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1、基于無創(chuàng)神經(jīng)影像技術(shù),包括功能磁共振成像(fMRI)技術(shù)的大腦研究已成為一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。以往的腦功能成像研究主要著重于研究被試執(zhí)行特定任務(wù)時(shí)特定大腦功能區(qū)域的活動(dòng)變化。但是從能量消耗的角度來看,任務(wù)所激發(fā)的大腦活動(dòng)只是整個(gè)大腦活動(dòng)的冰山一角。因?yàn)橛糜谥文切┤蝿?wù)所對(duì)應(yīng)的大腦活動(dòng)變化的能量消耗最多只能達(dá)到大腦基本能量消耗的5%。絕大部分的腦能量被用于與外界事件無關(guān)的神經(jīng)回路活動(dòng)也即大腦自發(fā)性活動(dòng)。顯然我們的大腦更大程度上是在維持其內(nèi)在
2、的自發(fā)性活動(dòng)。要全面了解大腦功能,我們就必須去發(fā)掘這些主要的大腦活動(dòng)中所包含的信息?;谶@個(gè)考慮,過去十幾年中靜息狀態(tài)大腦自發(fā)性活動(dòng)研究已經(jīng)在功能成像領(lǐng)域迅速成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。
相對(duì)于其它神經(jīng)影像方法而言,血氧水平依賴(BOLD)功能磁共振成像技術(shù)擁有較高的時(shí)間-空間分辨率,因而成為靜息狀態(tài)大腦自發(fā)性活動(dòng)研究的主要手段。目前一些研究小組已經(jīng)提出多種根據(jù)靜息狀態(tài)BOLD-fMRI數(shù)據(jù)來表征大腦自發(fā)性活動(dòng)性質(zhì)的分析方法和指標(biāo)。這些
3、分析方法主要從功能分化和功能整合兩個(gè)角度,考察大腦局部區(qū)域自發(fā)性活動(dòng)、功能子網(wǎng)絡(luò)和全腦功能連接組等三個(gè)層次上的各種功能特性。
大腦功能子網(wǎng)絡(luò)的功能特性一般使用功能連接來描述。功能連接主要使用基于種子區(qū)域的功能連接或者以獨(dú)立分量分析(ICA)為基礎(chǔ)的功能網(wǎng)絡(luò)方法來進(jìn)行分析。局部區(qū)域大腦自發(fā)性活動(dòng)的特征可以使用局部一致性(ReHo)或者低頻波動(dòng)振幅(ALFF)等方法來進(jìn)行描述。不同研究小組已經(jīng)使用這些分析方法分別發(fā)現(xiàn)了一些穩(wěn)定的大
4、腦自發(fā)性活動(dòng)的模式,并且發(fā)現(xiàn)這些特征模式會(huì)因?yàn)槟X功能狀態(tài)或腦疾病狀態(tài)而改變,初步論證了這些靜息狀態(tài)fMRI分析指標(biāo)作為識(shí)別大腦疾病或者判斷治療效果的生物學(xué)標(biāo)記的潛力。由于這些分析指標(biāo)都是基于BOLD-fMRI測(cè)量數(shù)據(jù)計(jì)算得到的一些度量,在將它們真正應(yīng)用到基礎(chǔ)研究和臨床實(shí)用之前,我們必須進(jìn)行兩項(xiàng)重要的論證研究。一是研究他們的短時(shí)、中時(shí)和長(zhǎng)時(shí)間的可靠性(重測(cè)信度);二是尋找它們的生理意義。重測(cè)信度測(cè)試是目前靜息狀態(tài)fMRI研究的重要方向,也
5、是比較欠缺的方向。據(jù)我們所知,在我們的研究之前,很少有文章在健康人類大腦上進(jìn)行局部一致性的重測(cè)可重復(fù)性驗(yàn)證,也沒有文章基于同一組重測(cè)數(shù)據(jù)或者基于中等的重測(cè)間隔(2個(gè)月左右)的數(shù)據(jù)對(duì)上述分析指標(biāo)進(jìn)行重測(cè)信度的測(cè)試。在靜息狀態(tài)大腦活動(dòng)分析指標(biāo)的生理意義研究方面,目前有一些基于不同模態(tài)數(shù)據(jù)的間接比照。但是據(jù)我們所知,還沒有人去研究這些靜息狀態(tài)fMRI分析指標(biāo)和大腦生理指標(biāo)如腦代謝之間的直接關(guān)聯(lián)。
基于上述研究背景,本文提出兩個(gè)主要研
6、究課題:(1)測(cè)試上述幾種常用的靜息狀態(tài)fMRI分析指標(biāo)在中等重測(cè)間隔的靜息狀態(tài)BOLD-fMRI重測(cè)數(shù)據(jù)上的重測(cè)信度;(2)尋找這些分析指標(biāo)與潛在的大腦生理指標(biāo)之間的直接聯(lián)系。為了完成第一個(gè)研究課題,我們同時(shí)分析了四種常用的靜息狀態(tài)fMRI分析指標(biāo)(包括基于種子區(qū)域的功能連接、基于ICA的大腦功能網(wǎng)絡(luò)、局部一致性和低頻波動(dòng)振幅)在同一組2個(gè)月重測(cè)的靜息狀態(tài)BOLD-fMRI數(shù)據(jù)上的重測(cè)信度。大腦血流灌注(CBF)是一種定量的生理指標(biāo)。
