基于磁共振成像的腦連接方法學及應用研究.pdf

1、人類大腦由約1011個神經元組成，包含1015個的神經突觸連接，是目前所知宇宙間最為復雜的體系之一。雖然如此，卻可以從兩個基本法則去理解大腦的運行規(guī)律：功能分離（functional segregation）及功能整合（functional integration）。前者指大腦每一個神經集合（腦區(qū)）對應負責一個具體的行為功能，是功能定位的假說基礎；而后者則指每一個具體的行為是由多個神經集合共同協(xié)調完成，則可以理解成是腦連接、腦網絡的理論

2、基礎。這兩個法則表面上看似相悖，卻相輔相成。對大腦的功能整合研究，通?；诠δ苓B接（functional connectivity）、效應連接（effective connectivity）及結構連接（structural connectivity）的概念。
　　本文主要以靜息態(tài)功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging,fMRI）為載體，以腦連接方法學發(fā)展為主線，并在不同程度上對這

3、些方法加以發(fā)展和創(chuàng)新以及臨床應用，以更準確地對人類腦連接進行表達和分析。其主要內容包括以下三個部分：
　　第一部分，效應連接網絡研究，也即方法學發(fā)展部分。提出了非線性Granger預測分析（Granger causality analysis, GCA）腦網絡方法，更有效地揭示了腦功能活動的效應連接。
　　首先，發(fā)展核函數Granger預測模型于運動想象任務，以適應信號的線性和非線性特點，從而擴展線性GCA模型，他忽略了腦區(qū)

4、生理特點是非線性特點，將很好的解決人腦內非線性效應連接探測問題，用以揭示腦功能區(qū)域間腦功能活動信息的線性和非線性效應連接。
　　其次，提出中尺度腦功能網絡間的空間獨立成分分析（independent component analysis,ICA）—GCA（ICA—GCA）模型，實現了靜息態(tài)腦功能模塊空間模式和對應時間特征信號分離，揭示了腦功能模塊之間加工過程的信息轉換和整合關系。
　　最后，首次提出了全腦大尺度效應連接預測分

5、析模型，實現全腦90個解剖感興趣區(qū)域之間腦功能活動的有效連接，拓展了傳統(tǒng)的相關方法得到的腦功能活動的功能連接。本文對靜息狀態(tài)下腦功能區(qū)域間信息整合的效應連接進行研究，探索是否一些扮演了信息轉換角色的重要腦區(qū)；整個大腦效應連接網絡是否具有相對獨立而又相互聯系的模塊；人腦的效應連接網絡是否具有“小世界”特性，本文方法及結果為理解人腦效應連接網絡及其網絡拓撲性質提供了全新的思路。
　　第二部分，多模態(tài)癲癇腦網絡研究，也即神經疾病應用部分

6、。提出了癲癇腦網絡多模態(tài)分析方法，全面地揭示癲癇腦網絡機制；發(fā)現癲癇腦功能連接及結構連接網絡拓撲性質異常，且發(fā)現功能—結構耦合性反映該疾患進展程度。
　　首先，對于內側顳葉癲癇（mesial temporal lobe epilepsy,mTLE）患者，采用全腦大尺度靜息態(tài)功能連接網絡分析方法，探測其腦功能網絡拓撲性質異常；該方法所示的腦局部連接及全腦大尺度網絡拓撲性質可能成為甄別內側顳葉癲癇的生物標記。
　　其次，針對內側

7、顳葉癲癇患者默認網絡功能連接異常，我們組合功能磁共振成像和彌散張量成像數據，融合功能連接—結構連接方法發(fā)現內側顳葉癲癇患者默認網絡功能連接和結構連接異常。本文中，以內側顳葉癲癇病人磁共振數據為載體，從另一個方面證實了將功能連接和結構連接分析方法結合起來并作為一種新的研究手段的重要意義。同時這種方法也會越來越廣泛地被應用到其它磁共振研究領域。
　　最后，針對特發(fā)性全面性癲癇（idiopathic generalized epilep

8、sy, IGE）的全局病理特性，我們在全腦大尺度網絡層面上，利用功能連接網絡—結構連接網絡，并結合網絡圖論分析方法，探測全面性癲癇的全局網絡拓撲屬性。更為重要的是，我們利用功能—結構連接網絡耦合性這一指標發(fā)現患者的功能—結構連接網絡耦合性顯著降低，并且和病程負相關，這樣結果顯示功能—結構連接網絡耦合反映了該疾患的進展程度。這種指標也許能用來作為特發(fā)性全面性癲癇的生物學標記，有助于影像學診斷及其機制理解。
　　第三部分，多模態(tài)社交焦

9、慮障礙（social anxiety disorder,SAD）腦網絡研究，也即精神疾病應用部分。提出了社交焦慮障礙多模態(tài)分析方法，發(fā)現社交焦慮障礙腦功能—結構異常變化特征，及杏仁核效應連接環(huán)路異常。
　　首先采用空間獨立成分分析和利用發(fā)展的腦網絡分析方法探究社交焦慮障礙患者的聽覺網絡、視覺網絡、感覺運動網絡、背側注意網絡、中央執(zhí)行網絡、自我參照網絡、核心網絡、默認網絡，然后將這些網絡模式和正常對照進行比較，以確定社交焦慮障礙引起

10、的網絡連接異常。本文也從功能體系的角度提供了一種研究社交焦慮障礙的神經、病理生理機制的新途徑。
　　其次，采用GCA方法探測社交焦慮障礙患者杏仁核環(huán)路的靜息態(tài)效應連接異常，尋找特異的異常效應連接，使其能夠區(qū)分和理解社交焦慮障礙患者的病理機制。
　　最后，首次融合基于體素的形態(tài)學測量，靜息態(tài)功能連接及白質纖維束結構連接這三種模態(tài)，發(fā)現社交焦慮障礙引起腦形態(tài)、功能連接及結構連接體系異常。該研究提供了一種利用形態(tài)學體積、靜息態(tài)功能