心理所研發基于皮層的磁共振腦影像一鍵式數據處理與分析軟件平臺DPABISurf

　　功能磁共振成像 （Functional magnetic resonance imaging，fMRI）技術被廣泛應用于有關認知、情緒、發展和腦功能障礙的腦科學研究中。然而，傳統的基于三維體空間的磁共振分析方法可能導致部分容積效應，即一個三維的腦區可能同時包含來自灰質、白質，甚至腦脊液的信號。

　　研究發現人類腦功能是以大腦皮層表面的形式組織起來的，因此，越來越多的研究開始運用基于皮層的腦影像預處理軟件和算法。基于皮層的腦影像處理算法將大腦灰質重建成二維的皮層表面，可以更好地展現出大腦的溝回結構。雖然基于皮層的方法在大腦配準、信噪比和算法可重復性等方面均優于傳統的體空間方法，但現有的專業腦皮層圖像數據處理軟件（如FreeSurfer等），要求使用者具有專業的編程技術，或不能覆蓋腦成像數據分析全流程需求，大大限制了此類方法的普及率和可利用性。因此，亟需研究一個用戶友好的全流程的基于皮層的腦影像處理平臺，以推動基于皮層的研究方法的普及。

　　中國科學院行為科學重點實驗室嚴超贛研究組此前開發了在領域內廣為流行的體空間腦影像處理平臺DPARSF/DPABI,已被3000多項研究應用并引用（DPABI軟件論文入選ESI前千分之一高被引論文，入選2015-2019年中國醫學領域熱點論文榜）。

　　在此基礎上，團隊進一步合作開發了基于大腦皮層的腦影像數據分析軟件DPABISurf, 解決了基于體空間分析忽視大腦按皮層延展的特性的問題，提高了腦信號提取的敏感性和特異性，以及算法的可重復性。

　　DPABISurf基于fMRIPrep ，結合了FreeSurfer、ANTs、FSL等領域內最先進圖像處理軟件模塊，使用docker技術，提供了跨平臺的簡捷易用的運行界面和處理算法。DPABISurf可以一鍵式對功能磁共振數據進行基于皮層的數據預處理，并計算皮層厚度、面積、曲率和皮層下核團體積等結構指標，計算基于皮層的低頻振幅（ALFF/fALFF）、局部一致性（ReHo）、度中心性（Degree Centrality）和功能連接（FC）圖等功能指標，提供基于皮層的圖像統計和顯示功能，并可獨立于MATLAB運行。

圖1.（a）DPABISurf的圖形用戶界面

（b）用DPABISurf進行基于皮層的腦影像數據組織、預處理、靜息態指標計算、質量控制、標準化、統計分析、多重比較校正和可視化的流程圖

　　DPABISurf 的設計理念與 DPARSF/DPABI 相同，這意味著大量 DPARSF/DPABI 用戶可以從基于體空間的方法無縫切換到基于皮層的方法。DPABISurf將皮層分析的技術門檻和學習難度大大降低，使得用戶無需掌握任何編程經驗，也可熟練準確地進行大腦結構皮層重建和基于皮層的功能分析。

　　嚴超贛的團隊也提供了免費的在線視頻課程(http://rfmri.org/Course)來幫助用戶快速掌握DPABISurf軟件的使用。希望該免費開源工具箱（下載地址：http://rfmri.org/DPABISurf）幫助新手和專家用戶，大力推動基于皮層的腦影像算法應用于腦功能影像基礎研究和臨床轉化研究中。

　　該軟件論文已在線發表于中國期刊Science Bulletin。

　　嚴超贛研究員為第一作者及通訊作者，加拿大麥基爾大學蒙特利爾神經研究所/北京慧腦云計算有限公司王鑫迪博士和心理所魯彬為共同作者。

　　該研究受到國家自然科學基金(82122035, 81671774, and 81630031)、抑郁癥靜息態功能磁共振成像特色數據庫（二期）(XXH13505-03-213)、中國科學院重點部署項目(ZDBS-SSW-JSC006)、北京市科技新星(Z191100001119104)等的資助。

　　論文信息：

　　Yan, C.-G., Wang, X.-D., Lu, B. (2021). DPABISurf: data processing & analysis for brain imaging on surface. Science Bulletin, DOI:https://doi.org/10.1016/j.scib.2021.09.016.