基于图论分析的血管性认知障碍患者的脑结构网络拓扑属性研究

目的:采用DTI及图论分析方法,探讨血管性认知障碍(VCI)患者脑结构网络全局拓扑属性改变,及其与认知功能的相关性。方法:纳入20例VCI患者(VCI组)和20例健康志愿者(对照组)分别行DTI扫描和认知能力评估。基于图论的方法构建全脑结构网络,计算全局网络拓扑属性,2组脑结构网络拓扑属性差异行两独立样本t检验,将VCI组中与对照组差异有统计学意义的指标与蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分行相关性分析。结果:2组均具有小世界属性,相比对照组,VCI组的Eg和局部效率(Eloc)均下降,而最短路径(Lp)增加(均P<0.05)。VCI组Eg和Eloc均与MoCA评分呈正相关(r=0.544,0.516;均P<0.001),Lp与MoCA评分呈负相关(r=-0.576,P<0.001)。结论:VCI患者脑结构网络受到破坏,表现为网络的全局和局部传输能力下降,以及网络信息传输速度变慢,并与认知能力下降存在显著的相关性;结构网络拓扑属性的改变可能是VCI患者认知受损的原因之一。

基于时变特性的多层脑网络拓扑属性分析及脑疾病分类

多层脑功能网络已经广泛应用于疾病的诊断。现有研究大多利用动态功能连接的改变诊断疾病,极少探索多层网络拓扑属性对疾病分类的影响。目前主要通过计算所有单层网络拓扑属性的均值或标准差来表征多层网络拓扑属性,但这忽略了有代表性的特定属性值及拓扑属性整体分布情况的影响。因此,提出基于统计指标的多视角多层脑网络拓扑属性计算方法,综合表示网络的拓扑结构。具体来说,在现有方法的基础上,引入极差、相对极差、离散系数计算多层网络拓扑属性,并用于疾病的分类。结果显示,无论是自闭症还是阿尔兹海默症的诊断,基于相对极差、离散系数视角的分类准确率均显著高于传统方法。这表明,本研究所提出的方法有效提高了疾病的分类效果且具有较好的可扩展性。同时,多视角融合特征获得最好的分类结果。因此,从多个角度表征多层脑网络的拓扑特征,有利于更好地识别精神疾病,从而在临床诊断中具有重要的应用价值。

3.0T MRI评价脑白质高信号患者拓扑属性改变与认知功能的关系及预测意义

目的 探究3.0T MRI评价脑白质高信号(WMH)患者拓扑属性改变与认知功能的关系及预测价值。方法 选取2019年8月—2022年8月95例WMH作为研究组,另选同期95例无WMH志愿者作为对照组。比较2组脑体积数据[深部脑白质高信号(DWMH)、室周脑白质高信号(PWMH)、总脑白质高信号(TWMH)]、脑白质网络拓扑全局属性指标[聚类系数、最短路径长度、全局效率、局部效率、“小世界”网络属性(γ、λ、δ)],分析拓扑全局属性指标与脑体积数据、病情程度、认知功能的相关性,受试者工作特征曲线评价拓扑全局属性指标预测WMH患者合并认知功能障碍的价值。结果 研究组DWMH体积、PWMH体积、TWMH体积、最短路径长度、γ、δ均高于对照组,全局效率、局部效率均低于对照组(P<0.01)。最短路径长度、γ、δ分别与DWMH体积、PWMH体积、TWMH体积、病情程度、认知功能呈正相关,局部效率、全局效率分别与DWMH体积、PWMH体积、TWMH体积、病情程度、认知功能呈负相关(P<0.01)。最短路径长度、全局效率、局部效率、γ、δ联合预测WMH合并认知功能障碍的曲线下面积为0.940,大于各指标单独预测的曲线下面积(P<0.05,P<0.01)。结论 3.0T MRI评价拓扑属性改变可用于评估WMH患者的病情程度及认知功能,临床可通过其早期预测WMH并发认知功能障碍,以针对性治疗,改善预后。

