基于形态学脑网络连接模型预测脑小血管病患者的认知功能

目的 构建脑小血管病(cerebral small vessel disease, CSVD)患者形态学脑网络并预测其认知功能。方法 回顾性选择2020年1月至2024年2月南京医科大学附属江宁医院神经内科住院的老年CSVD患者64例。完善临床资料收集、认知功能评估、多模态磁共振成像扫描等。认知功能评估包括简易智能状态检查量表(mini-mental state examination, MMSE)评分和蒙特利尔认知评估量表(Montreal cognitive assessment, MoCA)评分。利用3D T_(1)加权成像基于Kullback-Leibler散度的相似性方法构建个体形态学脑网络,并结合连接组预测模型方法构建认知预测模型。结果 与MMSE评分和MoCA评分呈显著正相关的网络主要位于默认网络内,且利用显著正相关的形态学脑网络可有效预测个体MMSE评分和MoCA评分(r=0.795,P=4.436×10^(-15);r=0.794,P=4.974×10^(-15),P<0.01)。与MMSE评分和MoCA评分呈显著负相关的连接主要位于凸显/腹侧注意网络与其他网络之间,也可有效地预测个体MMSE评分和MoCA评分(r=0.766,P=1.679×10^(-13);r=0.850,P=6.915×10^(-19),P<0.01)。联合正相关与负相关连接网络,模型预测能力进一步提升(r=0.849,P=7.603×10^(-19);r=0.888,P=1.445×10^(-22),P<0.01)。结论 基于个体形态学脑网络可有效预测CSVD患者认知功能评分,可以作为早期预警CSVD相关认知障碍的一种便捷工具。

针灸干预慢性失眠障碍的脑网络机制研究进展

慢性失眠障碍为临床常见病症,严重影响患者的生活质量。针灸已被证实能提升失眠障碍患者的睡眠质量,然而其效应机制尚未清楚。脑影像研究表明,慢性失眠障碍患者存在大脑网络功能连接的特异性改变,尤其体现在默认模式网络(DMN)、突显网络(SN)、认知控制网络(CCN)、负性情绪网络(AN)的脑网络内部以及网络之间的连接性上。这为探索针灸脑网络神经机制提供了新的切入点。本文回顾了慢性失眠伴障碍的大脑网络连接的变化特征以及针灸干预对其脑网络连接的改变,旨在为深入探讨针灸治疗慢性失眠障碍的潜在机制提供理论依据和未来研究展望。

基于双萤火虫种群并行搜索的脑效应连接网络学习方法

为了从功能磁共振成像(fMRI)数据中识别到高质量的脑效应连接网络,提出双萤火虫种群并行搜索的脑效应连接网络学习方法.利用2个萤火虫种群寻优完成脑效应连接网络的学习,将萤火虫种群划分为精英种群和普通种群.通过精英种群的定向移动和普通种群的随机移动,分别逐步构建脑效应连接网络;在网络构建过程中,利用种群迁移操作动态地调整精英种群和普通种群的种群规模,以实现两种群之间的信息交流.每隔一定代数,使用基于多样性度量的种群自适应更新机制,动态地进行2个种群的更新.在多组模拟数据上的实验结果表明,新算法与其他算法相比,在识别总体性能上具有明显优势.在真实数据上的实验表明了算法的潜在实用性.

