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磁共振波谱量化工具LCModel和TARQUIN的对比
磁共振波谱(MRS)技术能够提供组织内部的代谢物信息,而且是一项能够在活体内无创伤测定代谢物浓度的技术.然而,不同的波谱量化算法会得到不同的计算结果.根据LCModel和TARQUIN这两种算法,采用21个健康志愿者的海马数据进行分析对比.采用图像分割和图像匹配的办法,实现CSI体素的自动选择.在LCModel和TARQUIN的对比中,首先比较参数start point对TARQUIN分析结果的影响,然后对比TARQUIN和LCModel分析的代谢物浓度比的相关性,后讨论TARQUIN和LCModel分析结果的平均偏差.结果显示,TARQUIN和LCModel有非常相似的模型信号.然而LCModel分析结果的基线比TARQUIN更加平滑.对于Ins/TCr、TNAA/TCr、Cho/TCr和Cho/TCr,TARQUIN和LCModel计算结果的相关系数分别为0.42、0.26、0.84、0.67.在代谢物浓度比Ins/TCr、TNAA/TCr、Cho/TCr和(Glu+ Gln)/TCr方面,TARQUIN分析结果总体比LCModel偏小.对于TNAA/TCr和(Glu+ Gln)/TCr,相对偏差为0.34和.032.Ins/TCr和Cho/TCr、TARQUIN和LCModel之间的平均偏差较小,不高于8%.LCModel和TARQUIN计算的模型信号较为接近,但代谢物相对浓度差别较大,TARQUIN分析的结果比LCModel分析的结果平均偏小,可比性较差.
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磁共振频谱数据定量后处理技术比较
目的 比较磁共振频谱定量的三种常用后处理软件(L C Model、SAGE、Functool)对代谢物含量估计的准确性.方法 14例健康成年人,平均年龄为26.1岁.使用STEAM序列进行定量检测,实验参数为TE=30 ms,TR=3000 ms.结果 三种软件处理结果中除NAA/Cr外,,Cho/Cr、ml/Cr的比值相互间存在差异.LCModel软件分析得到Cho/Cr比值与文献偏差明显.使用Functool软件进行分析发现,NAA/Cr、ml/Cr比值与文献结果间存在偏差.使用SAGE软件对频谱的波峰下面积分析并计算出比值,得出Cho/Cr、ml/Cr与文献结果存在差异.结论 使用LCModel软件对十磁共振频谱进行定量处理,在基线的拟合及系统误差处理方面较SAGE软件及Functool软件有优势,但LCModel对代谢物浓度估算仍存在误差.
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应用1H-MRS和LCModel研究鼻喷酒石酸布托啡诺对猪脑代谢物的影响及谷氨酸复合物的绝对定量
目的 通过氢质子磁共振波谱(1H-MRS)技术,研究鼻喷给药途径下中枢性镇痛药物对脑代谢物的影响.探讨鼻腔给药途径下1H-MRS及LCModel的应用价值.方法 本实验选取9头健康2周龄乳猪(3.612±0.371)kg,行单体素PRESS序列扫描,获得鼻喷给药前后脑代谢物的波谱分析数据,用LCModel软件自动、客观地对波谱图进行线性拟合和基线校正.结果 鼻喷酒石酸布托啡诺前1H-MRS测定动物脑谷氨酸复合物(Glx)浓度为(9.276±0.542)mmol/kg,鼻喷给药后Glx浓度为(7.283±0.540)mmol/kg.给药前后Glx浓度差异有统计学意义(t=2.826,P=0.022),而氮-乙酰天门冬氨酸(NAA)、胆碱(Cho)浓度改变无统计学意义,鼻喷给药前后NAA、Cho浓度分别为(6.094±0.384)mmol/kg:(5.530±0.346)mmol/kg(t=1.270,P=0.240)和(1.547±0.114)mmol/kg:(1.255+0.079)mmol/kg(t=1.800,P=0.110).结论 用1H-MRs技术及LCModel软件证明了Glx可能是中枢性止痛剂作用的重要神经递质.
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应用1H-MRS技术结合LCmodel软件定量分析正常成人中央前回及海马脑代谢物浓度
目的:本研究通过利用氢质子磁共振频谱(1H-MRS)技术结合LCmodel软件分析正常健康成人中央前回及海马的脑代谢物特征及其浓度.方法:正常健康志愿者9名,无神经系统疾病史.用GE 1.5T Signa HDX超导磁共振扫描仪,采用刺激回波采样方式(STEAM)对大脑左侧中央前回及海马区的脑代谢物进行测定,并利用LCmodel软件对采集的数据进行后处理及定量分析.结果:海马及中央前回Cho 及MI的浓度具有统计学差异(P<0.05),两者在海马浓度均高于中央前回.两部位的Cr及GLX浓度无统计学差异.中央前回(7.608±1.20)mmol/L所获得的NAA浓度相对高于海马(5.841±1.38)mmol/L.结论:中央前回及海马之间的脑代谢物浓度存在一定的差异,中央前回CHO及MI浓度低于海马,两部位的Cr及GLX浓度无显著差异.