基于节点拓扑属性的社团结构划分方法

社团结构,作为复杂网络分析中的核心概念之一,指的是那些拥有相似特性和功能的节点所构成的子图结构。社团结构的划分不仅有助于深入挖掘网络内在的信息和特征,而且还有助于揭示复杂网络系统的演化机制。本研究提出了一种创新的社团结构划分算法,其核心围绕网络结构中节点的拓扑属性。在该算法中,我们首先通过节点的接近中心性和介质中心性构建二维决策矩阵。具体来说,接近中心性揭露了节点在网络中与其他节点的亲密程度,而介质中心性则考虑了节点在网络中的桥接作用。二维决策矩阵的构建旨在从网络的广度和深度双视角考察节点的重要性和功能。然后利用基于K-means的迭代策略找到最优的聚类中心。最后通过加权的Dijkstra算法将剩余节点依据就近的聚类中心进行分配完成社团划分。为验证所提出的算法的有效性,在多个实际存在的社会网络上进行了实验,并将其与已有的算法进行了综合比较。实验结果验证了所提算法的性能,特别是在识别具有强社交关系的Karate数据集的社团关系中,本文所提算法在NMI,ARI,Purity三个评价指标中分别达到了81.56%、83.34%、100.00%,提高了社团划分结果的准确性。

脑肿瘤患者手术前后脑结构网络拓扑属性研究

主要研究脑肿瘤的存在及手术对患者全脑及半脑结构网络拓扑属性的影响。结合弥散张量成像技术(DTI)和图论方法,对10例健康志愿者以及10例脑肿瘤患者进行术前术后全脑及半脑结构网络构建,获得两组受试者脑结构网络拓扑属性参数,以及反映脑认知功能的各项网络指标,并对其进行统计对比分析。结果显示,部分局部参数(包括K_i、L_i、E_(nodal)、C_i和E_(ilocal))在手术前后具有明显差异,且术前组均优于术后组;全脑及半脑各全局网络参数显示,各项参数术前组均优于术后组;同时半脑结构网络分析显示,位于不同脑半球的脑肿瘤对患者脑结构网络所造成的损伤均无统计学差异(P>0.05)。肿瘤的存在以及手术均使得脑肿瘤患者脑结构网络发生改变,大脑的半脑优势化趋势明显降低;手术后结构网络拓扑特性的改变以及小世界属性的增强,验证大脑本身存在的代偿机制以及功能重组现象。

抑郁症患者脑网络拓扑属性研究分析

功能影像学从病理生理学角度研究发现,抑郁症患者与正常人相比在皮质区域和边缘系统存在功能紊乱.然而,很少有研究涉及抑郁症患者在全局效率和局部效率方面的变化.近年来随着图论方法的发展,人们迫切希望了解抑郁症患者大脑功能脑网络拓扑结构的变化.本文使用静息状态功能磁共振成像(fMRI)数据和图论的方法去研究正常人和抑郁症患者的全脑功能脑网络特征.研究结果表明,与正常人相比抑郁症患者显现出较高的局部效率.与此同时,抑郁症患者在很多脑区的节点属性有所改变.这可能表明抑郁症患者更容易受到负面情绪的影响.目前的研究可能揭示抑郁症的发病机制,为临床治疗提供新的研究方向.

结构网络拓扑属性改变对早期帕金森病伴轻度认知障碍的预测价值

目的利用弥散张量成像(diffusion tensor imaging, DTI)探讨脑白质网络拓扑属性改变对早期帕金森病(Parkinson′s disease,PD)患者发生轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)的潜在预测价值。材料与方法 从Parkinson′s Progression Markers Initiative (PPMI)数据库中纳入83例在基线时认知正常的PD患者,且均行4年的随访;4年后,有26例转化为PD-MCI,其余57例仍保持正常认知(PD patients with normal cognition,PD-NC)。采用图论分析研究PD-MCI患者结构网络全局和局部拓扑属性的改变;采用受试者工作特征曲线和向前逐步逻辑回归分析评估网络拓扑属性和认知量表对PD-MCI的预测价值。结果 PD-MCI患者在第4年随访时网络属性较PD-NC患者发生广泛改变。PD-MCI患者4年随访后的全局效率、局部效率较基线时显著降低,同时伴有特征路径长度的增加(P<0.05);且在前额叶、颞叶、枕叶、顶叶及纹状体-边缘系统多个节点的中心性降低(P<0.05)。此外,右侧眶内额上回的节点中心性的降低以及蒙特利尔认知评估量表、数字字母排序测试是PD-MCI的重要预测指标(P<0.01)。结论 右侧眶内额上回的局部网络属性的改变可作为PD-MCI影像学预测标志物,且白质结构网络拓扑属性对早期PD患者认知功能下降具有重要的预测价值。