脑卒中后认知功能障碍患者的功能性近红外脑网络特征分析

目的基于功能性近红外光谱技术(fNIRS)观察不同严重程度的脑卒中后认知功能障碍(PSCI)患者脑网络激活情况及功能连接差异。方法选择2020年4—11月复旦大学附属华山医院浦东院区康复科门诊及病房就诊的脑卒中患者40例,根据简易精神状态检查量表(MMSE)评分分为正常组14例、轻中度组11例、重度组15例。采用Fugl-Meyer运动功能评定量表(FMA)和功能综合评定量表(FCA)评估患者上、下肢运动功能;应用64通道fNIRS功能成像设备采集患者的静息态脑网络数据,并分析3组基于氧合血红蛋白(HbO2)和脱氧血红蛋白(HbR)的全脑功能连通性,以及背侧注意网络(DAN)、感觉运动网络(SEN)、腹侧注意网络(VAN)、额顶网络(FPN)、默认模式网络(DMN)、视觉网络(VIS)的同源脑网络功能连接强度和异源脑网络功能连接强度的差异。结果(1)运动功能:3组FMA、FCA运动功能评分差异均无统计学意义(P>0.05)。(2)全脑功能连通性及同源脑网络功能连接强度:3组基于HbO2、HbR的全脑功能连通性差异均无统计学意义(P>0.05)。与正常组比较,重度组基于HbO2的SEN区及FPN区同源脑网络功能连接强度差异有统计学意义(P<0.05);3组基于HbR的同源脑网络各感兴趣区间差异均无统计学意义(P>0.05)。(3)异源脑网络功能连接强度:与正常组比较,重度组SEN-VAN、SEN-DMN、SEN-FPN、VAN-FPN、DMN-FPN的异源脑网络功能连通强度均明显降低,差异均具有统计学意义(P<0.05);与轻中度组比较,重度组SEN-DAN、SEN-FPN的异源脑网络功能连通强度均明显降低,差异均具有统计学意义(P<0.05)。3组基于HbR的异源脑网络功能连接强度差异均无统计学意义(P>0.05)。(4)SEN-FPN异源脑网络功能连接与MMSE、FCA认知功能评分相关性分析:MMSE评分(r=0.32,P<0.05)和FCA评分(r=0.38,P<0.05)与SEN-FPN异源脑网络功能连接均呈正相关关系。结论SEN区和FPN区同源脑网络功能连接可能对脑卒中患者认知功能有重要作用;异源脑网络功能连接模式的改变可能与脑卒中后认知功能障碍的发生与进展密切相关;SEN-FPN功能连接强度变化可能是脑卒中患者认知功能下降的潜在影像学指标。

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.

脑网络功能连接预测重复经颅磁刺激治疗难治性抑郁症疗效的研究进展

临床上约1/3的抑郁症患者为难治性抑郁症(TRD)。重复经颅磁刺激(rTMS)是治疗TRD的有效方法之一,但治疗效果仍有限。研究表明,脑网络异常与抑郁症的发生有关,而rTMS治疗TRD与脑网络功能连接的改善有关。因此,本文就脑网络功能连接预测rTMS治疗TRD疗效的研究进展作一综述。

基于萤火虫算法的脑效应连接网络学习方法

脑效应连接网络学习是人脑连接组研究的一个重要研究课题,准确识别脑效应连接网络对于脑疾病的早期诊断以及病理研究具有重要意义.本文将萤火虫算法与贝叶斯网相结合,提出了一种带有繁殖机制的脑效应连接网络萤火虫学习方法.新方法使用K2评分作为目标函数来衡量萤火虫个体的绝对亮度,利用萤火虫种群的寻优来完成脑效应连接网络的学习,并利用繁殖机制对种群实施进一步的优化.首先将一种仅含少数边的脑效应连接网络表示成一个萤火虫个体,并通过萤火虫个体的定向移动操作以及随机移动操作逐步构建脑效应连接网络;然后每经过一定代数的寻优后,萤火虫种群执行一次繁殖过程,以优化效应连接网络的质量.最后,当算法收敛时,将萤火虫种群中绝对亮度最高个体所代表的网络结构作为学习到的最优脑效应连接网络.在多组模拟数据集上的实验结果验证了新算法中繁殖机制的有效性,且与其它算法相比,新算法具有明显优势.在真实数据上的实验也表明了算法的潜在实用性.

