發(fā)布時間：2018-01-10 10:19

  本文關(guān)鍵詞：腦靜息功能連接自發(fā)波動的可變性分析　出處：《中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報》2017年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 動態(tài)連通性 靜息腦網(wǎng)絡(luò) 功能連接度 可變性

【摘要】：靜息腦功能連接的動態(tài)性被認(rèn)為能夠反映大尺度功能腦網(wǎng)絡(luò)的基本性質(zhì),近年來受到越來越多的關(guān)注。過去很少有研究分析靜息腦連接自發(fā)波動的空間分布特點。采用遠(yuǎn)程功能連接度結(jié)合滑動窗口方法,分析一組大樣本(n=396)年輕成年人腦靜息功能連接低頻自發(fā)波動的可變性。首先采用36 s滑動窗,計算全腦動態(tài)連接時間序列;然后在每個窗口內(nèi),以半徑為14 mm的球形鄰域計算每個體素的遠(yuǎn)程連接度;最后引入低頻振蕩幅值(ALFF)指標(biāo),評估各體素連接度波動的大小。研究結(jié)果表明:默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)具有最小的波動性(ALFF=402.3±79.9),暗示該網(wǎng)絡(luò)在穩(wěn)定腦自發(fā)神經(jīng)活動中起主要作用。與之對比,感覺運(yùn)動網(wǎng)絡(luò)相關(guān)連接波動呈現(xiàn)出最大的可變性(ALFF=551.2±74.7),可能與被試在無任務(wù)狀態(tài)下不定期感知外界環(huán)境有關(guān)。首次揭示靜息態(tài)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)與感覺運(yùn)動網(wǎng)絡(luò)在靜息功能連接波動性方面存在顯著差異(雙樣本t檢驗:t=-6.38,P0.000 1),有助于進(jìn)一步理解無任務(wù)狀態(tài)下腦功能的動態(tài)組織方式,并為研究神經(jīng)心理疾病提供新的方法。
[Abstract]:The dynamic nature of resting brain functional connections is considered to reflect the basic properties of large scale functional brain networks. In recent years, more and more attention has been paid. In the past few studies have been done to analyze the spatial distribution characteristics of spontaneous fluctuations in resting brain connections. Remote functional connectivity combined with sliding window method is used. The variability of low frequency spontaneous fluctuation of brain resting functional connection in a group of young adults was analyzed. First, 36 s sliding window was used to calculate the whole brain dynamic connection time series. Then, in each window, the distance connection degree of each voxel is calculated by using a spherical neighborhood with a radius of 14 mm. At last, the low frequency oscillation amplitude and ALFFF index are introduced to evaluate the fluctuation of voxel connectivity. The results show that the default network has the lowest volatility (402.3 鹵79.9). It is suggested that the neural network plays a major role in stabilizing brain spontaneous neural activity. By contrast, the associated connectivity fluctuations of sensorimotor network show the largest variability (ALFFFN 551.2 鹵74.7). It was revealed for the first time that there was a significant difference between resting cognitive network and sensorimotor network in relation to the volatility of resting function connection (2). Double sample t test: t = 6.38. P0.000 1 is helpful to further understand the dynamic organization of brain function in task-free state and to provide a new method for the study of neuropsychological diseases.
【作者單位】： 河北科技師范學(xué)院;國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)機(jī)電工程與自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61351111)
【分類號】：R445.2;R338
【正文快照】： 2(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)機(jī)電工程與自動化學(xué)院,長沙410073)引言采用基于血氧水平依賴(blood oxygenation leveldependent,BOLD)信號的功能磁共振成像(f MRI)技術(shù)來研究大尺度腦功能網(wǎng)絡(luò),往往遵循被試在整個掃描期間其功能網(wǎng)絡(luò)保持不變的靜態(tài)連接假設(shè)。然而,近年來有關(guān)人腦與猴腦靜

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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6 陳書q，

本文編號：1404885