基于DTI的帕金森病脑白质网络拓扑属性改变及临床特征的相关性研究

目的探讨帕金森病(Parkinson's disease,PD)患者脑白质网络拓扑属性的特异性改变。方法纳入22例PD患者和22例年龄、性别相匹配的健康志愿者(对照组)。均完成弥散张量成像(DTI)扫描,在纤维追踪技术基础上运用基于图论的方法分析两组脑白质网络拓扑属性差异;并进一步探讨PD患者拓扑属性相关参数值与临床资料之间的相关性。结果①两组脑白质网络均保留小世界属性。②PD组脑白质网络较对照组全局效率(Eglob)及聚类系数(Cp)均明显减小,最短路径长度(Lp)明显增加,差异均有统计学意义(P=0.02,P=0.037,P=0.047);而PD组与对照组脑白质网络的小世界属性值和局部效率(Eloc)差异均无统计学意义(P=0.407,P=0.059)。③PD组中最短路径长度值与病程呈正相关(P=0.026),与疾病严重程度H-Y分级、UPDRS-Ⅲ评分无相关性;全局效率、聚类系数、局部效率、小世界属性值均与疾病病程、H-Y分级、UPDRS-Ⅲ评分无明显相关性(P>0.05)。结论与健康对照者相比,PD患者脑白质网络拓扑属性改变,全脑白质网络整体连接性下降,整合和传递信息能力下降。随着病程的延长,PD患者脑白质网络拓扑属性的改变更加明显。

认知训练对认知障碍患者脑网络拓扑属性影响的研究进展

认知障碍疾病是一种以获得性认知功能损害为核心,并导致患者日常生活、工作、学习和社会交往能力减退,伴或不伴行为改变的综合征。目前临床尚无有效药物治愈该疾病,有研究发现人脑具有一定的神经可塑性和功能网络间的代偿,因此通过认知训练等非药物干预手段可以改善患者的认知功能,提高其日常生活能力和生活质量。随着医学影像和神经生理学技术的发展,无创获取大脑的结构和功能信息并基于复杂网络理论构建脑网络成为可能。基于图论的研究表明,认知障碍患者的脑网络在大尺度上具有小世界属性,但其拓扑属性遭到不同程度的破坏,且轻度认知障碍患者的网络属性介于痴呆患者和正常对照组之间,而通过干预后其拓扑属性会有所改善。本文回顾了认知训练可能的神经机制和基于复杂网络的认知障碍疾病患者脑结构功能连接的最新研究,提出可以通过脑网络研究进一步阐释认知训练的神经生理机制,以期为该疾病的早期干预和疗效评价及调整个性化治疗方案提供新的思路。

基于fMRI数据的全脑动态功能连接网络拓扑属性的研究

人的大脑有约10^(11)个神经元,神经元之间通过其突触相互连接而组成一个高度复杂的网络,挖掘该网络的信息意义十分重大,将有助于解决人类认知性障碍疾病的预防和诊断.本文利用精神分裂症病人和正常对照受试者的功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据来构造人脑网络模型,再基于图论方法对精神分裂症病人的脑网络的异常拓扑属性进行探索.在传统的基于图论方法对人脑网络信息进行挖掘时,都是假设人脑网络模型具有时不变性,因而在构造人脑网络模型时是取整个时间段的时间序列数据进行构造的,构造出的是一种静态不变的网络,然而fMRI功能像时间序列数据具有不平稳性,难以保证时不变这一前提.因此,在构造人脑网络模型时,应该考虑其时变性的特点,构造一个动态的脑网络,这样才能更好地挖掘人脑网络的信息.本文利用取时间窗口,对时间序列数据进行分段计算,构造动态的脑网络模型,再结合图论知识进行分析,从而降低了fMRI功能像时间序列数据不平稳性对结果的影响.通过对精神分裂症病人和正常对照受试者不同水平的动态脑网络进行对比,结果发现精神分裂症病人和正常对照受试者的全脑动态功能连接网络的单个节点的属性、组网络的属性出现差异,这些网络属性差异的发现为进一步研究精神分裂症的病理机制提供了新的线索.

