FLAIR-DTI与传统DTI技术对构建大脑结构网络的影响

目的探讨液体反转衰减恢复序列(FLAIR-DTI)与传统DTI技术对构建大脑结构网络的影响。方法对22例受试者进行传统DTI及FLAIR-DTI扫描,运用确定性纤维追踪的方法构建两组大脑的结构网络,采用多重线性回归分析方法比较两种扫描技术下构建的大脑结构网络的拓扑学性质的差异。结果两种技术下的大脑结构网络均符合小世界的属性,但FLAIR-DTI技术构建的大脑结构网络具有显著增高的全局和局部网络效率。局部参数显著增高的区域位于CSF较多的区域,主要包括中央后回、脑室周围的相关区域、额下回、颞下回及视觉皮层的相关区域。结论 FLAIR-DTI获得的数据所构建的大脑结构网络排除了CSF的影响,比传统DTI拥有更高的网络效率,这对今后采用DTI技术研究大脑结构网络及白质纤维束的研究具有重要的启发作用。

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.