7、它跟大腦的代謝是密切耦合的,并且常被用來作為大腦局部功能活動(dòng)(包括靜息狀態(tài)大腦活動(dòng))的替代標(biāo)志。因此我們通過分析基于種子區(qū)域的功能連接、局部一致性和低頻波動(dòng)振幅等分析指標(biāo)與CBF之間的相關(guān)性來完成第二個(gè)研究課題。本文的主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)果總結(jié)如下:
?。?)靜息狀態(tài)fMRI分析指標(biāo)的重測(cè)信度研究。我們收集了32個(gè)健康被試間隔2個(gè)月重測(cè)的靜息狀態(tài)BOLD-fMRI圖像數(shù)據(jù),并進(jìn)行四種靜息狀態(tài)fMRI分析指標(biāo)(包括基于種子區(qū)域的功能連
8、接、基于ICA的大腦功能網(wǎng)絡(luò)、局部一致性和低頻波動(dòng)振幅)的重測(cè)信度分析。對(duì)于兩次掃描數(shù)據(jù)分析得到的基于種子區(qū)域(前扣帶回和后扣帶回)的功能連接、局部一致性和低頻波動(dòng)振幅的類內(nèi)相關(guān)系數(shù)(ICC)分析發(fā)現(xiàn)這些分析指標(biāo)在各自的顯著性區(qū)域大多數(shù)是重測(cè)可重復(fù)的。兩次掃描圖像基于ICA的獨(dú)立分量功能網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果表現(xiàn)出非常相似的空間分布模式,但是只有部分區(qū)域通過ICC重測(cè)信度測(cè)試。這一部分重測(cè)信度實(shí)驗(yàn)彌補(bǔ)了中等重測(cè)間隔上這些分析指標(biāo)的重測(cè)信度研究不足
9、。
(2)靜息狀態(tài)fMRI分析指標(biāo)與CBF的相關(guān)性研究。我們收集了15個(gè)被試間隔2個(gè)月重復(fù)采集的靜息狀態(tài)BOLD-fMRI數(shù)據(jù)和動(dòng)脈血質(zhì)子自旋標(biāo)記(ASL)成像數(shù)據(jù),分別計(jì)算得到基于種子區(qū)域的功能連接、局部一致性、低頻波動(dòng)振幅等靜息狀態(tài)fMRI分析指標(biāo)和CBF圖像。然后分別計(jì)算CBF與這些分析指標(biāo)之間的相關(guān)性,并檢驗(yàn)這些相關(guān)性的重測(cè)穩(wěn)定性。結(jié)果顯示,全腦平均CBF與全腦平均或者局部的基于種子區(qū)域(腹側(cè)/背側(cè)前扣帶回和后扣帶回)
10、的功能連接、局部一致性及低頻波動(dòng)振幅之間均沒有可重復(fù)的顯著相關(guān)性。局部CBF與基于種子區(qū)域(背側(cè)前扣帶回和后扣帶回)的功能連接、局部一致性及低頻波動(dòng)振幅之間表現(xiàn)出了可靠的局部相關(guān)性。這些結(jié)果提示我們CBF對(duì)這些分析指標(biāo)的區(qū)域線性調(diào)制作用。這部分實(shí)驗(yàn)確認(rèn)了這些靜息狀態(tài)fMRI分析指標(biāo)與潛在的大腦能量消耗之間的聯(lián)系。
?。?)不同功能網(wǎng)絡(luò)的CBF差異探索。我們首先使用群體水平ICA功能網(wǎng)絡(luò)分析得到默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)和執(zhí)行控制網(wǎng)絡(luò)的空間模板
11、,然后分別提取所有被試的這兩個(gè)模板區(qū)域內(nèi)的平均CBF進(jìn)行統(tǒng)計(jì)差異性分析。結(jié)果顯示兩個(gè)功能網(wǎng)絡(luò)區(qū)域內(nèi)的平均CBF在兩次掃描的分析中都是顯著不同的,默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)的平均CBF總是比執(zhí)行控制控制網(wǎng)絡(luò)的平均CBF顯著得高。
本文對(duì)靜息狀態(tài)fMRI分析指標(biāo)的重測(cè)信度分析以及它們與腦血流灌注之間的相關(guān)性研究驗(yàn)證了這些分析指標(biāo)的重測(cè)信度,并找到了CBF與這些分析指標(biāo)之間的區(qū)域相關(guān)性。本文的結(jié)果既彌補(bǔ)了這些分析指標(biāo)的中等重測(cè)間隔的重測(cè)信度研究欠
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