不同认知功能域受损的轻度认知障碍患者脑功能网络拓扑属性的研究

目的:探讨不同认知功能域受损的轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者脑功能网络拓扑属性的变化。方法:收集简易智能精神状态检查量表>24分,蒙特利尔认知评估量表≤25分,临床痴呆量表为0.5分的MCI患者31例,根据认知功能域评定量表分为存在记忆力差别、执行力差别、注意力差别、语言能力差别和视空间能力差别的5组实验组和相匹配的对照组,对每组患者进行脑功能网络的构建和网络拓扑属性的分析。结果:以连接矩阵的稀疏度(sparsity)为阈值,在0.09~0.16范围内,所有MCI患者的脑功能网络拓扑参数σ均>1,均具有小世界属性。其中,记忆力更好的实验组1患者的σ和γ等脑功能网络小世界参数均明显高于对照组1患者,差异有统计学意义(P<0.05),视空间能力更好的实验组5患者的λ、Eloc和Eglob等脑功能网络小世界参数均明显高于对照组5患者,LP小世界参数明显低于对照组5患者,差异有统计学意义(P<0.05),其余认知功能域不同的MCI患者在脑功能网络小世界参数的组间对比差异均无统计学意义(P>0.05)。结论:MCI患者的脑功能网络均表现出小世界属性,其中记忆力和视空间能力更差的MCI患者出现网络拓扑结构的破坏,可能与AD患者早期出现情景记忆受损及空间认知障碍等症状相关,这为预测MCI患者进展为AD的可能性提供了新的神经生理学机制的参考,同时指导临床医师在针对MCI患者的认知干预方面应加强对记忆力和视空间能力的训练,可以最大程度地改善患者脑功能网络拓扑结构的破坏。

基于多核CPU的脑网络拓扑属性并行分析方法

针对脑网络研究中需计算的网络数目过多造成执行时间过长的问题,提出一种基于多核CPU(central processing unit)的并行计算方法。通过SPMD(single program multiple data)机制利用CPU的多核同时执行,实现并行计算多个网络的属性,利用循环打包方法降低SPMD机制中循环控制的时间,得到并行计算多个网络指标的时间,同串行计算时间相比,可得到此方法的并行计算效果。与传统并行单个算法的策略相比,该方法利用不同脑网络之间计算的独立性,采取同时计算多个网络的策略。在一台多核CPU的主机上,分析CPU核数、网络节点规模这两个因素对网络指标计算并行效果影响。在利用12个CPU核并行计算网络节点规模为3000的指标时,加速比均达到2以上,其中效果最好的是网络同配系数的计算,加速比达到6倍以上。实验结果表明,基于SPMD机制和循环打包方法的并行计算架构对脑网络指标计算的并行效果显著,加速比随着CPU核数、网络节点规模的增长呈上升趋势。

