三叉神經(jīng)痛是一種慢性神經(jīng)疼痛,其發(fā)作特征在于單側面部三叉神經(jīng)的一個或多個分支中產(chǎn)生復發(fā)性、陣發(fā)性、電擊樣(刺痛)、燒灼樣、劇烈性的疼痛。越來越多的證據(jù)表明,三叉神經(jīng)痛伴隨著大腦形態(tài)、白質微觀結構和功能的異常。然而,尚未明確這些異常是共同作用反映該癥狀的病理機制亦或是獨立反映病理機制。我們利用20例三叉神經(jīng)痛患者和21例正常對照的多模態(tài)磁共振成像數(shù)據(jù),探討了三叉神經(jīng)痛患者大腦皮層復雜度異常,以及該異常與白質微觀結構和灰質形態(tài)學異常的關系,此外還探討了它們的功能意義。最后,基于功能整合的觀點,對三叉神經(jīng)痛患者的大腦功能網(wǎng)絡進行了拓撲屬性分析。我們發(fā)現(xiàn)與正常對照相比三叉神經(jīng)痛患者腦島區(qū)域的局部腦回指數(shù)明顯降低,同時還發(fā)現(xiàn)患者的局部腦回指數(shù)與疼痛強度呈顯著負相關。在這個差異區(qū)域,三叉神經(jīng)痛患者的皮層厚度減少而皮層表面積沒有發(fā)生改變,而且這個差異區(qū)域的局部腦回指數(shù)與皮層厚度以及皮層表面積都沒有明顯的相關性。同時,利用基于局部回指數(shù)(LGI)差異區(qū)域的概率追蹤結果進行基于體素的白質分析發(fā)現(xiàn)三叉神經(jīng)痛患者在臨近腦島的兩個白質纖維的各向異性分數(shù)(FA)值顯著降低,并且這兩個白質纖維的FA值與腦島的LGI值呈顯著正相關。這表明腦島LGI的減少可能主要由白質微觀結構異常導致,而不是由皮層厚度或者表面積異常導致。其次,三叉神經(jīng)痛患者的左側腦島與左側后扣帶皮層/丘腦之間的功能連接(FC)顯著增加,而且與病程呈正相關。最后,正常對照組和三叉神經(jīng)痛患者組的功能連接網(wǎng)絡都顯示出“小世界”屬性。全局網(wǎng)絡的拓撲屬性沒有明顯的組間差異,而局部網(wǎng)絡的節(jié)點度、節(jié)點介數(shù)、節(jié)點聚類系數(shù)、節(jié)點局部效率等拓撲屬性在左側后扣帶回、右側海馬回、右側海馬旁回、雙側楔葉、左側顳上回、右側中央后回和和左側輔助運動區(qū)有顯著的組間差異。這些研究結果為三叉神經(jīng)痛患者的大腦結構和功能異常參與三叉神經(jīng)痛病理生理機制的影響提供了新的證據(jù),有助于疾病的診斷、預測和治療。
【學位單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：R745.11;R445.2
【部分圖文】：

電子科技大學碩士學位論文第二章 三叉神經(jīng)痛患者結構磁共振成像的研究.1 研究背景越來越多的證據(jù)表明大腦結構異常對三叉神經(jīng)痛這一疾病的發(fā)展和維持起常重要的作用。一些研究發(fā)現(xiàn)，三叉神經(jīng)痛患者的灰質體積和皮層厚度在初級軀體感覺皮層、腦島、丘腦、扣帶回和眶額皮層等涉及疼痛感知和調節(jié)的腦區(qū)發(fā)生顯著改變[12,13,15,19,36]。然而，我們尚未明確三叉神經(jīng)痛是否與異常的表面結構有關。為了充分了解三叉神經(jīng)痛患者大腦皮層的結構變化情況，我研究三叉神經(jīng)痛患者的皮層溝回復雜度、皮層厚度和表面積。

圖 2-2 局部腦回指數(shù)的處理流程2.3.2 基于感興趣區(qū)域的皮層厚度和表面積分析皮層厚度表示的是通過 T1 平均算法來計算的大腦皮層的軟膜表面與灰/白質邊界面之間的距離。表面積是通過將每個三角網(wǎng)格面積的三分之一分配給其每個頂點來計算。在本研究中，使用 FreeSurfer 軟件的標準處理流程來對皮層厚度和表面積圖像進行預處理。首先是將顱骨剝除、強度校正的體素分割以對白質進行分類，并估計每個皮層半球的灰/白質邊界。由此產(chǎn)生一個經(jīng)過拓撲校正的灰/白質邊界面的三角網(wǎng)格曲面。隨后，軟膜表面通過使用可變形表面算法來生成。如圖 2-3所示為基于曲面的皮層形態(tài)學（皮層厚度和皮層表面積）的具體處理流程。在進行統(tǒng)計分析之前，對所得的所有皮層厚度和表面積的圖像進行重采樣。然后，我們提取具有組間 LGI 差異的腦區(qū)的平均皮層厚度和皮層表面積，并探討 LGI 異常是否與這兩種形態(tài)指標異常有關。對于結構功能成像數(shù)據(jù)，在自動拓撲校正過后對所有皮層表面進行目測檢查，

圖 2-3 基于曲面的皮層形態(tài)學的具體處理流程2.4 統(tǒng)計分析2.4.1 局部回指標的統(tǒng)計分析使用 SurfStat 軟件包（http://www.math.mcgill.ca/keith/surfstat/）對正常對照和三叉神經(jīng)痛患者之間的 LGI 進行對比分析。具體而言，對三叉神經(jīng)痛患者和正常對照的 LGI 的統(tǒng)計分析是利用一般線性模型（General Linear Model, GLM）進行的。并且將臨床評分、性別和年齡作為協(xié)變量，從而去掉這些因素對結果的影響。首先，為三叉神經(jīng)痛患者和正常對照有明顯 LGI 組間差異的區(qū)域團塊（cluster）定義一個 P < 0.001（vertex-wise P value）的閾值，然后利用隨機場理論（Random FieldTheory, RFT）對每個團塊進行多重比較校正。在經(jīng)過多重比較后，將顯著性水平設定為 P < 0.01（cluster-wise P value）。并且在三叉神經(jīng)痛患者組中對臨床變量（病程和疼痛強度）與具有顯著差異區(qū)域的平均 LGI 值之間進行了偏相關分析（控制了年齡和性別）。
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本文編號：2886399