磁共振擴(kuò)散張量成像多參量評估早產(chǎn)與足月新生兒腦白質(zhì)發(fā)育

李賢軍，劉 哲，孫親利，王苗苗，劉聰聰，侯 欣，劉黎明，楊 健

(西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院：1. 影像科；2. 兒?？?，陜西西安 710061)

早產(chǎn)兒出生胎齡較低(<37周)，與足月兒相比，腦發(fā)育不完善[1]，是腦白質(zhì)損傷的高發(fā)人群[2]。而腦發(fā)育結(jié)局往往與出生時的腦白質(zhì)發(fā)育狀態(tài)密切相關(guān)[3-4]。因此，需要量化分析早產(chǎn)與足月新生兒腦白質(zhì)發(fā)育，為臨床評估腦發(fā)育狀態(tài)提供客觀指標(biāo)。

盡管病理標(biāo)本研究可直接展示腦白質(zhì)發(fā)育的程度，但無法反映活體狀態(tài)下腦發(fā)育水平[5]，基于磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)的擴(kuò)散張量成像(diffusion tensor imaging, DTI)技術(shù)為研究活體狀態(tài)下腦白質(zhì)發(fā)育提供了量化指標(biāo)[6]：平行擴(kuò)散率(axial diffusivity, AD)反映腦白質(zhì)軸突排列對齊程度以及膠質(zhì)細(xì)胞的生長；垂直擴(kuò)散率(radial diffusivity, RD)反映膠質(zhì)細(xì)胞的生長以及髓鞘化程度；各向異性分?jǐn)?shù)(fractional anisotropy, FA)綜合反映腦白質(zhì)結(jié)構(gòu)的完整性，包括軸突排列對齊程度、膠質(zhì)細(xì)胞的生長以及髓鞘化程度等。DUBOIS等[5,7]基于DTI多變量的變化組合將白質(zhì)發(fā)育分為3個階段：以軸突排列有序化為特征的白質(zhì)纖維裁剪階段，表現(xiàn)為AD升高、RD降低、FA升高；以少突膠質(zhì)細(xì)胞的分化與增殖為主要特征的預(yù)髓鞘化階段，表現(xiàn)為AD降低、RD降低、FA不變或升高；以髓鞘厚度增加為特征的髓鞘化階段，表現(xiàn)為AD不變、RD降低、FA升高。

然而，既往DTI多參量研究多集中于出生后數(shù)月乃至數(shù)年的嬰幼兒人群[5,7-8]，對早產(chǎn)與足月新生兒的研究尚不深入。本研究旨在探討新生兒腦白質(zhì)DTI各參量變化組合的特點(diǎn)，評價早產(chǎn)兒與足月兒腦白質(zhì)不同區(qū)域的發(fā)育狀態(tài)。

1 資料與方法

1.1 研究對象 本研究獲得醫(yī)院倫理委員會的批準(zhǔn)，連續(xù)性收集2011年4月至2013年4月于西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院進(jìn)行顱腦MRI檢查的新生兒，在檢查前，醫(yī)師告知監(jiān)護(hù)人檢查目的與潛在風(fēng)險(xiǎn)，并由新生兒監(jiān)護(hù)人簽署知情同意書。

研究對象的納入標(biāo)準(zhǔn)包括：新生兒(檢查時出生日齡≤28 d)；完整的MRI影像資料，包括3維T1加權(quán)圖像，T2加權(quán)圖像及DTI數(shù)據(jù)；完整的新生兒出生指標(biāo)資料。排除標(biāo)準(zhǔn)包括：局灶性白質(zhì)損傷；腦出血；彌漫性白質(zhì)高信號；缺血缺氧性腦??；室管膜下囊變；腦軟化灶；其他常規(guī)MRI診斷異常。

