【摘要】：隨著掃描技術和數(shù)據(jù)分析的進步,功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging,fMRI)已經成為探索人腦功能的主要工具之一,同時為研究阿茲海默癥、精神分裂癥等神經精神疾病提供了一種非入侵式的有效方法。通過腦影像技術研究腦動態(tài)功能連接有助于理解腦內跨越時間空間維度的功能交流,而且可以應用于神經精神疾病功能異常的分析中。雖然已經有許多前人工作探究了動態(tài)連接方面的性質及其在疾病中的異常,然而功能連接模式在結構連接的制約下是如何靈活地改變的,其中機理我們知道的很少。有許多工作通過將復雜系統(tǒng)科學中的復雜網(wǎng)絡以及自組織臨界理論引進腦科學研究領域,作為分析方法和工具來探究腦功能活動的機制,并且取得了一定的結果。我們提出連接數(shù)目熵指標來衡量腦功能連接在時間空間上的靈活性,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)熵值與表示腦活動長程時間自相關性的赫斯特指數(shù)成正比,說明人腦處于臨界點附近時有最高的功能靈活性。接著我們在基于彌散張量影像的動力學模型中驗證了上述結論。并且我們觀察到,在臨界點時熵在模型與數(shù)據(jù)中的分布最為相似,因為此時結構連接的信息可以被臨界動力學所反映。我們運用臨界動力學理論探索了功能靈活性背后的機制,為刻畫動態(tài)功能連接提供了一種可行方法,為分析腦疾病中動態(tài)功能的異常提供了潛在應用價值。煙霧病是一種分布廣泛的腦血管疾病,會對患者造成認知障礙。由于其致病機制還不清楚,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名有認知障礙的VCI組和24名無認知障礙的NonVCI組。首先我們檢查了三組被試的靜態(tài)腦網(wǎng)絡在全局以及局部水平的差異,然后用連接數(shù)目熵來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)絡分析表明煙霧病患者腦功能網(wǎng)絡表現(xiàn)出“小世界網(wǎng)絡”屬性,但與健康被試對比發(fā)現(xiàn),刻畫人腦功能整合、分割能力的網(wǎng)絡拓撲參數(shù)以及小世界性指標都發(fā)生了偏離。隨后的動態(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知能力相關的腦區(qū)。進一步分析發(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)和動態(tài)兩方面刻畫功能連接在煙霧病中的改變,而且表明煙霧病會導致大腦臨界態(tài)的偏離,為理解其病理生理學和判斷診治方向提供了一種新的方法觀點。
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R743;R445.2
【圖文】：

分別對應節(jié)點 i 與節(jié)點 j 間邊的有無。由于復雜網(wǎng)絡可以將繁雜的實際數(shù)據(jù)抽象為只有節(jié)點與邊的網(wǎng)絡形式，其在理解復雜系統(tǒng)的結構與功能方面有自己獨特的優(yōu)勢，由此得到了廣泛的應用。比如，互聯(lián)網(wǎng)中的每個網(wǎng)頁和其中的鏈接，電力系統(tǒng)中的發(fā)電站與輸電線，甚至社交軟件中的好友關系都可以抽象為節(jié)點和邊，作為網(wǎng)絡來分析[23,24]。2.2.2 復雜網(wǎng)絡在神經科學中的應用神經系統(tǒng)的復雜性體現(xiàn)在各個尺度，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，但都可以通過復雜網(wǎng)絡來分析（圖 2.1）。比如微觀尺度的遺傳神經學，由基因間的統(tǒng)計關聯(lián)或者分子結構的結合，得到的 DNA 轉錄網(wǎng)絡；細胞尺度，神經元和突觸分別對應網(wǎng)絡的節(jié)點和邊；大尺度全腦水平，神經纖維束表示的結構連接或者由 fMRI 數(shù)據(jù)得到的功能連接；甚至行為神經學中，情感性格主導的個人行為編織成的社交網(wǎng)絡。這些層次的神經系統(tǒng)都可以抽象為包括節(jié)點和邊的網(wǎng)絡形式，用復雜網(wǎng)絡中的拓撲參數(shù)分析其靜態(tài)結構，或者通過動態(tài)網(wǎng)絡傳播模型探究信息交流的動力學性質[25]。

