大腦功能網(wǎng)絡(luò)及其動(dòng)力學(xué)研究.pdf

1、大腦是目前已知最復(fù)雜和最精細(xì)的系統(tǒng)之一，其本身是由解剖上相連、功能上既相互聯(lián)系又相互獨(dú)立的腦區(qū)組成。伴隨著影像學(xué)技術(shù)發(fā)展，尤其是功能磁共振技術(shù)的日漸成熟，人們可以連續(xù)觀測(cè)立體大腦影像及其活動(dòng)過(guò)程。目前，基于圖論的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論也成為神經(jīng)科學(xué)研究的有力工具。結(jié)合影像學(xué)技術(shù)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，腦網(wǎng)絡(luò)研究成為當(dāng)今腦科學(xué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)，腦網(wǎng)絡(luò)能夠從系統(tǒng)水平上研究腦區(qū)間的連接機(jī)制，揭示大腦的內(nèi)在組織模式及疾病原理。本文以神經(jīng)系統(tǒng)疾病為背景，基于功能磁共

2、振數(shù)據(jù)，對(duì)大腦網(wǎng)絡(luò)建模與分析的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。大體上講，本文研究?jī)?nèi)容包括三個(gè)部分：
　　第一部分，腦功能網(wǎng)絡(luò)建模數(shù)據(jù)預(yù)處理及建模方法研究。該部分重點(diǎn)提出了一種有效的靜息態(tài)磁共振數(shù)據(jù)降噪方法，同時(shí)，對(duì)腦網(wǎng)絡(luò)建模的連接方式進(jìn)行了分析和探索。
　　首先，噪聲和個(gè)體差異是靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)有效利用的主要困擾因素之一。針對(duì)這一問(wèn)題，本文結(jié)合功能磁共振數(shù)據(jù)特點(diǎn)，首次提出利用點(diǎn)過(guò)程原理對(duì)靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理。研究結(jié)果表明

3、，該方法可以有效降低BOLD信號(hào)的噪聲干擾，凸顯組間差異。
　　其次，在研究腦網(wǎng)絡(luò)連接過(guò)程中，存在不同的連接方式，目前對(duì)于各種連接方式的區(qū)別和特點(diǎn)還很少有研究進(jìn)行系統(tǒng)分析。針對(duì)這一問(wèn)題，本文利用健康人靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)，對(duì)多種不同連接方式進(jìn)行橫向比較。結(jié)果表明根據(jù)不同連接定義所構(gòu)建的腦網(wǎng)絡(luò)存在較大差異。在實(shí)際研究中，應(yīng)結(jié)合實(shí)驗(yàn)條件和目的，選擇合理的連接方法。同時(shí)，本研究首次利用小波變換一致性方法構(gòu)建了全腦功能網(wǎng)絡(luò)圖譜，分析發(fā)現(xiàn)不

4、同波段的腦網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出不同的網(wǎng)絡(luò)特性，這表明從不同頻段觀測(cè)腦功能網(wǎng)絡(luò)是十分必要的。
　　第二部分，局部腦網(wǎng)絡(luò)和全局腦網(wǎng)絡(luò)建模研究及分析，主要為應(yīng)用部分。該部分重點(diǎn)研究了腦卒中患者主要運(yùn)動(dòng)區(qū)域腦功能網(wǎng)絡(luò)連接的改變，以及不同頻段下阿爾茨海默病患者全腦功能網(wǎng)絡(luò)的改變。
　　首先，腦卒中是常見(jiàn)的多發(fā)疾病，運(yùn)動(dòng)缺失是腦卒中后最主要的伴隨癥狀，目前還很少有研究探討中風(fēng)后運(yùn)動(dòng)區(qū)域耦合的改變。針對(duì)這一問(wèn)題，本文首次利用基于獨(dú)立成分分析的受約束

