大鼠脑白质网络发育的研究及其DTI数据分析算法和软件平台的建立

The bundles of fibers also named brain white matter is the transmission pathway of functional activities. When the development of brain white matter is impacted, the brain network will be damaged. Therefore, it is important to study the regular developing pattern of brain white matter. Molecular imaging techniques have been widely used for the investigation of human brain fibers developing. And several valuable results of human brain developing have been published on Nature. However, because the lack of image data of newborn babies, imaging experiments of animals are important in the investigation of brain white matter developing. Because of the differences among infancy rat and adult rat in brain shape, size, and fiber structures and so on, the software platform used for image analysis of adult rats are not suitable in infancy rat studies. Especially, there is no suitable methods for fiber vector information analysis. Therefore, this study will divide the growth of rat brain white matter into nine stages, P2，P4，P8，P12，P16，P20，P28，P40，P50. And the software platform for developing rat brain DTI imaging data analysis will be constructed in our study. Furthermore, the development of the fiber network of rat brain will be researched in this study.

脑白质是脑功能信息的传输通路，其发育受损直接影响脑网络的功能活动，因此，对脑白质网络发育的研究是脑发育研究重要的组成部分。无创的分子影像技术已被广泛应用于人脑白质发育的研究中，并取得了许多有价值的结果。然而受伦理道德所限，研究人员难以获得婴幼儿的脑白质成像数据，动物实验能够弥补该不足，因此动物脑成像实验在脑白质发育的研究中具有不可替代的作用。由于处于发育阶段的幼年大鼠的脑尺寸、脑白质的组织结构、及成像参数等均与成年大鼠存在较大的差异，因此，目前已有的成年大鼠脑白质成像数据分析方法并不适用于幼年大鼠脑成像的数据分析。并且目前尚没有对脑白质纤维束的矢量信息进行统计分析的方法。本课题将根据大鼠脑白质发育的特点将大鼠脑白质分为P2，P4，P8，P12，P16，P20，P28，P40，P50九个阶段，建立各个发育阶段的大鼠脑白质网络模板及数据处理平台，并研究大鼠脑白质网络的发育规律。

受遗传基因、生活环境、学习训练、健康状况等因素的影响，脑发育的程度也千差万别。有研究表明，人脑白质纤维束在两岁之内生长迅速，而脑白质发育受损直接影响着脑网络的功能活动，因此，脑白质网络发育的研究是脑发育研究中不可或缺的一部分。由于婴幼儿需要使用麻醉药物才能够很好的配合成像实验，因此，受伦理道德所限，目前对于人脑白质网络发育的研究多集中在青少年时期。然而，脑白质网络的生长发育却主要在六岁之前，这就大大制约了研究人员对脑白质发育规律的全面了解。动物实验能很好的弥补此项不足。对发育动物进行在体脑白质成像实验，能够连续、动态的观察模型动物的脑白质网络发育的完整过程。因此，本课题在四年执行期间，主要建立了适用于大鼠脑DTI成像的数据分析方法及软件平台，包括各个发育阶段的脑白质模板，脑白质地图集，和适用于发育大鼠的逐像素统计分析方法和基于感兴趣区的定量分析方法；建立了大鼠脑白质网络，并使用基于葡萄糖代谢的脑功能成像数据对所建立的网络进行了交叉验证。本项目共发表SCI文章22篇；并完成了大鼠脑白质网络数据分析平台。本项目所建立的数据分析方法及软件平台已经通过邮件注册的方式免费对外发布，并通过国内外学术会议、培训班等方式对外宣传，截至目前已有十余家国内单位注册使用，并以为数十家国内单位进行数据分析的技术服务。该软件平台能够为大范围的大鼠脑成像研究提供客观可靠的数据分析及数据挖掘，能够有效的促进动物在体脑成像研究。

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