【摘要】：隨著掃描技術(shù)和數(shù)據(jù)分析的進(jìn)步,功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging,fMRI)已經(jīng)成為探索人腦功能的主要工具之一,同時(shí)為研究阿茲海默癥、精神分裂癥等神經(jīng)精神疾病提供了一種非入侵式的有效方法。通過(guò)腦影像技術(shù)研究腦動(dòng)態(tài)功能連接有助于理解腦內(nèi)跨越時(shí)間空間維度的功能交流,而且可以應(yīng)用于神經(jīng)精神疾病功能異常的分析中。雖然已經(jīng)有許多前人工作探究了動(dòng)態(tài)連接方面的性質(zhì)及其在疾病中的異常,然而功能連接模式在結(jié)構(gòu)連接的制約下是如何靈活地改變的,其中機(jī)理我們知道的很少。有許多工作通過(guò)將復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)中的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)以及自組織臨界理論引進(jìn)腦科學(xué)研究領(lǐng)域,作為分析方法和工具來(lái)探究腦功能活動(dòng)的機(jī)制,并且取得了一定的結(jié)果。我們提出連接數(shù)目熵指標(biāo)來(lái)衡量腦功能連接在時(shí)間空間上的靈活性,基于95名健康被試的靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)分析,我們發(fā)現(xiàn)熵值與表示腦活動(dòng)長(zhǎng)程時(shí)間自相關(guān)性的赫斯特指數(shù)成正比,說(shuō)明人腦處于臨界點(diǎn)附近時(shí)有最高的功能靈活性。接著我們?cè)诨趶浬埩坑跋竦膭?dòng)力學(xué)模型中驗(yàn)證了上述結(jié)論。并且我們觀(guān)察到,在臨界點(diǎn)時(shí)熵在模型與數(shù)據(jù)中的分布最為相似,因?yàn)榇藭r(shí)結(jié)構(gòu)連接的信息可以被臨界動(dòng)力學(xué)所反映。我們運(yùn)用臨界動(dòng)力學(xué)理論探索了功能靈活性背后的機(jī)制,為刻畫(huà)動(dòng)態(tài)功能連接提供了一種可行方法,為分析腦疾病中動(dòng)態(tài)功能的異常提供了潛在應(yīng)用價(jià)值。煙霧病是一種分布廣泛的腦血管疾病,會(huì)對(duì)患者造成認(rèn)知障礙。由于其致病機(jī)制還不清楚,所以其診治方法還不明確。我們基于fMRI數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)包括26名健康被試,51名煙霧病患者,患者又分為27名有認(rèn)知障礙的VCI組和24名無(wú)認(rèn)知障礙的NonVCI組。首先我們檢查了三組被試的靜態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)在全局以及局部水平的差異,然后用連接數(shù)目熵來(lái)探究三組的功能靈活性在全腦、局部腦區(qū)以及靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)上的差異,接著定位了三組中的功能靈活腦區(qū)和功能特化腦區(qū)。靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析表明煙霧病患者腦功能網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出“小世界網(wǎng)絡(luò)”屬性,但與健康被試對(duì)比發(fā)現(xiàn),刻畫(huà)人腦功能整合、分割能力的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)以及小世界性指標(biāo)都發(fā)生了偏離。隨后的動(dòng)態(tài)分析發(fā)現(xiàn)三組的熵值在全腦以及靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)層次都存在顯著性差異,在腦區(qū)分布上的差異多集中在與多種認(rèn)知能力相關(guān)的腦區(qū)。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),功能靈活和特化的腦區(qū)在三組之間都發(fā)生了改變。以上工作不僅第一次從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩方面刻畫(huà)功能連接在煙霧病中的改變,而且表明煙霧病會(huì)導(dǎo)致大腦臨界態(tài)的偏離,為理解其病理生理學(xué)和判斷診治方向提供了一種新的方法觀(guān)點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：R743;R445.2
【圖文】：

分別對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn) i 與節(jié)點(diǎn) j 間邊的有無(wú)。由于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以將繁雜的實(shí)際數(shù)據(jù)抽象為只有節(jié)點(diǎn)與邊的網(wǎng)絡(luò)形式，其在理解復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能方面有自己獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，由此得到了廣泛的應(yīng)用。比如，互聯(lián)網(wǎng)中的每個(gè)網(wǎng)頁(yè)和其中的鏈接，電力系統(tǒng)中的發(fā)電站與輸電線(xiàn)，甚至社交軟件中的好友關(guān)系都可以抽象為節(jié)點(diǎn)和邊，作為網(wǎng)絡(luò)來(lái)分析[23,24]。2.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在神經(jīng)科學(xué)中的應(yīng)用神經(jīng)系統(tǒng)的復(fù)雜性體現(xiàn)在各個(gè)尺度，雖然不同尺度上的數(shù)據(jù)形式，記錄工具以及研究目的等都各異，但都可以通過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來(lái)分析（圖 2.1）。比如微觀(guān)尺度的遺傳神經(jīng)學(xué)，由基因間的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)或者分子結(jié)構(gòu)的結(jié)合，得到的 DNA 轉(zhuǎn)錄網(wǎng)絡(luò)；細(xì)胞尺度，神經(jīng)元和突觸分別對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)和邊；大尺度全腦水平，神經(jīng)纖維束表示的結(jié)構(gòu)連接或者由 fMRI 數(shù)據(jù)得到的功能連接；甚至行為神經(jīng)學(xué)中，情感性格主導(dǎo)的個(gè)人行為編織成的社交網(wǎng)絡(luò)。這些層次的神經(jīng)系統(tǒng)都可以抽象為包括節(jié)點(diǎn)和邊的網(wǎng)絡(luò)形式，用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)鋮?shù)分析其靜態(tài)結(jié)構(gòu)，或者通過(guò)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)傳播模型探究信息交流的動(dòng)力學(xué)性質(zhì)[25]。

蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文 大腦臨界行為與動(dòng)態(tài)功能及其在煙霧病中的應(yīng)用越來(lái)越多基于 fMRI 數(shù)據(jù)的研究采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法來(lái)探索人腦的功能連接，形成了專(zhuān)門(mén)的研究方向——腦功能網(wǎng)絡(luò)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)之所以能與 fMRI 結(jié)合，其一是因?yàn)閺?fù)雜網(wǎng)絡(luò)為處理高復(fù)雜度的腦影像數(shù)據(jù)提供一種有效方式；其二是兩者之間有著很高的契合度，負(fù)責(zé)不同功能的腦區(qū)對(duì)應(yīng)不同的節(jié)點(diǎn)，腦區(qū)間的功能連接對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中的邊，所以網(wǎng)絡(luò)可以很容易地由功能連接矩陣構(gòu)建得到。首先將預(yù)處理過(guò)的數(shù)據(jù)，按照自己的研究目的，使用自己制作的模板或標(biāo)準(zhǔn)腦圖譜提取時(shí)間序列信號(hào)（如圖 2.2A）；然后采用合適的指標(biāo)衡量不同時(shí)間序列之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，比較常用的方法有皮爾遜相關(guān)系數(shù)(Pearson Correlation)，偏相關(guān)系數(shù)，互信息，相位差，格蘭杰因果分析等；由腦區(qū)兩兩之間的相關(guān)性得到相關(guān)矩陣，關(guān)聯(lián)矩陣(圖 2.2B)中的每一行或每一列對(duì)應(yīng)(A)中不同的腦區(qū)，矩陣中的元素代表對(duì)應(yīng) 2 個(gè)腦區(qū)間之間的功能連接；選取合適的閾值，將關(guān)聯(lián)矩陣二值化，得到對(duì)稱(chēng)的鄰接矩陣（此為構(gòu)建無(wú)權(quán)無(wú)向網(wǎng)絡(luò)的步驟）；最后得到網(wǎng)絡(luò)形式（圖 2.2C）。

圖 2.3 小世界網(wǎng)絡(luò)生成模型。A.WS 小世界網(wǎng)絡(luò)生成模型，以概率 隨機(jī)重新連接規(guī)則網(wǎng)絡(luò)中的邊，網(wǎng)絡(luò)逐漸過(guò)渡到隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)。B.通過(guò)與規(guī)則網(wǎng)絡(luò)作對(duì)比發(fā)現(xiàn)，即使在概率 很小即網(wǎng)絡(luò)中只存在少量長(zhǎng)程連接時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)系數(shù) ( )依然較高而特征路徑長(zhǎng)度 ( )可以變得很短。圖中 (0)、 (0)分別代表規(guī)則網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)系數(shù)和特征路徑長(zhǎng)度[32]。小世界網(wǎng)絡(luò)模型在不同領(lǐng)域都得到了應(yīng)用，人們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)中的許多系統(tǒng)都存在小世界屬性，比如：公共交通交通網(wǎng)絡(luò)，電力傳輸網(wǎng)絡(luò)，社交軟件中的消息轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)等[33,34]。通過(guò)將其抽象為小世界網(wǎng)絡(luò)分析其拓?fù)湫再|(zhì)和動(dòng)力學(xué)傳播，可以有效預(yù)防節(jié)點(diǎn)異常，調(diào)節(jié)負(fù)載以保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。而越來(lái)越多的研究表明，不同種群不同尺度的神經(jīng)系統(tǒng)也表現(xiàn)出小世界網(wǎng)絡(luò)屬性。最開(kāi)始是對(duì)秀麗線(xiàn)蟲(chóng)(C. elegans)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)連接的研究[35]，隨后在貓和恒河猴等哺乳動(dòng)物的神經(jīng)纖維連接中也發(fā)現(xiàn)了類(lèi)似的小世界拓?fù)湫再|(zhì)[36,37]。2006 年，Bassett 等人借助影像數(shù)據(jù)對(duì)大尺度層次人腦網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)做了第一次探索，結(jié)果表明人腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)也具有小世界性[38]。之后隨著 EEG、MEG 和 fMRI 等神經(jīng)活動(dòng)記錄手段的發(fā)展，對(duì)人腦情感、記憶及認(rèn)知功能的探索興趣高漲，涌現(xiàn)了大量針對(duì)腦功能網(wǎng)

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本文編號(hào)：2800712