經(jīng)過納入排除標(biāo)準(zhǔn)的篩選，最終入組研究對象共66例(圖1)：33例早產(chǎn)兒及33例足月兒。

圖1 研究對象的納入排除流程圖

Fig.1 Flowchart of the inclusion and exclusion for participants

1.2 數(shù)據(jù)采集設(shè)備及方案 為了減少新生兒頭動并順利完成MRI檢查，在進(jìn)行MRI掃描前30 min，由責(zé)任護(hù)士遵照主管醫(yī)師醫(yī)囑，給予新生兒口服或灌腸低劑量的100 g/L水合氯醛(25～50 mg/kg)，患者的選擇、生命體征監(jiān)護(hù)以及后續(xù)跟蹤觀察嚴(yán)格按照指南要求執(zhí)行[9]。待新生兒入睡后由主管醫(yī)師和家屬護(hù)送至MRI室，包裹在襁褓中放在MRI掃描床上，頭部兩側(cè)用海綿適當(dāng)固定，外耳道放置防噪聲彈性耳塞以減小MRI設(shè)備噪聲對聽力的影響，在MRI掃描過程中，監(jiān)測新生兒心率和呼吸情況，MRI掃描結(jié)束后，主管醫(yī)師和家屬將新生兒護(hù)送回新生兒監(jiān)護(hù)室。

使用GE 3.0T MRI系統(tǒng)(Signa HDxt, General Electric Medical System, Milwaukee, WI, USA)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，使用8通道頭線圈。采用3維快速擾相梯度回波序列采集T1加權(quán)圖像：重復(fù)時間(repetition time, TR) 10.18 ms；回波時間(echo time, TE) 4.62 ms；1 mm×1 mm×1 mm等體素采集；采集視野(field of view, FOV)240 mm×240 mm。采用快速自旋回波序列采集T2加權(quán)圖像：TR 4 200 ms；TE 118.91 ms；層數(shù)20；層厚4 mm；FOV 180 mm×180 mm；采集矩陣320×320。DTI數(shù)據(jù)采集使用單次激發(fā)平面回波序列，主要成像參數(shù)為：b值分別為0、1 000 s/mm2；采集擴(kuò)散敏感梯度磁場方向數(shù)為35；TR 5 500 ms；TE 95～105 ms；層數(shù)20；層厚4 mm；FOV 180 mm×180 mm；采集矩陣128×128。

1.3 數(shù)據(jù)處理 使用運(yùn)動偽影校正方法[10]對DTI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使用FMRIB software library(FSL)[11]軟件中的brain extraction tool(BET)模塊進(jìn)行腦區(qū)提取，使用FMRIB’s diffusion toolbox(FDT)模塊進(jìn)行渦流校正、張量估計(jì)及參量計(jì)算，從而獲得FA、AD及RD參量圖像。

本研究采用了針對新生兒的優(yōu)化處理方法[12]進(jìn)行感興趣區(qū)域提取，流程如圖2所示。第一步為選擇目標(biāo)FA圖像：使用FSL軟件中的線性配準(zhǔn)與非線性配準(zhǔn)相結(jié)合的方法獲得所有圖像的平均FA圖，以此平均FA圖像為參照，將個體被試FA圖像與平均FA圖像逐一配準(zhǔn)，變形位移參數(shù)是衡量配準(zhǔn)過程中圖像變形程度的量化指標(biāo)[13-14]，選擇變形位移參數(shù)最小的FA圖像作為目標(biāo)FA圖像；第二步為FA圖像標(biāo)準(zhǔn)化：將每個被試的FA圖像配準(zhǔn)至目標(biāo)FA圖像，繼而通過目標(biāo)FA圖像配準(zhǔn)至新生兒腦FA模板[15]，對所有標(biāo)準(zhǔn)化后的FA圖像進(jìn)行平均，并提取平均FA圖像的白質(zhì)纖維束主干(FA>0.15)；第三步為DTI其他參量的標(biāo)準(zhǔn)化：將FA圖像標(biāo)準(zhǔn)化過程中產(chǎn)生的圖像變換參數(shù)應(yīng)用于其他參量上，從而實(shí)現(xiàn)所有DTI參量的標(biāo)準(zhǔn)化。根據(jù)新生兒腦白質(zhì)圖譜[15]，本研究選取了涵蓋投射纖維、連合纖維以及聯(lián)絡(luò)纖維的代表性區(qū)域(圖2B)：大腦腳(cerebral peduncle, CP)、內(nèi)囊后肢(posterior limb of internal capsule, PLIC)、放射冠上部(superior corona radiata, SCR)、胼胝體(corpus callosum, CC)、下額枕束(inferior fronto-occipital fasciculus, IFO)以及外囊(external capsule, EC)。