5、最大相關(guān)方法，探索腦卒中后大腦主要運(yùn)動(dòng)區(qū)功能網(wǎng)絡(luò)連接改變。研究結(jié)果表明，腦卒中患者組的功能網(wǎng)絡(luò)連接比健康對(duì)照組的連接更復(fù)雜，更重要的是，我們發(fā)現(xiàn)在中風(fēng)患者的功能網(wǎng)絡(luò)連接里面存在補(bǔ)償環(huán)路。結(jié)果意味著基于獨(dú)立成分分析的腦功能網(wǎng)絡(luò)建模方法是研究神經(jīng)病變的有效手段，研究結(jié)果可能為腦卒中患者的康復(fù)過(guò)程提供評(píng)估指標(biāo)。
　　其次，阿爾茨海默?。ˋlzheimer’s disease，AD）是老年人中常見(jiàn)的多發(fā)性疾病，以往研究表明AD患者認(rèn)知功能

6、下降可能和腦網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩源嬖谙嚓P(guān)關(guān)系，但是關(guān)于AD腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩缘难芯恐写嬖诓灰恢碌慕Y(jié)果。針對(duì)上述問(wèn)題，本文研究了AD患者組和健康對(duì)照組在三個(gè)不同頻段（0.01-0.06Hz，0.06-0.11Hz和0.11-0.25HZ）腦功能網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)的異同。研究結(jié)果表明，不同濾波頻段下，腦網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋮?shù)存在較大差異，這樣的結(jié)果有可能解釋以往AD腦網(wǎng)絡(luò)研究結(jié)論中存在的不一致。在較低頻段，我們發(fā)現(xiàn)AD患者組腦功能網(wǎng)絡(luò)的全局效率、小世界屬性、聚類系

7、數(shù)均存在不同程度的下降、相配系數(shù)變大、同步性變?nèi)酢Ｔ撗芯拷Y(jié)果有可能為AD早期診斷的生物學(xué)標(biāo)識(shí)提供參考，并為腦網(wǎng)絡(luò)建模過(guò)程中濾波段的選取提供理論基礎(chǔ)。
　　第三部分，腦網(wǎng)絡(luò)演化模型及動(dòng)力學(xué)分析研究，該部分首次提出了在病變及老化過(guò)程中腦功能網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化模型，并提出采用信息論的相關(guān)方法對(duì)腦網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行了分析。
　　首先，由于現(xiàn)有的技術(shù)手段很難對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)的緩慢變化過(guò)程進(jìn)行有效觀測(cè)，這使得我們對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)老化及病變過(guò)程很難進(jìn)行

8、系統(tǒng)研究。針對(duì)這一問(wèn)題，本文利用靜息態(tài)功能磁共振數(shù)據(jù)，建立了兩個(gè)不同的腦網(wǎng)絡(luò)演化模型來(lái)仿真腦網(wǎng)絡(luò)在不同情況下的動(dòng)力學(xué)過(guò)程。在AD演化模型中，本文首次提出把網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)介數(shù)和節(jié)點(diǎn)間解剖距離作為控制因子的演化模型。在年齡演化模型中，本文首次提出利用差分進(jìn)化算法對(duì)腦網(wǎng)絡(luò)演化過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化。研究中，利用兩個(gè)演化模型對(duì)不同實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行演化，均取得了較好結(jié)果，并分別采用支持向量機(jī)和獨(dú)立樣本驗(yàn)證了模型的可靠性。據(jù)我們所知，這是第一次應(yīng)用計(jì)算仿真方法來(lái)研究人

9、腦在網(wǎng)絡(luò)層面的功能變化，該研究可能為諸如阿爾茨海默病等老年疾病的研究提供新的方法。
　　其次，大腦作為信息處理器官，有關(guān)腦網(wǎng)絡(luò)研究還很少?gòu)男畔W(xué)角度對(duì)其行研究或評(píng)估，也很少有研究采用基于信息學(xué)的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)來(lái)衡量腦網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)這一問(wèn)題，本研究基于符號(hào)動(dòng)力學(xué)計(jì)算了青年組和老年組磁共振時(shí)間序列的概率熵及分形維數(shù)。同時(shí)，計(jì)算了青年組和老年組腦功能網(wǎng)絡(luò)的搜索信息熵。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)符號(hào)動(dòng)力學(xué)方法可以降低磁共振數(shù)據(jù)中的噪聲成分，凸顯組間差異；研究發(fā)現(xiàn)