目的:近年來,中國經(jīng)歷了快速城市化過程,城市化所導(dǎo)致的生活環(huán)境改變與人們的健康息息相關(guān)。盡管城市化存在諸多優(yōu)點,其所帶來的不良因素也會通過影響人腦結(jié)構(gòu)和功能,進(jìn)而增加精神疾病的患病風(fēng)險。本實驗招募628例中國漢族正常青年受試者,基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)從不同角度評估城市化水平,分別使用灰質(zhì)體積(grey matter volume,GMV)和低頻振幅(amlpitude of low frequency fluctuation,ALFF)評估人腦結(jié)構(gòu)和功能。旨在運用多變量分析方法揭示城市化水平與人腦結(jié)構(gòu)和功能變異的關(guān)系。材料與方法:本實驗共招募了628例中國漢族正常青年受試者,其中男性288例,女性340例,所有受試者年齡范圍在18~30歲。采用GE公司3.0T磁共振掃描儀Discovery MR750對所有受試者進(jìn)行矢狀位三維高分辨率結(jié)構(gòu)像和靜息態(tài)功能磁共振成像(resting state functional magnetic resonance imaging,rs-f MRI),然后對結(jié)構(gòu)像數(shù)據(jù)和rs-f MRI數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理,基于不同的腦圖譜計算得到每位受試者的每個腦區(qū)的GMV和ALFF值�；谛l(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)根據(jù)受試者的居住地坐標(biāo)提取每位受試者居住地的與城市化相關(guān)的各類環(huán)境指標(biāo)。關(guān)鍵方法描述如下:1.影像變量:包括GMV和ALFF�；谀X網(wǎng)絡(luò)組圖譜(brainnetome atalas,BN-274)模板,將人腦分割為274個感興趣區(qū)(regions of interest,ROIs),所有腦區(qū)均回歸年齡、性別、教育年限和身體質(zhì)量指數(shù)(body mass index,BMI)的效應(yīng)。為了增加結(jié)果可信度,采用基于自動解剖標(biāo)記模板(automated anatomical labeling,AAL-90)得到的腦區(qū)水平腦影像數(shù)據(jù)和基于體素水平的腦影像數(shù)據(jù)對結(jié)果進(jìn)行驗證。2.城市化變量:基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)選取了15個從不同角度反映城市化水平的環(huán)境變量納入本研究進(jìn)行分析。根據(jù)受試者填寫的居住地坐標(biāo)提取得到居住地附近的各項環(huán)境變量值。3.典型相關(guān)分析(canonical correlation analysis,CCA):采用CCA方法綜合描述環(huán)境變量組和影像變量組之間的關(guān)系,影像變量組分別采用腦區(qū)水平和體素水平的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果的相互驗證。4.分別用每一影像變量和CCA分析后得到的綜合影像變量進(jìn)行相關(guān)分析,得到和城市化水平顯著相關(guān)的腦區(qū)。5.分別用每一環(huán)境變量和CCA分析后得到的綜合環(huán)境變量進(jìn)行相關(guān)分析,得到特異性影響腦結(jié)構(gòu)和功能的環(huán)境變量。結(jié)果:1.城市化水平與特異性腦GMV模式有顯著相關(guān)性(r=0.775,p=0.031),城市化水平主要和某些腦區(qū)的GMV減少有關(guān),這些腦區(qū)為:雙側(cè)額上回、雙側(cè)額中回、左側(cè)顳下回、雙側(cè)眶回、雙側(cè)中央前回、雙側(cè)中央旁小葉、雙側(cè)楔前葉、雙側(cè)中央后回和雙側(cè)扣帶回。特異性影響這些腦結(jié)構(gòu)改變的環(huán)境變量為夜間燈光亮度(r=0.807,p0.001);2.城市化水平和特異性腦ALFF值改變模式同樣具有顯著相關(guān)性(r=0.802,p0.001),和城市化水平有正相關(guān)的腦區(qū)主要是右側(cè)中央后回,和城市化水平呈負(fù)相關(guān)的腦區(qū)主要為右側(cè)額上回和雙側(cè)顳下回。影響這些腦變化模式的環(huán)境因素包括:夜間燈光亮度和歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetetion index,NDVI);3.使用AAL模板得到的腦區(qū)水平影像數(shù)據(jù)和基于體素水平影像數(shù)據(jù)與城市化水平的CCA分析進(jìn)一步驗證了上述結(jié)果。結(jié)論:本研究發(fā)現(xiàn),城市化水平和腦結(jié)構(gòu)及功能改變均存在相關(guān)性。其中,廣泛腦區(qū)的GMV減少以及多個腦區(qū)ALFF值改變和城市化水平存在顯著相關(guān)性,并且這些腦改變模式主要受到城市環(huán)境的經(jīng)濟(jì)水平、綠化水平和大氣污染等因素影響。這些發(fā)現(xiàn)可以幫助我們進(jìn)一步理解城市化水平和人腦相關(guān)性的神經(jīng)機(jī)制。
【學(xué)位單位】：天津醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R445.2
【部分圖文】：

水平和基于 BN-274 腦圖譜得到的腦區(qū)水平 G中第一對典型相關(guān)變量相關(guān)圖。水平和基于 BN-274 腦圖譜得到的腦區(qū)水平 G中 U1 和城市化分?jǐn)?shù)相關(guān)圖。

城市化暴露水平和基于BN-274腦圖譜得到的腦區(qū)水平GMV的CCA分析

圖 3 基于 BN-274 腦圖譜腦區(qū)水平 GMV 和 V1 呈顯著性相關(guān)的區(qū)域。所有顯著性腦區(qū)均和 V1 呈顯著性負(fù)相關(guān)，其中，A 圖所示區(qū)域均為經(jīng)過 FWE校正后仍然達(dá)到顯著性的腦區(qū)；B圖所示區(qū)域代表和 V1有顯著性相關(guān)的腦區(qū)（未進(jìn)行校正）；C 圖為分割得到的 274 個不同腦區(qū)的 GMV 值和 V1 相關(guān)性分析中相關(guān)系數(shù)分布圖，橫坐標(biāo)代表基于 BN-274 腦圖譜序號由小到大排列的不同腦區(qū)，縱坐標(biāo)代表相關(guān)系數(shù)值，紅色虛線代表相關(guān)分析中相關(guān)系數(shù)達(dá)到 FWE 校正的顯著性閾值，灰色虛線代表相關(guān)分析相關(guān)系數(shù)的顯著性閾值（未進(jìn)行校正）。
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本文編號：2854688