圖2 新生兒腦DTI數(shù)據(jù)分析流程圖

Fig.2 Flow chart of the DTI data analysis on neonatal brain

1.4 白質(zhì)發(fā)育狀態(tài)的評估方法 DUBOIS等[5,7]對腦白質(zhì)發(fā)育狀態(tài)的評估方法如圖3所示：AD升高、RD降低、FA升高反映軸突排列有序化(圖3A)；AD降低、RD降低、FA不變或升高反映白質(zhì)預(yù)髓鞘化(圖3B)；AD不變、RD降低、FA升高反映白質(zhì)髓鞘化(圖3C)。

圖3 基于DTI多參量變化組合評價腦白質(zhì)發(fā)育狀態(tài)的原理示意圖[5]

Fig.3 Principle for evaluating the brain white matter developmental states based on co-variations in DTI metrics[5]

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 針對不符合正態(tài)分布的變量，采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)方法比較組間差異，本研究

運(yùn)用SPSS軟件中的Mann-WhitneyU檢驗(yàn)方法比較組間胎齡、校正胎齡(校正胎齡=胎齡+MRI檢查時日齡)及出生體重的差異，使用χ2檢驗(yàn)比較組間性別比例的差異。運(yùn)用Spearman秩相關(guān)分析評價各感興趣區(qū)域內(nèi)DTI參量與校正胎齡的相關(guān)性。參量值的組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)方法，并按照公式“相對變化量=100%×(足月兒參量值―早產(chǎn)兒參量值)/早產(chǎn)兒參量值”，計(jì)算DTI各參量的相對變化量。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 早產(chǎn)兒與足月兒基本信息的組間比較 兩組新生兒的胎齡、校正胎齡及出生體重差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，性別比例組間差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(表1)。

2.2 早產(chǎn)兒與足月兒腦白質(zhì)發(fā)育狀態(tài)的評估 早產(chǎn)兒與足月兒腦白質(zhì)不同區(qū)域DTI參量與校正胎齡的相關(guān)性結(jié)果如表2所示?；贒ubois的腦白質(zhì)發(fā)育狀態(tài)的評估方法可見，早產(chǎn)兒的PLIC和CC、足月兒CP和CC處于髓鞘化階段，表現(xiàn)為AD變化無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義、RD降低、FA升高；而早產(chǎn)兒與足月兒的SCR、IFO以及EC處于預(yù)髓鞘化階段，表現(xiàn)為AD與RD降低、FA升高。在早產(chǎn)兒的CP與足月兒的PLIC等區(qū)域DTI參量的變化無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表1 研究對象的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)資料

Tab.1 Demographics of the participants

臨床特征早產(chǎn)兒足月兒U/χ2P胎齡(周,均值±標(biāo)準(zhǔn)差)33.697±1.65639.446±1.2160.000<0.001a校正胎齡(周,均值±標(biāo)準(zhǔn)差)35.472±1.19840.749±1.5110.000<0.001a出生體重(g,均值±標(biāo)準(zhǔn)差)1774.848±373.5403113.485±695.17457.000<0.001a男/女[例數(shù)(%)]21(63.636)/12(36.364)22(66.667)/11(33.333)0.0670.796b

A：胎齡、校正胎齡、出生體重組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)；b：性別比例組間比較采用χ2檢驗(yàn)。

表2 早產(chǎn)兒與足月兒腦白質(zhì)不同區(qū)域DTI參量與校正胎齡的相關(guān)性分析Tab.2 Correlation between DTI metrics and postmenstrual age in different white matter regions in the preterm and term neonates

