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        基于Group ICA 探究認(rèn)知障礙患者靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)異常

        2020-06-23 00:14:32趙杰趙凡河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院門國尊河北大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院
        數(shù)碼世界 2020年5期
        關(guān)鍵詞:區(qū)域功能

        趙杰 趙凡 河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院 門國尊 河北大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院

        1 引言

        輕度認(rèn)知功能障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)屬于一種神經(jīng)系統(tǒng)慢性退行性疾病,是指介于正常老化和癡呆之間的一種認(rèn)知缺損狀態(tài)。但是,確診為MCI 的患者轉(zhuǎn)化為阿爾茲海默癥的危險率極高,許多臨床病例都表明中晚期治療效果狀況不佳,因此近幾年研究者們將方向轉(zhuǎn)向了對其早期診斷和預(yù)防干預(yù)。

        探究分析MCI 患者與健康老年人(HC)的靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)(RSN)的特點及差異可以有效判斷MCI 的病變區(qū)域,從而進行MCI 的診斷治療。本文采用了成組獨立成分分析方法(Group ICA)對MCI 患者和健康老年人的靜息態(tài)腦功能磁共振成像(fMRI)數(shù)據(jù)進行處理分析,并對其默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)(Default Mode Network,DMN)和中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)(Central Executive Network,CEN)進行詳細(xì)的對比判斷,以期可以對兩個網(wǎng)絡(luò)的功能連接性進行統(tǒng)計學(xué)分析,從而達到有助于對MCI 的診斷和預(yù)防。

        2 材料與方法

        2.1 研究對象

        本研究的實驗數(shù)據(jù)來自開放式數(shù)據(jù)庫阿爾茨海默病神經(jīng)影像學(xué)倡議(ADNI)。本研究使用了該數(shù)據(jù)庫中MCI 患者和HC的功能性MRI 數(shù)據(jù)。

        數(shù)據(jù)的掃描參數(shù)如下:結(jié)構(gòu)圖像回波時間TE=30ms,重復(fù)時間TR=3s,翻轉(zhuǎn)角FA=8°,分辨率為64×64;功能圖像層厚3.3mm;圖像維度64×64×48;體素大小3.31×3.31×3.31mm3。

        2.2 統(tǒng)計學(xué)分析

        GroupICA 是一種無監(jiān)督的盲源分離技術(shù),可以有效的進行組數(shù)據(jù)的處理,有利于進行組數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)分析。同時GroupICA 算法可以避免將傳統(tǒng)獨立成分方法直接應(yīng)用到多個被試者的fMRI 數(shù)據(jù)處理時出現(xiàn)的計算量大、耗時多、數(shù)據(jù)處理效率低等問題。Group ICA方法的改進,使其應(yīng)用更加廣泛,它減少了繁復(fù)的計算可以避免我們在處理數(shù)據(jù)時由于計算而產(chǎn)生的不必要的錯誤,這使得我們的研究可以更加快捷且準(zhǔn)確。圖1 是基于Group ICA 算法的實驗流程,可以分為五個階段:預(yù)處理、數(shù)據(jù)降維、獨立成分估計、數(shù)據(jù)重建、統(tǒng)計分析。

        使用數(shù)據(jù)處理軟件包spm12 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software),對圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,涉及時間層矯正、頭動矯正、空間標(biāo)準(zhǔn)化、高斯平滑。其中將數(shù)據(jù)中平移超過1.5mm 和旋轉(zhuǎn)超過2°的數(shù)據(jù)進行排除,將每個被試者的圖像配準(zhǔn)到標(biāo)準(zhǔn)的蒙特利爾神經(jīng)研究所模板,以3*3*3mm3的體素進行重采樣,采用半高全寬的6mm*6mm*6mm 高斯核函數(shù)進行空間平滑。

        使用GIFT(group ICA of fMRI toolbox)軟件對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行獨立成分分析,包括數(shù)據(jù)壓縮、ICA 估計和數(shù)據(jù)反重構(gòu)。其中數(shù)據(jù)降維后使用MDL 標(biāo)準(zhǔn)運算識別獨立成分(IC)。對每個被試者的IC 進行重建,并進行Fisher Z 轉(zhuǎn)換。本實驗中MCI 患者和HC 中IC 的估計數(shù)量均為113,選擇infomax 算法,運算次數(shù)為140 次。

        采用單樣本t 檢驗(Alphasim 校正,以P <0.05 為檢驗水準(zhǔn)),根據(jù)最大空間相關(guān)原理計算MCI 患者和HC 被試者數(shù)據(jù)的RSN。在本實驗中我們著重對DMN 和CEN 進行分析,進而我們使用雙樣本t 檢驗來比較RSN 的功能連接(functional connectivity,F(xiàn)C)差異。

        圖1 基于Group ICA 的fMRI 數(shù)據(jù)的處理流程圖

        3 結(jié)果

        3.1 研究對象的基本資料

        如表1,經(jīng)卡方檢驗,兩組性別、年齡差異無統(tǒng)計學(xué)意義。其中CDR 為臨床癡呆分級量表。

        表1 兩組研究對象的基本資料

        3.2 MCI 與HC 靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)的功能連接比較

        對DMN 和CMN 進行統(tǒng)計學(xué)分析得到圖2 和圖3,分別為MCI 組與HC 組的腦網(wǎng)絡(luò)激活差異區(qū)域分布情況和腦網(wǎng)絡(luò)激活差異區(qū)域?qū)Ρ葓D。使用REST 軟件提取組間差異性腦區(qū)的功能連接值,再使用SPSS 軟件進行pearson 相關(guān)性分析,得到如表2 的結(jié)果。

