本文選題：神經(jīng)損傷 + 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《華中科技大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：人的大腦包含數(shù)百億個神經(jīng)元,神經(jīng)元之間通過突觸間的電化學(xué)作用相互連接,是自然界迄今為止所發(fā)現(xiàn)的最為復(fù)雜和精密的系統(tǒng),大腦各腦區(qū)在解剖上相互連接、在功能上存在既分工又協(xié)作的關(guān)系。目前,腦連接的研究是神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的熱點之一,它的優(yōu)點在于能夠從系統(tǒng)角度探索大腦的工作機制和內(nèi)在組織方式。近年來,神經(jīng)成像技術(shù)的快速發(fā)展為神經(jīng)損傷后大腦功能的研究提供了有力的工具,而在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的腦連接分析方法則為大腦功能的研究提供了有效的技術(shù)手段。本文以腦電圖(EEG)和功能磁共振成像(fMRI)為數(shù)據(jù)源,圍繞腦連接與腦網(wǎng)絡(luò),對神經(jīng)損傷后大腦相關(guān)運動神經(jīng)元群同步放電、局部腦功能連接、腦網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(Hub)、全腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩�、以及腦網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化進行了研究,在不同水平層面上研究了神經(jīng)損傷后患者大腦功能網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)改變及動態(tài)演化機制,探索了神經(jīng)系統(tǒng)疾病的病理生理機制。本文的主要研究工作包括以下幾個方面： SCI患者脊髓損傷后,其主要表現(xiàn)為下肢感覺和運動功能障礙,因此,針對運動損傷的不同程度,我們設(shè)計了兩種下肢節(jié)律運動：行走和類似步態(tài)運動�；贓EG時頻圖及事件相關(guān)同步/去同步(ERS/ERD)分析脊髓損傷(spinal cord injury, SCI)患者在執(zhí)行行走運動時相關(guān)運動區(qū)的腦電信號,對SCI患者下肢運動神經(jīng)元群的同步放電特性進行了研究。我們首次發(fā)現(xiàn)SCI后下肢相關(guān)運動區(qū)的EEG振幅在所有頻段都有所增強,其中,低頻段的增強非常明顯,這一發(fā)現(xiàn)對于理解下肢節(jié)律運動狀態(tài)下大腦的工作機制具有重要的意義。此外,還發(fā)現(xiàn)SCI后該功能區(qū)的ERS幅值在高頻段(α和β頻段)顯著增大,意味著在高頻段下肢運動神經(jīng)元群同步放電增強,這一結(jié)論不同于以往簡單腳部運動實驗條件下的結(jié)果,表明相比簡單運動,SCI患者在執(zhí)行節(jié)律運動時需要招募更多的運動皮質(zhì)。我們認(rèn)為這些現(xiàn)象可能是SCI患者神經(jīng)活動的一種特點,可以作為SCI早期診斷的一種生物學(xué)標(biāo)記。 提出了基于時頻尺度的腦區(qū)同步性分析方法,結(jié)合sLORETA溯源算法分析相關(guān)運動腦區(qū)之間的同步性。實驗結(jié)果顯示在類似步態(tài)運動狀態(tài)下,SCI患者相關(guān)運動腦區(qū)之間的同步性主要在低頻段減弱、高頻段增強；一些相關(guān)運動腦區(qū)在不同頻段上體現(xiàn)出不同的功能。該現(xiàn)象表明伴隨著大腦活動共振頻率的不同,大腦中存在不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),證明本文提出的時頻尺度的腦連接分析方法是合適且有必要的。另外,我們發(fā)現(xiàn)了SCI后丘腦與其他腦區(qū)之間的同步性只在被動運動任務(wù)時發(fā)生改變,在主動運動任務(wù)下沒有明顯的變化。研究表明人的神經(jīng)系統(tǒng)調(diào)節(jié)方式在被動節(jié)律運動與試圖/主動節(jié)律運動情況下是不同的,這一新的發(fā)現(xiàn)對于先前關(guān)于靈長類動物隨意運動實驗的結(jié)果產(chǎn)生了一個印證的作用。該研究探索了脊髓損傷后大腦神經(jīng)活動的變化趨勢,分析這些異常變化與神經(jīng)系統(tǒng)疾病之間的聯(lián)系,可以加深我們對脊髓損傷病理機制的理解,對于SCI的診治和康復(fù)具有一定的臨床意義。 提出了基于大腦生理解剖結(jié)構(gòu)的GAMP算法探索腦卒中患者大腦功能網(wǎng)絡(luò)的模塊組織結(jié)構(gòu),在此基礎(chǔ)上采用模塊結(jié)構(gòu)中的參與系數(shù)辨識功能腦網(wǎng)絡(luò)的Hub節(jié)點。相比以往通過節(jié)點度辨識腦網(wǎng)絡(luò)中Hub節(jié)點的方法,本文提出的基于參與系數(shù)的方法能夠不受模塊大小的影響,更準(zhǔn)確地判別功能腦網(wǎng)絡(luò)中的Hub節(jié)點�；诒疚奶岢龅哪X網(wǎng)絡(luò)Hub節(jié)點定義,對卒中后腦功能網(wǎng)絡(luò)進行了分析,研究結(jié)果顯示卒中后患者組功能腦網(wǎng)絡(luò)的Hub節(jié)點一致性低于正常被試,表明腦卒中患者的大腦功能發(fā)生了泛化。相比健康對照,我們還發(fā)現(xiàn)患者組共有的Hub節(jié)點都集中在與運動執(zhí)行密切相關(guān)的腦區(qū),表明大腦內(nèi)部信息整合、信息傳遞和處理的方式發(fā)生了改變,揭示卒中后大腦網(wǎng)絡(luò)信息傳遞和處理效率的下降。