颞叶癫痫患者的认知功能和脑网络连接研究

颞叶癫痫（temporallobeepilepsy，TLE）是最常见的局灶性癫痫类型，且常常为药物难治性癫痫，和其他类型癫痫发作一样，是一种严重危害人类健康的神经系统疾病，癫痫发作形式复杂多样，常给临床的定位及治疗带来困难。

基于功能磁共振成像的人脑效应连接网络识别方法综述

人脑效应连接网络刻画了脑区间神经活动的因果效应.对不同人群的脑效应连接网络进行研究不仅能为神经精神疾病病理机制的理解提供新视角,而且能为疾病的早期诊断和治疗评价提供新的脑网络影像学标记,具有十分重要的理论意义和应用价值.利用计算方法从功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据中识别脑效应连接网络是目前人脑连接组学中一项重要的研究课题.本文首先概括了从fMRI数据中进行脑效应连接网络识别的主要流程,说明了其中的主要步骤和方法;然后,给出了一种脑效应连接网络识别方法的分类体系,并对其中一些代表性的识别算法进行了阐述;最后,通过对该领域挑战性问题的分析,预测了脑效应连接网络识别未来的研究方向,以期对相关研究提供一定的参考.

一种融合多源信息的脑效应连接网络蚁群学习算法

脑效应连接(Effective connectivity,EC)网络是人脑连接组研究中一项重要的研究课题,识别脑效应连接网络已成为评价正常脑功能及其与神经退化疾病相关损伤的一种有效手段.针对从功能性磁共振成像数据中进行脑效应连接网络的学习问题,提出了一种将多源信息与蚁群优化过程相融合的学习方法.新方法首先利用弥散张量成像数据获取感兴趣区域的结构约束信息,并利用正相关的皮尔森信息来压缩蚁群搜索的空间,以避免蚁群的许多不必要的搜索;然后在蚁群随机搜索中通过将体素联合激活信息融合于启发函数中,以增强蚂蚁搜索的目的性,改进算法的优化效率.实验结果验证了所提策略的有效性,与最新的同类算法相比,新算法在保持较快收敛速度的前提下,具有更好的求解质量.

基于脑功能连接网络和CNN识别情绪的研究

基于脑电信号的情绪识别是当前的研究热门,属于人机交互技术的一种。文章设计一种基于脑功能连接网络和CNN识别情绪的模型。研究中采用滑动窗口方法扩充样本量,筛选出与含有最多情绪特征信息的通道,再利用皮尔森相关系数构建脑功能连接网络。不同的网络密度控制下,将脑网络输入至CNN,并识别三类情绪。脑网络密度为30%时,识别精度达到82.3%±1.4%。实验结果表明,所提模型能有效识别积极、中性和消极三类情绪,为情绪识别提供了一种方法。

多站点自杀倾向抑郁症脑功能网络同质化研究

目前来自采集中心的具有自杀倾向的重度抑郁症(Major depressive disorder,MDD)患者脑功能影像存在异质性,从而造成的计算瓶颈影响了分析可靠性。为此,本文借助同质化多站点算法,试图扩充MDD患者静息态功能磁共振成像(Resting-state functional magnetic resonance imaging,rfMRI)的样本体量,探究自杀倾向对MDD脑功能网络的影响。实验纳入3个站点、共99例MDD患者(包括非自杀倾向(Non-suicidal MDD,nMDD)67例、自杀倾向(Suicidal MDD,sMDD)32例)及72例健康对照(Healthy controls,HC)组rfMRI数据,计算Pearson相关性的功能连接并由ComBat技术同质化多站点功能连接;以小世界属性为稀疏度判别标准,以功能连接为边建立脑网络并进行图论分析;在节点度、节点效率指标上采用多重比较校正进行组间显著性对比。实验结果表明,同质化有效清除了站点间功能连接异质性。在小脑下半月小叶及蚓锥体,sMDD组较nMDD组和HC组皆具有组间显著性(pFDR<0.05),即存在自杀倾向导致的异常脑功能活动。该研究克服了多站点的MDD患者的小样本缺陷,有效地提取了自杀倾向患者脑功能影像标记,有助于评估自杀风险。

