【摘要】：利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論探究大腦組織結(jié)構(gòu)的拓?fù)涮匦约皡f(xié)同工作機(jī)制是當(dāng)下腦研究的熱點(diǎn)之一。近年,磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)技術(shù)的發(fā)展極大地推動(dòng)了宏觀尺度下的腦網(wǎng)絡(luò)研究,從功能和結(jié)構(gòu)方面系統(tǒng)化地揭示了腦疾病的病理生理機(jī)制。結(jié)構(gòu)磁共振影像(structural MRI,sMRI)作為臨床檢查的常規(guī)項(xiàng)目,具有獲取成本低、數(shù)據(jù)保有量大等優(yōu)勢(shì),因此在臨床及計(jì)算機(jī)輔助診斷領(lǐng)域均具有極大的應(yīng)用前景。但是,由于其缺少時(shí)間維度的動(dòng)態(tài)特性,無法在個(gè)體層面量化腦連接,因而無法將組間網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)論擴(kuò)展至臨床研究。因此,如何合理、有效地在個(gè)體樣本層面構(gòu)建腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)亟待解決的重要問題。本文以sMRI為研究對(duì)象,以機(jī)器學(xué)習(xí)為手段提出了兩種基于結(jié)構(gòu)特征的腦連接量化方法,并在腦疾病的自動(dòng)診斷及機(jī)制研究中進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的有效性。結(jié)果表明,我們的研究為揭示腦疾病的發(fā)病機(jī)制及相應(yīng)的計(jì)算機(jī)輔助診斷研究提供了可靠的生物標(biāo)記。本文的研究工作主要包括以下三點(diǎn):第一,提出了一種基于多尺度差異信息的個(gè)體樣本腦連接量化方法。該方法結(jié)合了腦區(qū)間的全局結(jié)構(gòu)差異與腦區(qū)內(nèi)的局部結(jié)構(gòu)信息,實(shí)現(xiàn)了大腦皮層各區(qū)域間結(jié)構(gòu)協(xié)同變化模式的量化。在識(shí)別阿茨海默癥(Alzheimer’s disease,AD)和輕度認(rèn)知障礙(mild cognitive impairment,MCI)患者的研究中,該結(jié)構(gòu)連接的識(shí)別率分別達(dá)到了89.88%和85.43%,且在預(yù)測(cè)MCI患者在三年內(nèi)是否會(huì)轉(zhuǎn)化為AD的準(zhǔn)確率達(dá)到了75.19%。此外,納入皮層厚度和基因信息進(jìn)一步提升了識(shí)別效率。該研究證實(shí)了我們提出的連接量化方法的有效性,并表明異常的皮層結(jié)構(gòu)連接可以作為AD和MCI早期診斷的生物標(biāo)記。第二,提出了一種基于多種灰質(zhì)結(jié)構(gòu)特征的稀疏化的腦連接量化方法。雖然上述方法達(dá)到了較高的診斷精度,但其忽略了大腦的稀疏交互模式和腦區(qū)結(jié)構(gòu)變化產(chǎn)生的“一對(duì)多”的影響模式;更重要的是,使用單一結(jié)構(gòu)特性無法全面地表征大腦皮層的形態(tài)學(xué)特性。鑒于此,我們提出了一種從多種腦結(jié)構(gòu)特征中提取稀疏化連接模式的方法,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)連接圖譜——MFN(multifeature-based network)。我們發(fā)現(xiàn)MFN能夠有效地表征AD和MCI引起的網(wǎng)絡(luò)組織異常,且在識(shí)別AD和MCI患者的準(zhǔn)確率分別達(dá)到了96.42%和96.37%,近乎達(dá)到了目前的臨床評(píng)估準(zhǔn)確率。該成果被美國(guó)生物精神病學(xué)學(xué)會(huì)(Society of Biological Psychiatry,SOBP)以新聞稿形式亮點(diǎn)報(bào)道。此外,我們發(fā)現(xiàn)MFN能夠有效地捕捉自閉癥對(duì)患者腦皮層結(jié)構(gòu)的影響,其診斷效率達(dá)到78.63%。顯著優(yōu)于使用結(jié)構(gòu)特征的識(shí)別率。研究結(jié)果證實(shí)了該結(jié)構(gòu)連接量化方法的有效性,并進(jìn)一步闡明了腦皮層結(jié)構(gòu)連接在精神疾病病理學(xué)研究及計(jì)算機(jī)輔助診斷中均具有重要應(yīng)用價(jià)值。第三,采用結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分析方法研究了疼痛刺激對(duì)腦功能網(wǎng)絡(luò)的影響。目前,由于實(shí)驗(yàn)中疼痛刺激的持續(xù)時(shí)間通常較短,導(dǎo)致無法利用時(shí)間序列來構(gòu)建功能網(wǎng)絡(luò)。如果將每次刺激下的腦激活狀態(tài)看作是一個(gè)靜態(tài)的展示,則其具有與結(jié)構(gòu)影像相似的數(shù)據(jù)形式。因而我們采用結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的分析方法研究疼痛刺激下的大腦協(xié)同工作機(jī)理。研究結(jié)果表明,疼痛刺激顯著影響了大腦功能網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦?并引發(fā)了全腦功能模塊的重組。這種重組模式可能使得大腦趨向于優(yōu)先處理有害的疼痛刺激信息。此外,使用個(gè)體功能網(wǎng)絡(luò)可以有效地識(shí)別疼痛刺激的強(qiáng)度,進(jìn)一步提升了對(duì)刺激強(qiáng)度識(shí)別的精度。這些發(fā)現(xiàn)揭示了大腦如何在短時(shí)間內(nèi)調(diào)節(jié)其組織結(jié)構(gòu)以實(shí)現(xiàn)對(duì)有害疼痛刺激的快速響應(yīng),也有助于理解大腦中疼痛的意識(shí)是如何產(chǎn)生的。
【圖文】：