感興趣區(qū)域組別AD rs PRD rs PFArs P發(fā)育狀態(tài)CP早產(chǎn)兒0.1880.2950.0900.6170.1770.325─足月兒-0.2030.258-0.3530.0440.3410.049髓鞘化PLIC早產(chǎn)兒-0.0740.683-0.3710.0340.4050.019髓鞘化足月兒-0.0780.665-0.3000.0900.3060.084─SCR早產(chǎn)兒-0.4000.021-0.4570.0070.4690.006預(yù)髓鞘化足月兒-0.5630.001-0.696<0.0010.639<0.001預(yù)髓鞘化CC早產(chǎn)兒-0.1280.479-0.3660.0360.4380.011髓鞘化足月兒-0.1640.363-0.3970.0220.5450.001髓鞘化IFO早產(chǎn)兒-0.3400.049-0.4090.0180.3530.044預(yù)髓鞘化足月兒-0.4820.004-0.5330.0010.3410.049預(yù)髓鞘化EC早產(chǎn)兒-0.4070.019-0.4740.0050.3620.038預(yù)髓鞘化足月兒-0.5320.001-0.5690.0010.3520.045預(yù)髓鞘化

rs：DTI參量與校正胎齡Spearman秩相關(guān)系數(shù)；─：DTI參量發(fā)育變化無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2.3 早產(chǎn)兒與足月兒DTI參量的組間比較 DTI參量組間比較顯示(圖4)，與早產(chǎn)兒相比，足月兒CP區(qū)AD變化無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(相對變化=0.701%，P=0.380)，RD降低(相對變化=-2.361%，P<0.05)，F(xiàn)A升高(相對變化=7.923%，P<0.05)；PLIC、SCR、CC、IFO以及EC等區(qū)AD與RD降低(AD相對變化依次為：-5.161%、-9.846%、-2.849%、-8.890%、-9.027%；RD相對變化依次為：-10.369%、-16.026%、-8.112%、-12.372%、-14.210%；P<0.05)，F(xiàn)A升高(相對變化依次為：8.348%、24.269%、13.726%、14.548%、22.892%；P<0.05)。

圖4 腦白質(zhì)不同區(qū)域早產(chǎn)兒與足月兒DTI參量的比較

Fig.4 Comparison of DTI metrics between the preterm and term neonates in different white matter regions

3 討 論

新生兒期是腦白質(zhì)發(fā)育的關(guān)鍵時期，既往DTI多參量研究多集中于出生后嬰幼兒人群[5,7-8]或使用FA單參量對新生兒展開研究[12,16]，本研究通過觀察DTI多參量的變化組合發(fā)現(xiàn)，新生兒不同腦白質(zhì)區(qū)域所處的發(fā)育狀態(tài)不同，早產(chǎn)兒與足月兒之間也存在差異。

DTI不同參量的發(fā)育變化特點(diǎn)各異，多參量的變化組合類型有助于鑒別不同的發(fā)育狀態(tài)[5]。本研究中DTI參量的發(fā)育變化特點(diǎn)與以往研究[5,8,16]相一致，新生兒FA在發(fā)育過程中升高[16]；同時，自出生至生后2歲階段，F(xiàn)A持續(xù)升高，AD與RD持續(xù)降低，但RD相對變化的幅度大于AD[8]。與既往新生兒研究結(jié)果[16]不同的是，本研究增加了對AD和RD的觀測，同時比較了早產(chǎn)與足月新生兒的腦白質(zhì)發(fā)育狀態(tài)。AD與RD可反映平行和垂直于軸突方向上白質(zhì)結(jié)構(gòu)屬性的發(fā)育變化，對判斷發(fā)育狀態(tài)至關(guān)重要[5,7-8]。本研究結(jié)果顯示，新生兒腦白質(zhì)發(fā)育過程中，AD、RD和FA的變化組合存在2種類型：AD降低、RD降低、FA升高；AD不變、RD降低、FA升高。根據(jù)DTI多變量協(xié)同變化與白質(zhì)發(fā)育的關(guān)系[5]可推斷：新生兒腦白質(zhì)發(fā)育存在預(yù)髓鞘化和髓鞘化2種狀態(tài)。本研究未觀察到軸突排列有序化所伴隨的DTI參量的變化特征，這與觀測對象所處的發(fā)育時期有密切關(guān)系，軸突排列有序化主要發(fā)生在胎兒期[17]，新生兒期腦深部白質(zhì)軸突排列的整齊程度已經(jīng)達(dá)到較高水平[5]。

