應用腦成像技術探究大腦結(jié)構(gòu)及功能特性是腦科學研究的重要內(nèi)容。本文采用靜息態(tài)磁共振成像(Functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)數(shù)據(jù),構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡,利用復雜網(wǎng)絡理論及相繼故障理論,研究青少年肌陣攣癲癇患者(Juvenile Myoclonic Epilepsy,JME)腦功能網(wǎng)絡的異常。首先對采集到的JME患者組和正常對照組磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)數(shù)據(jù)及彌散張量成像(Diffusion Tensor Imaging,DTI)數(shù)據(jù)進行大腦灰質(zhì)體積和白質(zhì)纖維束完整性分析。結(jié)果表明,與正常對照組相比,JME患者組在大腦組織結(jié)構(gòu)上存在異常,部分腦區(qū)如顳葉、枕葉、頂葉、額葉、梭狀回等同時存在腦灰質(zhì)體積萎縮和白質(zhì)纖維受損情況,證實了JME患者存在有廣泛的腦組織結(jié)構(gòu)損傷。然后采用皮爾森相關系數(shù)法構(gòu)建JME患者組和正常對照組大腦功能網(wǎng)絡�；趶碗s網(wǎng)絡相關理論,分析兩組腦功能網(wǎng)絡的網(wǎng)絡屬性差異。結(jié)果表明,兩組腦功能網(wǎng)絡都具有“小世界”特性,但JME患者組“小世界”特性有所減弱。JME患者組集群系數(shù)和全局效率低于正常對照組,而最短路徑長度和局部效率高于正常對照組。集群系數(shù)的降低以及局部效率的增加,表明JME患者腦網(wǎng)絡中的遠程連接有所減弱,但大腦為實現(xiàn)其整體功能自發(fā)地加強了相鄰腦區(qū)間的連接;全局效率的降低以及最短路徑長度的增加,表明JME患者大腦信息在全局范圍傳遞損耗加大,信息傳遞速率減慢。最后基于節(jié)點與邊混合動態(tài)相繼故障模型(Crucitti-Latora-Marchiori,CLM)對JME患者腦功能網(wǎng)絡異常進行了研究,探討哪些腦區(qū)的受損與JME患者腦功能網(wǎng)絡紊亂有關。本文選擇十一個大腦組織結(jié)構(gòu)異常腦區(qū)進行模擬,計算正常對照組腦區(qū)受損后的網(wǎng)絡效率,并將結(jié)果與JME患者組進行比較。結(jié)果顯示,正常對照組右側(cè)頂下小葉尾區(qū)受損后,腦功能網(wǎng)絡的局部效率和全局效率都與JME患者組極為接近,驗證了該腦區(qū)可能是導致JME患者腦功能紊亂的重要腦區(qū)之一,其在腦區(qū)間的連接和信息的傳輸中可能具有舉足輕重的地位。
【學位單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：R742.1;TP391.41
【部分圖文】：

碩士學位論文能成為了可能。研究人員借助磁共振成像（MRI）和彌散張晰顯現(xiàn)大腦生理結(jié)構(gòu)的影像技術來捕捉大腦的解剖路徑，絡[11,12]，借助腦電圖（EEG）、腦磁圖（EMG）、功能磁共腦功能活動的腦成像技術來測量大腦區(qū)域活動的相關性，和因效性腦網(wǎng)絡進行探究[13-16]。人腦網(wǎng)絡構(gòu)建流程如圖 數(shù)據(jù)包括有 MRI 數(shù)據(jù)、fMRI 數(shù)據(jù)以及 DTI 數(shù)據(jù)。

鄰兩次RF脈沖激發(fā)的間隔時間（TR）和RF脈沖激發(fā)開始到產(chǎn)生回波的間隔時間（TE），可以得到各具特點的磁共振圖像，如T1加權(quán)像（T1WI）、T2加權(quán)像（T2WI）、質(zhì)子密度加權(quán)像（PDWI）等，如圖2.1所示。

碩士學位論文11圖 2.2 注意視覺運動激活腦區(qū)示意圖2.2.2 腦功能網(wǎng)絡連接度量方法功能連接是指空間上分離的神經(jīng)單位其神經(jīng)活動在時間上的關聯(lián)性或統(tǒng)計依賴關系，研究的是大腦各個腦區(qū)之間是否存在相互依賴或信息交互的情況，其主要連接度量方法分為兩類：線性和非線性。線性方法主要有皮爾森相關、偏相關（時域）及偏相干（頻域）等；非線性方法包括有同步似然性、互信息等[17]。本文主要研究腦功能連接網(wǎng)絡，接下來詳細介紹幾種常見連接度量方法。(1)皮爾森相關皮爾森相關系數(shù)（Pearson Correlation Coefficient）是用于反映兩個變量之間的相關程度的統(tǒng)計量，其值介于-1 到 1 之間，正相關系數(shù)大于 0，負相關系數(shù)小于 0，系數(shù)絕對值越大，兩個變量線性相關程度越強。皮爾森相關系數(shù)定義為兩變量間協(xié)方差與標準差的商，計算公式如下： ,cov( , ) x yX YX Y X YE X YX Y （2.1）在構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡時，該系數(shù)常被用于判斷腦區(qū)之間是否存在功能連接。通過計算各個腦區(qū)生理信號之間的皮爾森相關系數(shù)，得到腦區(qū)間的關聯(lián)矩陣，再通過設定不同的閾值，即可到的不同閾值下的二值網(wǎng)絡，從而獲得大腦功能連接網(wǎng)絡。目前通過使用皮爾森相關系數(shù)構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡來研究大腦功能活動已取得了眾多成果，發(fā)現(xiàn)了腦功能網(wǎng)絡的模塊化結(jié)構(gòu)，腦疾病患者腦功能網(wǎng)絡的異常等[45-47]。本文構(gòu)建大腦功能網(wǎng)絡時采用的連接度量方法就是皮爾森相關。(2)偏相關在一元相關分析中

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本文編號：2812979