發(fā)布時(shí)間：2018-11-10 12:08

【摘要】：帕金森病是一種常見的老年神經(jīng)系統(tǒng)疾病,表現(xiàn)為運(yùn)動(dòng)或者非運(yùn)動(dòng)障礙,目前大量研究致力于運(yùn)動(dòng)功能障礙的研究,同時(shí)也有研究發(fā)現(xiàn)帕金森病人的認(rèn)知功能障礙,比如對(duì)疼痛的感知。獨(dú)立成分分析方法是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法,能夠在時(shí)間和空間上將大腦信號(hào)分為相對(duì)獨(dú)立和穩(wěn)定的成分,同時(shí)過濾掉噪聲信號(hào);而網(wǎng)絡(luò)屬性分析方法則從圖論角度反映大腦信息交流和整合能力。本文主要以熱痛刺激下的帕金森病人功能磁共振圖像為研究對(duì)象,采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法以及腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分析的方法,探究帕金森病人在疼痛刺激下,腦網(wǎng)絡(luò)屬性的變化。1、從感興趣腦區(qū)的角度出發(fā),通過疼痛刺激找到激活腦區(qū)作為疼痛相關(guān)腦區(qū),以這些腦區(qū)作為種子點(diǎn),提取其血氧依賴水平(blood oxygen level dependent,BOLD)信號(hào),并計(jì)算這些信號(hào)之間的功能連接,并對(duì)兩組人兩種狀態(tài)(靜息態(tài)和51度熱痛刺激)的相關(guān)Z值進(jìn)行方差分析,發(fā)現(xiàn)基底節(jié)與腦島等腦區(qū)與其他腦區(qū)的相關(guān)系數(shù)在雙因素交互作用下,在兩組人中存在顯著差異,并且這些差異跟臨床熱痛覺和熱敏覺評(píng)分顯著相關(guān)。2、從局部網(wǎng)絡(luò)的角度出發(fā),通過獨(dú)立成分分析(ICA)的方法,得到47個(gè)時(shí)間和空間相對(duì)獨(dú)立和穩(wěn)定的成分;根據(jù)文獻(xiàn)挑選出7個(gè)疼痛相關(guān)成分,并計(jì)算這些疼痛網(wǎng)絡(luò)之間的功能連接,最后采用方差分析方法對(duì)相關(guān)Z值做統(tǒng)計(jì)分析。主要發(fā)現(xiàn)帕金森病人的基底節(jié)與salience網(wǎng)絡(luò)之間的功能連接存在顯著降低,進(jìn)一步說明了基底節(jié)網(wǎng)絡(luò)在帕金森病人中的變化。3、從大腦全局網(wǎng)絡(luò)出發(fā),通過AAL模板,計(jì)算大腦90個(gè)腦區(qū)之間的功能連接構(gòu)建全腦功能網(wǎng)絡(luò),通過分析網(wǎng)絡(luò)屬性,包括度中心性、中介中心性、聚類系數(shù)、特征向量中心性、局部效率以及hub節(jié)點(diǎn)等指標(biāo),發(fā)現(xiàn)帕金森病人全局網(wǎng)絡(luò)特征變化,包括度中心性降低、hub節(jié)點(diǎn)分布變化、rich-club系數(shù)降低等。本研究從以上三個(gè)方面,主要從局部和全局網(wǎng)絡(luò)出發(fā),提供帕金森病人大腦網(wǎng)絡(luò)變化情況,并為帕金森病的診斷和治療提供影像學(xué)依據(jù)。
[Abstract]:Parkinson's disease (PD) is a common disease of the aged nervous system, which is characterized by motor or non-motor disorders. At present, a great deal of research has been devoted to the study of motor dysfunction. At the same time, some studies have found cognitive dysfunction in patients with Parkinson's disease. Like the perception of pain. Independent component analysis (ICA) is a data-driven method, which can divide brain signals into relatively independent and stable components in time and space, and filter out noise signals at the same time. The network attribute analysis method reflects the ability of brain information exchange and integration from the angle of graph theory. In this paper, the functional magnetic resonance images of patients with Parkinson's disease induced by heat pain were studied, and the data driven method and the analysis of brain network construction were used to explore the Parkinson's patients under pain stimulation. 1. From the point of view of the brain region of interest, the activated brain area was found as the pain related brain area through pain stimulation, and these brain regions were used as seed points to extract the (blood oxygen level dependent,BOLD) signals of oxygen-dependent level. The functional connections between these signals were calculated, and the correlation Z values of two groups of people (resting state and 51 degree heat pain stimulation) were analyzed by ANOVA. It was found that the correlation coefficients between basal ganglia and isobaric and other brain regions were significantly different between the two groups under the interaction of two factors, and these differences were significantly correlated with the clinical scores of thermal pain and thermosensitivity. From the point of view of local network, 47 independent and stable components in time and space are obtained by the method of independent component analysis (ICA). According to the literature, 7 pain related components were selected, and the functional connections between these pain networks were calculated. Finally, the correlation Z value was statistically analyzed by means of variance analysis. It was found that the functional connections between basal ganglia and salience network in Parkinson's patients were significantly decreased, which further explained the changes of basal ganglion network in Parkinson's patients. The functional connections between 90 brain regions were calculated to construct the whole brain functional network. By analyzing the properties of the network, including degree centrality, intermediary centrality, clustering coefficient, characteristic vector centrality, local efficiency and hub nodes, etc. It was found that the global network characteristics of Parkinson's patients were decreased, including the decrease of degree centrality, the change of hub node distribution, and the decrease of rich-club coefficient. From the above three aspects, mainly from the local and global networks, the changes of brain network in Parkinson's patients were provided, and the imaging data were provided for the diagnosis and treatment of Parkinson's disease.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R742.5

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