本研究中腦白質(zhì)不同區(qū)域發(fā)育狀態(tài)的差異反映了髓鞘化的時空順序[7]，總體而言，腦白質(zhì)髓鞘化的順序?yàn)樽韵露?，從后向前，投射纖維早于連合纖維和聯(lián)絡(luò)纖維[8]。本研究結(jié)果與腦白質(zhì)不同區(qū)域發(fā)育的時序規(guī)律相一致[7]：PLIC是端腦最早開始髓鞘化的區(qū)域，自孕晚期即開始髓鞘化，本研究中早產(chǎn)兒內(nèi)囊后肢處于髓鞘化狀態(tài)(表2)，足月兒該區(qū)域已經(jīng)達(dá)到較高髓鞘化水平(圖4)，投射纖維中CP和SCR髓鞘化相對較晚，CP在足月新生兒期才開始髓鞘化，而SCR在早產(chǎn)與足月新生兒期均處于預(yù)髓鞘化狀態(tài)。以往研究表明CC區(qū)域在出生時已經(jīng)有部分區(qū)域可觀察到髓鞘化的結(jié)構(gòu)[18]，這與本研究在早產(chǎn)兒和足月兒均觀察到CC髓鞘化狀態(tài)相一致；早產(chǎn)兒與足月兒IFO和EC均處于預(yù)髓鞘化狀態(tài)，可見，聯(lián)絡(luò)纖維在各類纖維中髓鞘化最晚。既往研究表明，EC在出生后10月時才開始髓鞘化，甚至部分聯(lián)絡(luò)纖維在成年人階段才最終完成髓鞘化[7]。

本研究發(fā)現(xiàn)，在新生兒期早產(chǎn)兒PLIC和CP所處的發(fā)育狀態(tài)與足月兒不同，針對處于相同發(fā)育狀態(tài)的SCR、CC、IFO和EC等區(qū)域，DTI參量值存在差異。一方面，反映了早產(chǎn)兒胎齡較小，發(fā)育存在一定的時序[5]；另一方面，即使校正到足月時期，早產(chǎn)兒與足月兒的腦白質(zhì)結(jié)構(gòu)屬性依然存在差異[19]，甚至在兒童、青少年人群中這種差異仍然存在[20]，表明早產(chǎn)因素對腦白質(zhì)發(fā)育存在影響。而腦白質(zhì)的結(jié)構(gòu)完整性與后期的神經(jīng)行為能力密切相關(guān)[4]，對早產(chǎn)兒采取早期干預(yù)措施或?qū)⒂兄诟纳瓢l(fā)育結(jié)局。

本研究尚存在一些不足之處，僅是一項(xiàng)斷面研究，發(fā)育規(guī)律仍需要進(jìn)一步通過縱向數(shù)據(jù)加以驗(yàn)證。DTI成像技術(shù)的局限性導(dǎo)致本研究無法刻畫更加精細(xì)的發(fā)育進(jìn)程，未來工作需運(yùn)用新的技術(shù)手段(比如擴(kuò)散峰度成像、多室模型[21])細(xì)化研究腦白質(zhì)的發(fā)育規(guī)律。盡管本研究采用了全自動化的數(shù)據(jù)分析方法，克服手動分析存在的主觀偏移，但是研究對象胎齡仍存較大跨度，使用同一個新生兒腦模板可能會影響圖像配準(zhǔn)的精度，下一步將對不同胎齡段分別建立腦模板，有望克服該不足。

綜上所述，基于腦白質(zhì)DTI多參量的變化和Dubois的方法可以評估新生兒腦白質(zhì)發(fā)育狀態(tài)，其符合髓鞘化和預(yù)髓鞘化階段DTI參量變化特點(diǎn)，且不同腦白質(zhì)區(qū)域存在著差異，早產(chǎn)兒較足月兒的腦白質(zhì)發(fā)育落后。

[1] BALDOLI C, SCOLA E, DELLA ROSA PA, et al. Maturation of preterm newborn brains: A fMRI-DTI study of auditory processing of linguistic stimuli and white matter development[J]. Brain Struct Funct, 2015, 220(6):3733-3751.

[2] CAI Y, WU X, SU Z, et al. Functional thalamocortical connectivity development and alterations in preterm infants during the neonatal period[J]. Neuroscience, 2017, 356:22-34.