        在我們結(jié)果圖中可以看到DMN 中的異常腦區(qū)為左側(cè)顳 中 回(left middle temporal gyrus,MTG.L)、左 舌 回(left lingual gyrus,ING.L)和左側(cè)眼眶部額下回(Inferior frontal gyrus,ORBinf.L);在CEN 中的為左側(cè)背外側(cè)額上回(left dorsolateral superior frontal gyrus,SFGdor.L)、左側(cè)額中回(left middle frontal gyrus,MFG.L)、右側(cè)顳上回(right superior temporal gyrus,STG.R)和右側(cè)顳中回(right middle temporal gyrus,MTG.R)。并且左舌回、左側(cè)眼眶部額下回、左側(cè)額中回和左側(cè)背外側(cè)額上回的功能連接減弱,在左側(cè)顳中回、右側(cè)顳上回和右側(cè)顳中回的功能連接增強。

        圖2 MCI 與HC 的RSN 激活區(qū)域

        圖3 MCI 與HC 的RSN 差異

        表2 兩組間的功能連接異常腦區(qū)

        4 討論

        阿爾茨海默癥的產(chǎn)生與發(fā)展是一個緩慢并持續(xù)的過程,MCI 經(jīng)過多年可能會發(fā)展成為AD,也有可能并不發(fā)生變化。因此,對MCI 的準(zhǔn)確診斷對阿爾茲海默癥的治療具有十分重要的意義。腦功能連接的改變是認(rèn)知功能障礙較敏感的指標(biāo),默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)及中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是維持高級認(rèn)知功能重要的功能連接, 是神經(jīng)認(rèn)知的核心。

        對比MCI 與HC 的腦網(wǎng)絡(luò)可以更加有效的判斷出現(xiàn)差異的區(qū)域,本研究采用Group ICA 方法,在不需要先驗知識的前提下,應(yīng)用于MCI 患者的fMRI 數(shù)據(jù),而fMRI 因其無創(chuàng), 可作為該類疾病診斷的輔助技術(shù)。這可以使得我們的數(shù)據(jù)處理的更加具有科學(xué)性,降低實驗誤差,同時對MCI 患者的腦網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)內(nèi)功能連接性進行分析,客觀而全面地反映出患者靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)的變化,并努力探討患者可能存在的神經(jīng)生物學(xué)機制。

        默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)是目前研究最為廣泛和深入的、最重要的靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)。本研究發(fā)現(xiàn)輕度認(rèn)知障礙患者在默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)中的左側(cè)顳中回、左舌回和左側(cè)眼眶部額下回分區(qū)域的功能連接的異常,這與我們目前發(fā)現(xiàn)的患者病變區(qū)域一致。并且在圖3 中可以發(fā)現(xiàn)左舌回和左側(cè)眼眶部額下回區(qū)域的功能連接降低,ING.L 腦區(qū)主要負(fù)責(zé)視覺處理,患者該區(qū)域及其周圍皮質(zhì)的異常會使得視覺感官出現(xiàn)明顯的差異性;患者額下回的區(qū)域出現(xiàn)異常已經(jīng)可以在解剖學(xué)中得以印證。在左側(cè)顳中回區(qū)域的功能連接增加,表明患者存在補償連接機制。而MTG 腦區(qū)與我們?nèi)粘5拈喿x功能有關(guān),MCI 患者該區(qū)域FC 的異常使得患者在其閱讀過程反應(yīng)受限,使其功能受損。

        中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)是與人類認(rèn)知控制有關(guān)的腦網(wǎng)絡(luò),并且其額葉區(qū)與情景記憶有關(guān)。在圖4 中可以發(fā)現(xiàn)MCI 患者中左側(cè)背外側(cè)額上回和左側(cè)額中回的功能連接減少,這也就為MCI 患者的記憶障礙提供了可能的解釋;并且在右側(cè)顳上回和右側(cè)額中回的功能連接增加,表明患者存在補償連接機制,這部分區(qū)域的異常是與患者記憶的缺失有關(guān)。中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)中四個區(qū)域的功能連接的異常使得MCI 患者的記憶功能出現(xiàn)問題,對于該網(wǎng)絡(luò)的探究使我們對MCI 患者的記憶功能異常區(qū)域更加明確,有助于我們對于MCI 患者腦網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測。

        綜上所述,使用GroupICA 及其統(tǒng)計學(xué)分析方法能夠敏感地檢測到異常的腦結(jié)構(gòu)區(qū)域,從而更全面地理解MCI 的病理生理機制。本實驗實現(xiàn)了對MCI 患者與健康老年人兩個腦網(wǎng)絡(luò)的對比,并且發(fā)現(xiàn)了MCI 患者在DMN 和CEN 中的FC 發(fā)生異常的區(qū)域,從而更全面地理解MCI 的病理生理機制。這就使得我們可以在早期診斷過程中便于識別病癥的變化,以輔助預(yù)判MCI 向AD 轉(zhuǎn)化的程度,從而達到AD 的階段性治療。

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