基于DTI的早中晚期帕金森病脑白质网络拓扑属性改变研究

目的探讨早、中、晚期帕金森病(Parkinson disease,PD)患者脑白质网络拓扑属性的差异,寻找PD发生发展的脑网络变化特征表现。方法纳入66例PD患者和31例年龄、性别及教育年限相匹配的健康志愿者(对照组)。根据改良Hoehn-Yahr(H&Y)分级将PD患者分为早、中、晚期三组。所有受试者完成弥散张量成像(DTI)扫描,采用确定性纤维跟踪技术构建脑白质网络,进而基于复杂网络理论分析各组脑白质网络全局属性和局部属性的差异。结果(1)与对照组比较,PD组最短路径长度增加[中位数(四分位数间距):2.477(0.116)比2.428(0.115);Z=-2.553,P= 0.011],全局效率减低[中位数(四分位数间距):0.404(0.019)比0.412(0.019),Z=-2.553,P= 0.011]。PD组"小世界"属性保留(γ中位数4.585,四分位数间距0.511;λ=1.212±0.027;σ中位数3.786,四分位数间距0.335),但与之匹配的随机网络相比,真实网络的最短路径长度与聚类系数较对照组增加。PD组早、中、晚期组间全局属性比较均未见统计学差异(P> 0.05)。(2)局部属性分析显示:随病情严重程度加重,右侧尾状核、左侧楔前叶两个核心节点缺失,增加位于中央前回及中央后回的核心节点;PD组存在广泛脑区节点效率降低,主要集中在默认网络、突显网络、中央执行网络、视觉通路等重要脑区。PD晚期组较早期组左侧中央前回节点效率增加。结论 PD存在广泛脑区间的白质纤维受损,随病情严重程度加重,尾状核及皮层,尤其运动皮层网络结构改变可能是PD疾病进展特征性影像学标识。

肌萎缩侧索硬化患者大脑白质结构网络拓扑属性研究

目的探讨肌萎缩侧索硬化症(amyotrophic lateral sclerosis,ALS)患者大脑结构网络的完整性与运动及认知功能的关系。材料与方法前瞻性纳入25例ALS患者(ALS组)与26例性别和年龄匹配的健康受试者[健康对照(healthy controls,HCs)组],采集两组临床资料、神经心理学量表和磁共振弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)数据,构建全脑结构网络,基于图论理论,比较ALS组与HCs组大脑结构网络差异,并进一步采用皮尔逊相关分析分别观察结构网络参数的变化与认知及运动功能测试量表的相关性。结果ALS患者白质结构网络的局部效率增强,标准化特征路径长度显著增加(P<0.05),额叶、前扣带回、丘脑等脑区节点效率增加(P<0.05),右侧中央前回、左侧楔叶和左侧中央后回结构的介值中心性降低(P<0.05),左侧眶部额上回和左侧岛盖部额下回介值中心性增加(P<0.05)。左侧岛盖部额下回介值中心性与修订版ALS功能评分量表(revised ALS functional rating scale,ALSFRS-R)呈负相关关系(r=-0.514,P=0.012)。结论ALS患者运动脑区与运动外脑区结构网络异常改变,可能为ALS患者大脑损伤的诊断及预后评估提供影像依据。

抑郁症患者大尺度功能脑网络及拓扑属性研究

目的:探讨经过5年随访未发生诊断改变的抑郁症(major depressive disorder,MDD)患者大尺度功能脑网络及网络拓扑属性的改变。方法:2012年1月至2018年8月期间招募住院MDD患者521例,另招募性别、年龄相匹配的健康对照者204例,所有被试完成静息态功能磁共振扫描及临床评估,对招募的MDD患者在其出院≥5年后进行复核诊断,对于未发生诊断改变的258例患者计入抑郁组纳入后续分析。通过构建全脑功能网络,分析两组被试间大尺度脑网络连接差异,在此基础上,进一步分析两组间感觉运动网络(somatomotor networks,SMN)、视觉网络(visual network,VN)及默认网络(default mode network,DMN)拓扑属性差异。采用SPSS 24.0软件进行统计学分析,采用独立样本t检验和χ2检验比较两组数据。结果:与健康对照组相比,MDD组具有显著下降的网络聚类,主要涉及SMN、VN及DMN(单边P<0.001,聚类P<0.05);MDD组在SMN、VN及DMN网络内功能连接(functional connectivity,FC)强度下降,SMN与VN网络间FC强度下降,额顶网络(frontoparietal network,FPN)与DAN网络间FC强度下降(均P<0.05,FDR校正);图论分析显示,MDD组的局部效率、聚类系数及标准化最短路径长度降低,右侧脑岛中部的节点效率、中心度下降及介数下降(均P<0.05,FDR校正)。结论:MDD的网络FC异常,网络拓扑属性破坏,最优化的信息处理能力减弱,网络拓扑属性在一定程度上反映抑郁症状的严重程度,其中脑岛的信息传递能力下降对于网络的功能异常起到了重要作用。

