健康大脑与儿童发展（HBCD）研究中扩散MRI处理的创新与应用

《Developmental Cognitive Neuroscience》：Diffusion MRI Processing in the HEALthy Brain and Child Development Study: Innovations and Applications

　　

具有里程碑意义的正在进行的健康大脑与认知发展（HBCD）研究将纵向描绘大量样本（预计n=7,200）的婴儿至10岁儿童的大脑发育，采用多模态神经影像，包括先进的扩散MRI（dMRI）采集。在此，研究人员详细介绍了为HBCD开发的dMRI图像处理进展，这些进展已整合到广泛使用的QSIPrep流程中。预处理的主要变化包括婴儿脑提取、畸变校正以及向婴儿特异性模板标准化的改进。此外，研究人员描述了一个新的软件包——QSIRecon——它产生丰富的衍生数据，包括多样化的组织微结构图以及个体特异性白质束。使用HBCD 1.0发布中具有年龄信息的子集dMRI数据（跨两个时间点的n=529个扫描会话），研究人员观察到预处理数据质量的关键改进，并看到预期的发育模式。展望未来，HBCD的公开可用数据将迅速增长，成为使用dMRI研究婴儿期和儿童早期脑发育的最大研究。QSIPrep和QSIRecon是开放可用的，可应用于其他婴儿和儿科dMRI数据集。

婴儿期白质发育对运动、认知、情感和行为功能的出现至关重要，研究其成熟轨迹有助于理解正常脑发育并识别神经发育障碍的早期标志。扩散MRI（diffusion MRI, dMRI）是研究白质的主要非侵入技术，而正在进行的健康大脑与儿童发展（HBCD）研究（预计样本量n=7,200）是最大的早期脑发育研究，其先进的多壳层dMRI采集为描绘婴儿至儿童期的白质发育提供了宝贵数据。然而，婴儿dMRI处理面临诸多挑战：脑体积小、组织对比度快速变化，传统脑提取方法易失败；常规TOPUP畸变校正仅使用b=0图像，难以校正高b值下高各向异性结构的畸变；缺乏适合婴儿年龄的标准化模板；部分傅里叶采集引入的Gibbs振铃需要专门校正。为此，研究人员针对HBCD开发了多项dMRI处理新方法，整合到广泛使用的QSIPrep流程中，并推出了新的后处理软件包QSIRecon。

研究人员扩展了QSIPrep，新增了SynthStrip脑提取、SynthSeg组织分割、DRBUDDI多模态畸变校正、基于年龄的MNIInfant模板选择、MP-PCA去噪和部分傅里叶Gibbs振铃校正等功能。同时，开发了QSIRecon软件包，用于拟合扩散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）、扩散峰度成像（diffusional kurtosis imaging, DKI）、平均表现传播子MRI（mean apparent propagator MRI, MAPMRI）和广义q-采样成像（generalized q-sampling imaging, GQI）四种模型，生成40余幅参数图，并通过AutoTrack估计67条个体白质束。研究人员将上述流程应用于HBCD 1.0发布数据中的529个扫描会话（来自484名参与者，涵盖V02和V03两个时间点），验证了预处理的有效性：去噪和Gibbs振铃显著提高质量控制（quality control, QC）指标，DRBUDDI改善了AP/PA方向扫描的高分数各向异性（fractional anisotropy, FA）结构对齐，SynthStrip在婴儿中稳健提取脑掩膜。体素级线性模型分析复现了已知的发育规律（FA和平均扩散率（mean diffusivity, MD）随年龄呈现预期的增减趋势），且MAPMRI-derived的返回起源概率（return-to-origin probability, RTOP）对年龄变化更敏感、对数据质量波动更稳健；白质束分析同样显示出生后FA上升和MD下降的预期模式。这些结果证明，新的处理流程产生的白质微结构指标具有高数据质量，并将公开工具和数据将推动早期脑发育研究。

主要关键技术方法：样本来自HBCD beta release（n=529个会话，484名参与者，主要为西门子扫描仪）。在QSIPrep中，采用SynthStrip（基于深度学习的脑提取）和SynthSeg（脑组织分割）替代传统方法；畸变校正使用TOPUP与eddy结合，并新增DRBUDDI进行基于FA合成图与T2w图像的多模态校正；空间标准化根据扫描年龄自动选择MNIInfant模板；去噪采用MP-PCA，并加入“Remove Partial Gibbs”算法处理部分傅里叶振铃伪影。在QSIRecon中，利用DSI Studio、DIPY和TORTOISE分别拟合DTI、DKI、MAPMRI与GQI模型，并采用DSI Studio的AutoTrack在个体空间生成白质束，输出参数图、纤维束集合与表格化统计。

**3.1 定性评估**：通过视觉比较原始与预处理图像，确认处理后畸变、噪声和切片缺失均得到有效校正。

**3.2 图像处理改善数据质量指标**：基于eddy计算的对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）和相邻DWI相关性（neighboring DWI correlation, NDC），发现预处理后NDC显著增加；不同扫描仪厂商间CNR存在差异，其中西门子最高。

**3.3 SynthStrip稳健估计脑掩膜**：覆盖图分析显示，SynthStrip在V02（0–1个月）和V03（3–6个月）两个年龄组中均能一致提取全脑掩膜，没有系统遗漏或外扩。

**3.4 Gibbs unringing和MP-PCA去噪提高QC分数**：通过比较包含与不包含这两步的预处理，确认二者均使NDC和CNR提升，且高b值壳层提升更明显。

**3.5 DRBUDDI优于TOPUP alone的畸变校正**：通过计算AP与PA扫描FA绝对差异，发现单独TOPUP校正会在内囊、小脑脚等FA结构处留下明显错位，而TOPUP+DRBUDDI显著改善对齐，NDC无显著差异。

**3.6 参数微结构图显示预期年龄关联、厂商差异和数据质量影响**：体素级线性模型显示，校正年龄增加时FA和RTOP上升，MD下降；RTOP的年龄效应量大于FA/MD。数据质量（NDC）主要影响FA和MD，而RTOP对厂商差异更敏感。

**3.7 AutoTrack产生个体白质束**：对估算束的3D视觉检查和形状统计显示，AutoTrack能准确捕捉束的形状与位置；束体积、终止表面积和形状不规则性在V02至V03间增加，与全脑生长一致。

讨论部分指出，QSIPrep新增的MP-PCA去噪、DRBUDDI校正、部分傅里叶Gibbs振铃和MNIInfant模板支持，分别提升了dMRI与解剖图像的对齐精度、组织边界信号保真度以及标准空间分析的质量。QSIRecon是率先整合多个软件包的后处理BIDS应用，为HBCD生成40余参数图的包容性流程，但刻意未包含全脑连接组学，以避免婴儿期纤维追踪假阳性问题。重复验证FA与MD的年龄效应表明派生产物质量可靠，且RTOP等高级指标展现出更优的发育敏感性和抗干扰能力。未来，公开的HBCD数据和QSIPrep/QSIRecon工具将加速早期脑发育研究，且除MNIInfant外的所有新功能同样适用于成人dMRI，并已在ABCD BIDS社区集合（ABCC）中发布，从而为婴儿期到成年期的白质发育研究建立了一致的参数空间。研究结论：该软件和HBCD生成的数据将推动婴儿期及以后脑发育研究；新增功能具有全生命周期适用性；与ABCC的联合发布为跨越婴儿期到成年期的白质发育研究提供了统一参数框架。