復雜網絡在癲癇患者腦結構網絡中應用研究.pdf

1、迄今所知，人腦是最復雜的系統(tǒng)之一。腦影像技術的出現使研究人員可以非侵入的直接探查大腦的結構與功能。本文采用大腦的結構磁共振成像數據，構建腦結構網絡，利用復雜網絡理論，研究原發(fā)性全面強直陣攣癲癇患者(Generalized tonic-clonic seizure,GTCS)的腦結構網絡異常。
　　分析結構磁共振成像數據基于體素形態(tài)學（voxel-based morphometry,VBM）方法，用雙樣本T檢驗比較癲癇患者組和正常對

2、照組之間的腦區(qū)灰質體積差異，基于AAL模板，采用Pearson相關系數方法構建癲癇患者組和正常對照組腦結構網絡。運用復雜網絡相關理論，分別計算其腦結構網絡的“小世界”屬性及基本網絡參數（最短路徑長度、聚類系數、局部效率和全局效率等），分析兩組人群腦結構網絡的差異性特征。研究結果表明，與正常對照組相比，癲癇患者組在小腦、丘腦、顳葉、額葉、扣帶回等腦區(qū)發(fā)生顯著的灰質體積萎縮。兩組結構網絡都表現出了“小世界”屬性，且網絡量化參數中最短路徑長度

3、和全局效率，正常對照組的均優(yōu)于癲癇患者組，而聚類系數和局部效率正常組的卻低于癲癇患者組。該結果證實了癲癇組局部效率的增加是腦結構網絡進行“平衡化”的結果，是對大腦全局效率降低的一種補償。
　　研究了節(jié)點與邊混合動態(tài)相繼故障模型（CLM）對癲癇患者的腦結構網絡。選擇腦灰質體積萎縮腦區(qū)與節(jié)點度值最小腦區(qū)重合區(qū)域作為攻擊目標，分析對比正常組與癲癇組的被試腦結構網絡抵抗相繼故障的能力。本文將腦結構網絡的節(jié)點度值按照從大到小的順序排列，選擇

4、節(jié)點度值最小腦區(qū)與灰質體積萎縮腦區(qū)重合的六個腦區(qū)進行攻擊，計算在不同的容量系數條件下網絡的效率，將結果與正常對照組的結果進行比較。結果發(fā)現，與正常對照組相比，癲癇患者組腦結構網絡在襲擊灰質體積萎縮腦區(qū)與節(jié)點度值最小腦區(qū)重合的腦區(qū)時，具有較強的魯棒性，證實了癲癇患者腦區(qū)灰質體積萎縮確實對腦結構網絡的拓撲結構產生了一定的破壞，導致出現更多的離散節(jié)點，自然網絡的魯棒性也就比正常組強。為預防因癲癇相關腦區(qū)發(fā)生異常而引發(fā)其他腦區(qū)障礙，應同樣重視、