老年人颈动脉狭窄与脑白质结构网络拓扑属性的相关性

目的探讨老年人颈动脉狭窄与脑白质结构网络拓扑属性之间的关系。方法选取济南地区颈动脉狭窄老年人101例为研究对象,根据北美症状性颈动脉内膜切除试验法(NASCET)分为轻(n=35)、中(n=34)、重度狭窄(n=32)组。采用确定性纤维追踪技术构建研究对象的脑白质结构网络;基于图论分析方法研究轻、中、重度狭窄组的脑白质结构网络拓扑属性之间的差异;运用多元线性回归分析颈动脉狭窄程度与脑白质结构网络拓扑属性之间的关系。结果重度狭窄组局部效率(Eloc)低于轻、中度狭窄组(P均<0.001),其最短路径长度(Lp)大于轻、中度狭窄组(P<0.001,P=0.016);中、重度狭窄组的聚类系数(Cp)低于轻度狭窄组(P=0.009,P<0.001);重度狭窄组的小世界属性(σ)低于轻度狭窄组(P=0.01)。多元线性回归分析结果显示,颈动脉狭窄程度分别与Eloc、Cp、σ呈负相关(Eloc:中度狭窄组β=-0.026,P=0.002,重度狭窄组β=-0.060,P<0.001;Cp:中度狭窄组β=-0.018,P=0.007,重度狭窄组β=-0.031,P<0.001;σ:中度狭窄组β=-0.195,P=0.026,重度狭窄组β=-0.301,P=0.001);颈动脉狭窄程度与Lp呈正相关(重度狭窄组β=0.346,P=0.007)。结论老年人颈动脉狭窄与脑白质结构网络拓扑属性相关,应针对该人群采取积极防治措施以延缓其脑白质损伤的进展。

青少年重性抑郁症患者脑功能网络拓扑属性研究

目的探讨首发未用药青少年重性抑郁症(MDD)患者脑功能网络的拓扑属性改变。方法选择湖北医药学院附属襄阳市第一人民医院神经内科门诊自2022年1月至2023年1月收治的76例首发未用药青少年MDD患者(MDD组)为研究对象,另选择同期广告招募的66例与MDD组患者性别、年龄相匹配的健康志愿者为对照组。对所有受试者行静息态功能磁共振成像(fMRI)检查,在每个被试下构建全脑功能网络,应用图论方法分析2组成员间脑功能网络全局拓扑指标(全局效率、局部效率、聚类系数、特征路径长度、标准化聚类系数、标准化特征路径长度、小世界属性)及节点拓扑指标(节点效率、节点度和节点介数)的差异,并采用基于网络的统计方法检验全脑网络功能连接强度的组间差异。结果MDD组患者和对照组成员的脑功能网络均显示出小世界属性。与对照组相比,MDD组患者脑功能网络的全局效率明显升高[0.129(0.124,0.132)vs.0.131(0.128,0.133)],聚类系数、特征路径长度明显降低[0.143(0.139,0.146)vs.0.139(0.135,0.144);0.457(0.446,0.734)vs.0.451(0.440,0.463)],以及右侧顶下小叶、双侧尾状核及双侧丘脑的节点中心性明显升高,差异均有统计学意义(P<0.05,FDR校正)。MDD组患者的眶额回-颞叶及前扣带回-边缘系统-颞叶环路的功能连接强度较对照组显著减弱。结论青少年MDD患者脑功能网络的拓扑属性存在异常,其可能是青少年始发抑郁症的潜在神经病理基础。

