發(fā)布時間：2020-05-05 15:12

【摘要】：探索大腦并揭示大腦活動的神經(jīng)機制是一個具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)問題。大腦的功能不僅是由單個神經(jīng)元或單個大腦區(qū)域獨立決定的,而是由神經(jīng)元簇、功能塊內(nèi)的神經(jīng)回路或大腦區(qū)域之間的一組相互作用決定的,因此可以用網(wǎng)絡(luò)的方法將大腦建模。隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展,腦網(wǎng)絡(luò)分析逐漸成為神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域中的一個熱點研究方向。近年來,神經(jīng)影像學(xué)和腦磁圖學(xué)等技術(shù)被用于構(gòu)建多種不同尺度的腦網(wǎng)絡(luò),更加推動了腦網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展。除了研究正常大腦的工作機制,眾多的研究表明,許多精神疾病大腦的損傷往往會反映在結(jié)構(gòu)性、功能性腦網(wǎng)絡(luò)上。精神分裂癥就是其中一種嚴(yán)重的慢性精神疾病,常見病癥包括幻覺、妄想、喪失主動性和認(rèn)知功能障礙。因此,需要采用合適的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)模型來構(gòu)建大腦網(wǎng)絡(luò),并且對大腦的結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行深入研究,一方面探究正常大腦的工作機制,另一方面探索精神疾病的病理生理網(wǎng)絡(luò)機制,同時,由于不同模態(tài)影像攜帶有互補信息,多模態(tài)融合方法的開發(fā)和應(yīng)用可以提供一個更加敏感的測量,用于支持基于神經(jīng)影像學(xué)技術(shù)的臨床診斷。圍繞這些問題,我們的研究工作主要包括以下四個部分:1我們利用靜息態(tài)功能磁共振影像構(gòu)建功能網(wǎng)絡(luò),使用滑動窗口動態(tài)連接分析方法,旨在描述假定的“靜息狀態(tài)不穩(wěn)定性”在精神分裂癥患者遺傳素質(zhì)和臨床表型中的作用。此外,我們檢查了抗精神病藥物的劑量效應(yīng),以研究治療對公認(rèn)的臨床表現(xiàn)標(biāo)志物的二次效應(yīng),并對臨床嚴(yán)重程度(陽性和陰性癥狀得分)與使用動態(tài)功能連接確認(rèn)的變異性區(qū)域之間的關(guān)系進(jìn)行了前瞻性分析。我們的研究結(jié)果表明,左側(cè)楔前葉功能連接的時變不穩(wěn)定性可能是精神分裂癥表型表達(dá)的一個核心特征,而不是遺傳介導(dǎo)的或疾病嚴(yán)重程度或治療相關(guān)的附帶現(xiàn)象。2利用彌散張量成像數(shù)據(jù),研究精神分裂癥患者的白質(zhì)異常。我們結(jié)合了兩個重要但以前分離的方法,基于體素的分析方法(VBA)和確定性纖維追蹤,從單一的體素水平(單變量),纖維連接水平(雙變量),和結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的全局拓?fù)鋵傩?多變量)同時驗證結(jié)果。VBA分析表明病人廣泛區(qū)域的的各向異性分?jǐn)?shù)(FA)值降低,纖維追蹤的結(jié)果進(jìn)一步驗證了VBA的分析結(jié)果,在病人中有多條連接受損,特別是左右半腦的連接和丘腦-皮質(zhì)反饋回路。同時,相比正常人,患者的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)顯示出較弱的全局一體化,從這多個層次上確定了精神分裂癥患者的腦白質(zhì)異常。3我們開發(fā)了一種新的多元融合方法,將靜息態(tài)的功能磁共振數(shù)據(jù)(fMRI)、結(jié)構(gòu)磁共振數(shù)據(jù)(sMRI)和彌散張量成像數(shù)據(jù)(DTI)相結(jié)合,而不需要縮小尺寸或使用先驗信息。我們首先使用Wilk’s lambda統(tǒng)計量構(gòu)建和總結(jié)每個腦區(qū)的多指標(biāo)特性,通過進(jìn)行多變量方差分析來檢測四種不同模型(fMRI、sMRI、DTI、fusion)組間顯著性差異的值。結(jié)果表明,三個模態(tài)融合的特征在大腦大部分腦區(qū)中p值最小,說明我們可以通過整合附加信息來增加組間差異。判別分析的結(jié)果證實了這一結(jié)論,即每一種模態(tài)都是實現(xiàn)良好的組合和分類所不可或缺的,融合特征的預(yù)測準(zhǔn)確率最高為86.12%。4我們利用三種模態(tài)數(shù)據(jù)分別構(gòu)建每個被試的功能網(wǎng)絡(luò),概率追蹤結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),以及基于KL散度的個體形態(tài)學(xué)網(wǎng)絡(luò)。我們以這三個網(wǎng)絡(luò)的連接作為特征,采用支持向量機方法對精神分裂癥患者進(jìn)行分類。結(jié)果表明各個模態(tài)找到的各自的生物標(biāo)記雖然并不重疊,但大部分都位于基底節(jié)-丘腦-皮層環(huán)路,并且結(jié)合這三種模態(tài)的生物標(biāo)記做為特征可以取得最高的判別效果達(dá)到91.75%(相比單個模態(tài))。
【圖文】：

靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建流程

圖 1-2 水分子彌散的張量模型用這三個特征值，研究者可以定義幾個反映各向異性的量化參數(shù)：數(shù)( Fractional anisotropy，F(xiàn)A)，，計算公式如下：擴散系數(shù)（Mean diffusivity，MD）:擴散系數(shù)（Axial diffusivity，AD）:,2()3(()()())232221232221 FA ,3()123 MD
【學(xué)位授予單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：O157.5;R338

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 孫俊峰;洪祥飛;童善保;;復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn)展——結(jié)構(gòu)、功能、計算與應(yīng)用[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2010年04期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 耿玉蘋;基于多模態(tài)腦影像數(shù)據(jù)的融合分析與應(yīng)用[D];湖南師范大學(xué);2017年

2 陳志寧;2-D FDR在神經(jīng)影像數(shù)據(jù)中的應(yīng)用[D];湖南師范大學(xué);2016年

3 胡勇;基于功能磁共振數(shù)據(jù)的抑郁癥判別分析[D];湖南師范大學(xué);2012年

本文編號：2650347