基于超网络的基因和脑影像关联分析

基因影像学现有研究大多只重视脑部感兴趣区域的特征提取,而针对脑区与脑区之间相互关联这种连接性特征的研究工作相对较少.最近的研究显示使用结构化的网络模型量化脑区之间的复杂连接可以更好地反映大脑的综合特性.因此,文中提出基于超网络的稀疏多任务典型相关分析算法.首先使用稀疏表示的方法从功能核磁共振图像(f MRI)的时间序列中建立超网络,然后从超网络中提取3种聚类系数作为脑影像特征,最后采用稀疏多任务典型相关分析求得基因与3种影像特征之间的关联.在ADNI数据集上的实验证明文中算法不仅有助于提高基因与影像之间关联分析的能力,还可以发现一些与疾病密切相关的遗传风险因素.

近红外脑功能成像在大脑认知功能中的研究进展

近年来,随着脑成像相关检测技术的发展,脑功能研究日益成为从事精神、神经领域临床与研究者关注的焦点,尤其是对于认知功能的研究,功能性磁共振将脑区环路及神经耦合相关理论及科研成果推向了一个全新的高度。检索近10年文献,功能性磁共振对大脑认知功能的研究集中在额上回、额中回、额下回、缘上回、颞上回、颞中回等一系列脑区[1-6]。近5年来,随着中国康复医学脑功能检测与神经调控亚专业方向的发展,神经电生理及近红外脑功能成像(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)在脑功能精准化神经调控中的地位举足轻重,作为同样具有高空间分辨率优势的fNIRS检查,在神经、精神、康复领域的研究进展值得我们关注。

阿尔茨海默病患者脑网络功能连接变化与脑脊液病理标志物之间的相关性

目的:探讨阿尔茨海默病(AD)患者脑网络功能连接(FC)变化与脑脊液(CSF)中病理标志物的相关性。方法:选取南京大学医学院附属鼓楼医院神经内科自2020年1月至2022年12月收治的认知障碍患者39例,其中AD患者23例(AD组)、非AD患者16例(非AD组)。比较2组患者临床资料的差异;采集患者静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据,采用独立分量分析2组患者脑网络间FC、网络内FC的差异,采用相关性检验分析患者脑网络间FC、网络内FC与CSF中β-淀粉样蛋白1-42(Aβ_(1-42))、Tau蛋白浓度之间的相关性。结果:与非AD组相比,AD组患者CSF中Aβ_(1-42)浓度明显较低,差异有统计学意义(P<0.05)。与非AD组比较,AD组患者视觉网络(VN)和后扣带皮层(PCC)之间、左额顶叶网络(lFPN)和前默认网络(aDMN)之间的FC明显较多,lFPN和小脑网络(CEN)之间的FC明显较少,差异均有统计学意义(P<0.05)。与非AD组比较,AD组患者的aDMN、VN和感觉运动网络(SMN)内FC均较低,lFPN内FC明显较高,差异均有统计学意义(P<0.05)。AD组患者SMN内FC和CSF中总Tau蛋白、磷酸化Tau181蛋白浓度均呈正相关关系(P<0.05),VN与PCC之间的FC和CSF中总Tau蛋白浓度呈正相关关系(P<0.05)。AD组患者aDMN、VN内FC和CSF中Aβ_(1-42)浓度均呈正相关关系(P<0.05),FPN内FC和CSF中Aβ_(1-42)浓度呈负相关关系(P<0.05)。结论:AD患者大脑出现多个脑网络内部和网络之间FC的特征性变化,这些变化与CSF中Tau蛋白和Aβ_(1-42)的浓度相关。