基于图论方法分析原发性闭角型青光眼患者大脑结构网络的拓扑属性

目的构建并分析原发性闭角型青光眼（PACG）患者的大脑结构网络拓扑属性。 方法2015年10月至2017年4月前瞻性收集19例PACG患者（PACG组）及19名年龄、性别匹配的健康志愿者（对照组），所有受试者均接受扩散张量成像（DTI）扫描，解剖学自动标记模板将全脑划分为90个区域，采用纤维分配连续跟踪算法重建脑区间的纤维束连接，并以此构建脑结构加权网络及二值化网络进行图论分析，PACG组与对照组网络特性相关参数的比较采用独立样本t检验，提取差异脑区的网络特性参数运用Spearman相关分析其与青光眼相关参数如视力、垂直杯盘比、视网膜纤维层厚度的相关性。 结果PACG组及对照组的脑结构网络均存在＂小世界＂属性。PACG组＂小世界＂指数、平均最短路径、聚类系数、全局效率、局部效率与对照组比较，差异均无统计学意义（P〉0.05）。相对于对照组，PACG组左侧楔叶、左侧杏仁核、左侧内侧和旁扣带回、右侧眶部额下回、右侧背外侧额上回的节点效率显著降低（P〈0.05）；左侧楔叶、左侧舌回、左侧眶部额上回、右侧眶部额下回、左侧杏仁核的节点度显著降低（P〈0.05）。PACG组较对照组减少两个核心节点，包括右侧颞中回和左侧顶下缘角回。PACG组左侧杏仁核的节点度值与视力呈负相关（r=－0.679，P=0.001），左侧舌回节的节点度值与视力呈正相关（r=0.538，P=0.018）、与杯盘比呈负相关（r=－0.791，P=0.001）。 结论PACG患者脑白质结构网络具有小世界属性，其视觉及情感认知相关脑区局部属性存在异常。

抑郁症共病焦虑障碍患者脑结构网络拓扑属性研究

本文为了分析抑郁症共病焦虑障碍(共病)患者、抑郁症患者及健康人的大脑结构网络拓扑属性,研究共病及抑郁症的神经病理机制,通过对20例共病患者、18例抑郁症患者及28名健康人进行弥散张量成像扫描,采用确定性纤维跟踪方法构建大脑白质结构网络,基于图论理论分析脑结构网络属性,并对三组人群大脑结构网络全局属性及节点属性进行统计分析。结果显示,1三组人群的大脑结构网络均呈现出小世界属性,核心节点主要分布在联合皮层;2抑郁症患者比健康人呈现出较低的局部效率和全局效率,共病患者比健康人呈现出较高的局部效率和全局效率;3共病患者与抑郁症患者相比,网络属性(聚类系数、特征路径长度、局部效率、全局效率)存在的差异具有统计学意义;4与共病患者和健康人相比较,抑郁症患者的节点效率在颞叶、双侧额上回等脑区存在显著改变。分析结果表明,与健康人相比,共病患者、抑郁症患者大脑结构网络节点属性都有显著改变,并且两组患者呈现出相反的变化趋势,本文研究结果可为共病患者与抑郁症患者的临床辅助诊断提供一种新的影像指标。

脑白质网络构建方案对拓扑属性个体差异的影响

为了深入研究构建方案对脑网络拓扑属性个体差异的影响,本文利用80名健康成年被试的弥散张量数据,采用2种节点定义方法、4种确定性纤维追踪算法和4种边的权重定义方法来构建脑白质网络.应用图论和层级聚类的分析方法,系统地评价了32种网络构建方案对个体差异的影响.具体研究的拓扑参数包括网络的全局效率、局部效率以及节点效率.结果发现:(1)基于相同分辨率构建的网络趋向于具有相对一致的节点效率的个体差异;(2)纤维追踪算法对全局效率和局部效率的个体差异影响较小,但在相同的节点分辨率下,基于相同的纤维追踪算法所构建的网络其节点效率的个体差异趋向于一致;(3)采用相同边的权重所构建的网络在全局效率和局部效率方面展现出了相对一致的个体差异.综上可见,网络构建方案在反映个体间差异层面的异同依赖于网络属性.以上这些研究结果为跨研究之间的比较分析提供了有价值的方法学参考依据.