伴隨著年齡的增長,大腦會發(fā)生結構萎縮、功能衰退等一系列變化,極易引發(fā)各種神經(jīng)系統(tǒng)疾病。老齡相關的大腦衰退及其相關疾病嚴重降低老年人的生活質(zhì)量,會給家庭和社會帶來沉重的精神和經(jīng)濟負擔。研究大腦正常的衰退規(guī)律,對于老齡相關疾病的研究,以及揭示大腦衰老機制具有重要意義�；陟o息態(tài)功能磁共振成像的腦網(wǎng)絡分析是研究大腦自發(fā)神經(jīng)活動的重要手段。研究表明,靜息態(tài)下的大腦功能連接網(wǎng)絡也表現(xiàn)出動態(tài)特性,存在一系列跨時間、跨個體重現(xiàn)的固定模式狀態(tài),即微狀態(tài)。但目前對于年齡相關的大腦動態(tài)功能連接網(wǎng)絡微狀態(tài)研究還未見報道。本文基于靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù),針對31名青年、28名中年和27名老年健康被試者,利用滑動窗技術構建全腦動態(tài)功能連接網(wǎng)絡,并利用聚類算法對動態(tài)功能連接網(wǎng)絡進行聚類分析,得到5個跨時間、跨個體重現(xiàn)的功能連接網(wǎng)絡微狀態(tài),并在5個微狀態(tài)下分析年齡相關的大腦功能變化。首先,利用微狀態(tài)間距離和轉(zhuǎn)換次數(shù)等指標量化評價不同滑動窗長下動態(tài)功能連接網(wǎng)絡聚類結果的影響,發(fā)現(xiàn)隨著窗長的增加,微狀態(tài)的變異性逐漸減弱并且在50-60s窗長范圍開始趨于穩(wěn)定。然后,針對微狀態(tài)的動態(tài)轉(zhuǎn)化時序,提取狀態(tài)停留時間、轉(zhuǎn)換頻率及狀態(tài)穩(wěn)... 

【文章來源】：天津大學天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

課題研究方案流程圖

經(jīng)活動過程中的能量代謝波動情況。動態(tài)功能連用方法，基于靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)利用滑動窗技術計間神經(jīng)活動信號的相關性即可得到動態(tài)功能連接定義與信號提取章已經(jīng)介紹了腦功能網(wǎng)絡定義的三種方法，分別成分分析法和基于全腦模板的方法，而基于全腦絡構建中最常用的方法。常用的圖譜有 A Montreal Neurological Institute（MNI）機構提供簽（Anatomical Automatic Labeling，AAL）模板為 5 個網(wǎng)絡，分別是感覺運動網(wǎng)絡，枕區(qū)，額頂網(wǎng)絡以及小腦部分。使用 Brain viewer 進行顯示

圖 3-2 穩(wěn)態(tài)功能連接網(wǎng)絡而動態(tài)功能連接網(wǎng)絡的構建則需要一定長度的時間窗在時間信號上進行滑動，在每一個時間窗下分別計算大腦兩兩腦區(qū)之間的皮爾森相關系數(shù)，得到一系列隨時間變化的全腦動態(tài)功能連接矩陣。本文中為了分析窗長的選擇對后期數(shù)據(jù)處理結果的影響，在滑動窗長為 10s（4TR）到 100s （40TR）下都做了動態(tài)功能連接網(wǎng)絡的提取，且滑動步長為 1TR。下面以滑動窗長為 50（20TR）為例展示了動態(tài)功能連接網(wǎng)絡的構建流程：窗長為 20TR 的滑動窗在全腦時間信號上進行滑動，在每一個滑動窗下分別計算得到一個全腦的功能連接矩陣，這樣一共得到 227 個全腦功能連接矩陣。為了便于分析在這里我們將所有的功能連接矩陣進行 Fisher-Z 變換。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3056553