蘭州大學(xué)博士研究生學(xué)位論文 基于結(jié)構(gòu)磁共振影像的腦連接量化方法及應(yīng)用研究常約為體重的 2%，體積約為 1600cm3。從解剖結(jié)構(gòu)來說，人腦可大致分為大腦、小腦、間腦和腦干，其中腦干又可分為中腦、腦橋和延腦（見圖 1-1）。由于本文的研究大都集中在大腦，僅第五章涉及小腦，因此這里主要針對(duì)大腦的結(jié)構(gòu)和功能作詳細(xì)介紹。

具有不同的作用。雖然許多高級(jí)認(rèn)知功能的實(shí)現(xiàn)需要跨多個(gè)腦葉的一些主要的功能系統(tǒng)都已被明確地定位在各個(gè)腦葉中。例如：額執(zhí)行控制和運(yùn)動(dòng)準(zhǔn)備。其中，，前額葉皮質(zhì)（prefrontal cortex）是能的主要區(qū)域，而位于前額葉外后側(cè)的初級(jí)運(yùn)動(dòng)皮質(zhì)（primarymo和輔助運(yùn)動(dòng)區(qū)（supplementary motor area，SMA）則主要負(fù)責(zé)軀位于前額葉內(nèi)側(cè)的前扣帶回（anteriorcingulategyri，ACG）是負(fù)要區(qū)域之一。頂葉是軀體感覺信息處理的重要區(qū)域，其中初級(jí)感刺激本體感覺區(qū)（S2 區(qū)）用來接收軀體對(duì)觸覺、痛覺、溫度等外息。枕葉位于大腦的最末端，是四對(duì)腦葉中體積最小的一對(duì)。枕質(zhì)所在的腦葉，其中初級(jí)視覺皮質(zhì)（primaryvisualcortex，V1）神經(jīng)傳至丘腦外側(cè)膝狀體的視覺信息，并通過不同細(xì)胞皮質(zhì)對(duì)視覺亮度、空間頻率、朝向及運(yùn)動(dòng)等信息進(jìn)行編碼，是實(shí)現(xiàn)人類視覺。顳葉位于顳骨下方，由外側(cè)裂將其與額葉和頂葉分開。顳葉是圖 1-2 大腦的主要結(jié)構(gòu)劃分
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：O157.5;R445.2

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本文編號(hào)：2661294