該研究證實了本文提出的Hub節(jié)點辨識方法更適用于功能腦網(wǎng)絡(luò)的分析,并從全腦網(wǎng)絡(luò)信息傳遞和處理的角度,分析了卒中后大腦腦區(qū)分工協(xié)作的模式,探索卒中后大腦功能的神經(jīng)可塑性變化,為揭示腦卒中疾病的內(nèi)在病理機制提供了一種思路。 基于計算實驗平臺,通過腦卒中患者和健康被試腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩圆町惖姆治?首次采用腦區(qū)間解剖距離作為調(diào)控因子構(gòu)建了一個概率模型以模擬急性期腦卒中后腦網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)變化過程,研究在腦損傷情況下大腦功能的動態(tài)變化機制,并通過獨立測試樣本集驗證了該演化概率模型的合理性,仿真結(jié)果表明本文提出的演化概率模型能夠有效的模擬急性期卒中后腦網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)變化。更重要的是,研究發(fā)現(xiàn)卒中后功能腦網(wǎng)絡(luò)的變化與腦區(qū)之間的解剖距離存在一定的關(guān)系,解剖距離對腦區(qū)之間的連接起阻礙作用,并直接影響大腦功能網(wǎng)絡(luò)中全局信息傳遞和局部信息處理的效率。網(wǎng)絡(luò)演化的計算實驗通過模擬仿真手段,有助于詳細(xì)揭示大腦變化的動態(tài)過程及自組織機制,進一步拓展我們對腦卒中疾病內(nèi)在病理機制的理解,同時,該研究方法還為研究其它神經(jīng)退行性改變或神經(jīng)發(fā)育障礙等神經(jīng)系統(tǒng)疾病的病理生理機制提供了一種新的思路。
[Abstract]:In recent years , the research of brain connection is one of the most complex and precise systems in the field of neurosciences . The study of brain connection is one of the hot spots in the field of neurosciences .

In this paper , the EEG amplitude of lower limb motor neurons in SCI patients has been increased in all frequency bands .

In this paper , a time - frequency - based synchronization analysis method for brain region is presented , and the synchronization between the relevant moving brain regions is analyzed by combining with the sLORETA tracing algorithm .
Some related sports brain regions show different functions in different frequency bands . This phenomenon shows that there are different neural networks in the brain with the different resonance frequencies of the brain . It is necessary to prove that the time - frequency - scale brain connection analysis method is suitable and necessary .

This paper presents the structure of the brain function network of stroke patients based on the GAMP algorithm based on the physiological anatomy of the brain . On the basis of this , the hub node of the brain network is identified by the participation coefficient in the module structure . Compared with the previous method , the hub node in the brain network is analyzed . The results show that the Hub node identification method proposed in this paper is more suitable for the analysis of the functional brain network .

Based on the analysis of the difference of the network topological attributes of the cerebral apoplexy patients and the healthy subjects , the dynamic dynamic process of the brain function in the acute stage stroke is simulated by using the anatomical distance of the brain . The simulation results show that the evolutionary probability model proposed in this paper can effectively simulate the dynamic process and self - organizing mechanism of the brain function network .
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R741

【參考文獻】

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本文編號：2045001