基于图同构网络的自闭症功能磁共振影像诊断算法

图表示法通常用于个人或者总体级别上对结构化数据进行建模分析,已成功应用于网络分析、交通预测、推荐系统等领域.随着成像设备的发展和普及,从神经影像中学习脑的连接特性,开展基于脑网络的疾病诊断(自闭症、阿斯海默症等)受到广泛关注.图表示法可用于对一组大脑区域之间的结构或功能连接进行建模,揭示与大脑发育和疾病有关的模式,然而评估基于图结构的脑连接网络之间相似性并非易事.传统的深度学习方法无法适用图结构,会丢弃有益于图分类任务的信息,因此提出一个基于图同构网络的自闭症功能磁共振影像的诊断算法.该模型包含四层同构层,每层通过空间领域卷积学习得到脑功能连接网络的特征表示.为了考虑脑功能连接网络中节点的医学意义,将节点特征通过展平方式转换为图特征.在自闭症ABIDE数据库上对提出的方法进行验证,与图卷积网络和深度神经网络相比,实验结果证明提出的方法是有效的,明显提升了自闭症诊断准确性.

功能磁共振成像在急性脑梗死中应用的研究进展

综述功能磁共振成像在急性脑梗死中应用的研究进展,提示功能磁共振成像是一项结合功能、解剖、影像,能动态、实时、无创评价脑功能及脑网络连接的成像技术,可用于评估人类脑区激活与运动、感觉、认知活动的关系及康复过程中的神经可塑性。

经颅交流电刺激对阿尔兹海默病小鼠双侧海马有效连接的干预研究

通过格兰杰因果方法,对Y迷宫任务中双侧海马间的有效连接进行分析,从相连脑区的角度,研究经颅交流电刺激(tACS)干预阿尔兹海默症(AD)的神经机制。记录正常对照组、AD组、tACS组和假刺激组小鼠执行任务时的行为表现和海马左、右侧场电位,计算各组的功率谱密度和格兰杰因果值(GC)。研究发现:AD组行为训练的正确率低于正常对照组,tACS可以提高其正确率。在θ和γ频段上,AD组的功率谱密度显著低于正常对照组(P<0.01),tACS组接近正常对照组水平。在θ频段上,tACS增加了AD小鼠海马左侧到右侧和右侧到左侧异常的GC值(从0.111±0.002;0.109±0.003到0.377±0.017;0.185±0.005),和正常对照组接近;在γ频段上,tACS降低了AD小鼠海马左侧到右侧和右侧到左侧异常的GC值(从0.145±0.002;0.127±0.003到0.074±0.001;0.082±0.002),和正常对照组接近。双侧海马间有效连接的异常可能是AD小鼠记忆功能下降的原因,tACS可以改善海马间的异常连接且恢复海马处场电位的功率谱密度。

基于结构和功能的多模态脑影像与基因变异的关联研究

基因影像学主要研究基因变异对脑部结构和功能的影响。近期研究表明,从脑结构感兴趣区域或功能连接网络中提取有效的信息对于表征脑部特性具有重要意义。目前大多数研究主要集中于脑结构影像与基因变异的关联分析,而忽略了脑区之间的功能连接信息。因此,本文充分利用两种模态信息(结构影像和功能影像),对阿尔茨海默病关联密切的rs429358位点基因型进行回归,旨在发现与致病基因相关联的大脑生物标记。首先从脑结构影像中提取体素特征和脑功能影像中提取连接网络特征,然后采用弹性网络对两种特征进行特征选择,保留关联程度较高的脑区和网络连接。最后采用多核支持向量回归机将选出的节点和边属性进行融合并回归基因型。实验采用的原始数据均来自ADNI数据集,实验结果验证了我们提出框架的有效性,同时检测到一些与疾病关联程度较高的脑区和脑区间的功能性连接。

基于脑功能网络连接探讨腧穴配伍协同效应的中枢整合作用机制

腧穴配伍是针灸处方的重要组成部分,是实现针灸疗效的关键环节,其效应存在协同与拮抗两个方面,文章主要就腧穴配伍的协同效应机制进行深入探讨。基于前期研究的基础,提出中枢整合是腧穴配伍协同效应的关键机制。通过总结当前腧穴配伍协同效应机制研究现状,以"脑功能网络连接"分析为切入点,进一步探讨穴位配伍协同效应的高级中枢整合机制,为阐明穴位配伍效应机制奠定基础。