系誤差(familywise error，F(xiàn)WE)校正、錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率(false discovery rate，F(xiàn)DR)校正等。最近的研究表明，團(tuán)塊水平的校正會(huì)導(dǎo)致較高的假陽性率[3]。為了檢驗(yàn)fMRI結(jié)果的信度，研究人員提出了許多質(zhì)量控制指標(biāo)，如可重復(fù)性[45]、族系誤差率[3，45]以及重測信度[45，58]等。最近的研究表明，置換檢驗(yàn)結(jié)合無閾值簇群增強(qiáng)(threshold-free cluster enhancement，TFCE)技術(shù)可以在族系誤差率、重測信度等方面取得較好的平衡[45]。因此，在fMRI的統(tǒng)計(jì)分析中，應(yīng)選用較嚴(yán)格的體素水平的FWE或者FDR校正，同時(shí)推薦置換檢驗(yàn)結(jié)合TFCE技術(shù)的校正方法。

5 展望

fMRI領(lǐng)域經(jīng)過20年的長足發(fā)展，質(zhì)量控制已成為fMRI研究不可或缺的重要部分，并取得了一定的進(jìn)展，如FBIRN和HCP的質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)[16-18，29]、fMRI體模[8-14，19，29]。然而，全世界有數(shù)以萬計(jì)的醫(yī)用MRI設(shè)備，不同的MRI設(shè)備情況不同，掃描環(huán)境各異，fMRI的質(zhì)量控制仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)，故應(yīng)建立世界范圍內(nèi)統(tǒng)一的質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于fMRI數(shù)據(jù)而言，應(yīng)提倡數(shù)據(jù)共享、多中心合作。

隨著fMRI持續(xù)發(fā)展，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，需要開發(fā)新型的質(zhì)量控制方法應(yīng)對(duì)日益發(fā)展的fMRI技術(shù)。