[3] SUZUKI K. Neuropathology of developmental abnormalities[J]. Brain Dev, 2007, 29(3): 129-141.

[4] VAN KOOIJ BJ, DE VRIES LS, BALL G, et al. Neonatal tract-based spatial statistics findings and outcome in preterm infants[J]. Am J Neuroradiol, 2012, 33(1):188-194.

[5] DUBOIS J, DEHAENE-LAMBERTZ G, KULIKOVA S, et al. The early development of brain white matter: A review of imaging studies in fetuses, newborns and infants[J]. Neuroscience, 2014, 276(6):48-71.

[6] QIU A, MORI S, MILLER MI. Diffusion tensor imaging for understanding brain development in early life[J]. Annu Rev Psychol, 2015, 66(1):853-876.

[7] DUBOIS J, DEHAENE-LAMBERTZ G, PERRIN M, et al. Asynchrony of the early maturation of white matter bundles in healthy infants: Quantitative landmarks revealed noninvasively by diffusion tensor imaging[J]. Hum Brain Mapp, 2008, 29(1):14-27.

[8] GENG X, GOUTTARD S, SHARMA A, et al. Quantitative tract-based white matter development from birth to age 2 years[J]. Neuroimage, 2012, 61(3):542-557.

[9] COTé CJ, WILSON S, PEDIATRICS AA, et al. Guidelines for monitoring and management of pediatric patients during and after sedation for diagnostic and therapeutic procedures: An update[J]. Pediatrics, 2006, 118(6):2587-2602.

[10] LI X, YANG J, GAO J, et al. A robust post-processing workflow for datasets with motion artifacts in diffusion kurtosis imaging[J]. PLoS One, 2014, 9(4):e94592.

[11] SMITH SM, JENKINSON M, WOOLRICH MW, et al. Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL[J]. Neuroimage, 2004, 23(Suppl 1): S208-S219.

[12] LI X, GAO J, WANG M, et al. Rapid and reliable tract-based spatial statistics pipeline for diffusion tensor imaging in the neonatal brain: Applications to the white matter development and lesions[J]. Magn Reson Imaging, 2016, 34(9):1314-1321.

[13] SMITH SM, JENKINSON M, JOHANSEN-BERG H, et al. Tract-based spatial statistics: Voxelwise analysis of multi-subject diffusion data[J]. Neuroimage, 2006, 31(4): 1487-1505.

[14] BALL G, COUNSELL SJ, ANJARI M, et al. An optimised tract-based spatial statistics protocol for neonates: Applications to prematurity and chronic lung disease[J]. Neuroimage, 2010, 53(1):94-102.

[15] OISHI K, MORI S, DONOHUE PK, et al. Multi-contrast human neonatal brain atlas: Application to normal neonate development analysis[J]. Neuroimage, 2011, 56(1):8-20.

[16] 劉嶺嶺, 孛茹婷, 楊文君, 等. 磁共振彌散張量成像技術(shù)在新生兒腦白質(zhì)發(fā)育中的研究 [J]. 磁共振成像, 2015, 6(4): 253-257.

[17] ZANIN E, RANJEVA JP, CONFORT-GOUNY S, et al. White matter maturation of normal human fetal brain. Aninvivodiffusion tensor tractography study[J]. Brain Behavior, 2011, 1(2):95-108.

[18] KUNZ N, ZHANG H, VASUNG L, et al. Assessing white matter microstructure of the newborn with multi-shell diffusion MRI and biophysical compartment models[J]. Neuroimage, 2014, 96(8):288-299.

[19] ROSE SE, HATZIGEORGIOU X, STRUDWICK MW, et al. Altered white matter diffusion anisotropy in normal and preterm infants at term-equivalent age[J]. Magn Reson Med, 2008, 60(4):761-767.

[20] EIKENES L, L?HAUGEN GC, BRUBAKK AM, et al. Young adults born preterm with very low birth weight demonstrate widespread white matter alterations on brain DTI[J]. Neuroimage, 2011, 54(3):1774-1785.

[21] JELESCU IO, VERAART J, ADISETIYO V, et al. One diffusion acquisition and different white matter models: How does microstructure change in human early development based on WMTI and NODDI?[J]. Neuroimage, 2015, 107(1):242-256.