FLAIR-DTI与传统DTI技术对构建大脑结构网络的影响

摘要

Objective To compare thethe brain structural network derived from DTI with the fluid-attenuated inversion recovery(FLAIR-DTI)and Conventional DTI techniques. Methods We acquired DTI datasets from twenty-two subjects using both FLAIR-DTI and conventional DTI(non-FLAIR-DTI)techniques, constructed brain anatomical networks using deterministic tractography, and compared the topological properties of the anatomical networks derived from the two types of DTI techniques. Results Although the brain anatomical networks derived from both types of DTI datasets showed small-world properties, we found that the brain anatomical networks derived from the FLAIR-DTI showed significantly higher global and local network efficiency thanthose derived from the conventional DTI. The increases in the network regional topological properties derived from the FLAIR-DTI technique were observed in CSF-filled regions, including the postcentral gyrus, periventricular regions, inferior frontal and temporal gyri, and regions in the visual cortex. Conclusion Because of the interference of cerebrospinal fluid was eliminated, the brain anatomical networks derived from the FLAIR-DTI showed significantly increased network efficiency. This result may have important implications for studying human brain anatomical networks derived from DTI-MRI data and tractography.%目的：探讨液体反转衰减恢复序列（FLAIR-DTI）与传统DTI技术对构建大脑结构网络的影响。方法对22例受试者进行传统DTI及FLAIR-DTI扫描，运用确定性纤维追踪的方法构建两组大脑的结构网络，采用多重线性回归分析方法比较两种扫描技术下构建的大脑结构网络的拓扑学性质的差异。结果两种技术下的大脑结构网络均符合小世界的属性，但FLAIR-DTI技术构建的大脑结构网络具有显著增高的全局和局部网络效率。局部参数显著增高的区域位于CSF较多的区域，主要包括中央后回、脑室周围的相关区域、额下回、颞下回及视觉皮层的相关区域。结论 FLAIR-DTI获得的数据所构建的大脑结构网络排除了CSF的影响，比传统DTI拥有更高的网络效率，这对今后采用DTI技术研究大脑结构网络及白质纤维束的研究具有重要的启发作用。