蘭州大學碩士學位論文 大腦臨界行為與動態(tài)功能及其在煙霧病中的應用越來越多基于 fMRI 數(shù)據(jù)的研究采用復雜網(wǎng)絡分析方法來探索人腦的功能連接，形成了專門的研究方向——腦功能網(wǎng)絡。復雜網(wǎng)絡之所以能與 fMRI 結合，其一是因為復雜網(wǎng)絡為處理高復雜度的腦影像數(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，負責不同功能的腦區(qū)對應不同的節(jié)點，腦區(qū)間的功能連接對應網(wǎng)絡中的邊，所以網(wǎng)絡可以很容易地由功能連接矩陣構建得到。首先將預處理過的數(shù)據(jù)，按照自己的研究目的，使用自己制作的模板或標準腦圖譜提取時間序列信號（如圖 2.2A）；然后采用合適的指標衡量不同時間序列之間的統(tǒng)計相關性，比較常用的方法有皮爾遜相關系數(shù)(Pearson Correlation)，偏相關系數(shù)，互信息，相位差，格蘭杰因果分析等；由腦區(qū)兩兩之間的相關性得到相關矩陣，關聯(lián)矩陣(圖 2.2B)中的每一行或每一列對應(A)中不同的腦區(qū)，矩陣中的元素代表對應 2 個腦區(qū)間之間的功能連接；選取合適的閾值，將關聯(lián)矩陣二值化，得到對稱的鄰接矩陣（此為構建無權無向網(wǎng)絡的步驟）；最后得到網(wǎng)絡形式（圖 2.2C）。

圖 2.3 小世界網(wǎng)絡生成模型。A.WS 小世界網(wǎng)絡生成模型，以概率 隨機重新連接規(guī)則網(wǎng)絡中的邊，網(wǎng)絡逐漸過渡到隨機網(wǎng)絡。B.通過與規(guī)則網(wǎng)絡作對比發(fā)現(xiàn)，即使在概率 很小即網(wǎng)絡中只存在少量長程連接時，網(wǎng)絡的聚類系數(shù) ( )依然較高而特征路徑長度 ( )可以變得很短。圖中 (0)、 (0)分別代表規(guī)則網(wǎng)絡的聚類系數(shù)和特征路徑長度[32]。小世界網(wǎng)絡模型在不同領域都得到了應用，人們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實中的許多系統(tǒng)都存在小世界屬性，比如：公共交通交通網(wǎng)絡，電力傳輸網(wǎng)絡，社交軟件中的消息轉發(fā)系統(tǒng)等[33,34]。通過將其抽象為小世界網(wǎng)絡分析其拓撲性質和動力學傳播，可以有效預防節(jié)點異常，調節(jié)負載以保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行。而越來越多的研究表明，不同種群不同尺度的神經系統(tǒng)也表現(xiàn)出小世界網(wǎng)絡屬性。最開始是對秀麗線蟲(C. elegans)神經元結構連接的研究[35]，隨后在貓和恒河猴等哺乳動物的神經纖維連接中也發(fā)現(xiàn)了類似的小世界拓撲性質[36,37]。2006 年，Bassett 等人借助影像數(shù)據(jù)對大尺度層次人腦網(wǎng)絡的拓撲結構做了第一次探索，結果表明人腦結構網(wǎng)絡也具有小世界性[38]。之后隨著 EEG、MEG 和 fMRI 等神經活動記錄手段的發(fā)展，對人腦情感、記憶及認知功能的探索興趣高漲，涌現(xiàn)了大量針對腦功能網(wǎng)

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