何文娟，謝琦，王雅杰，譚智霖，廖炎輝

輕度認(rèn)知障礙(mild cognitive impairment，MCI)是正常認(rèn)知和癡呆之間的一種過渡狀態(tài)，患者認(rèn)知功能進(jìn)行性下降，但沒有達(dá)到癡呆的診斷標(biāo)準(zhǔn)[1]。65 歲以上的老年人群中有15%～20%患有MCI，其中15%發(fā)展為癡呆[2-3]，一旦發(fā)展為癡呆，將給患者家庭和社會帶來極大的負(fù)擔(dān)。有大量證據(jù)表明，在MCI期給予生活方式的干預(yù)及認(rèn)知訓(xùn)練可以有效改善患者認(rèn)知功能，因而MCI期被視為可以被干預(yù)和能延緩癡呆進(jìn)程的“時(shí)間窗”[4]，因此早期準(zhǔn)確診斷MCI 對于延緩癡呆進(jìn)程非常重要。然而，目前臨床上MCI的診斷標(biāo)準(zhǔn)多樣，且均主要依賴于臨床病史采集和神經(jīng)心理學(xué)評估，但評估過程中受到測評人員對臨界值的把握、受試者接受測試時(shí)的狀態(tài)等因素的影響，這種評估方法主觀性較強(qiáng)，診斷結(jié)果不夠穩(wěn)定，因此，尋找客觀、簡單的定量評估方法對于MCI的早期準(zhǔn)確診斷具有重要意義。

MCI影像生物標(biāo)志物的研究有望提供一種易量化的、可靠的、客觀的評估方式。近年來，靜息態(tài)功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging，rs-fMRI)發(fā)展迅速，它能夠揭示人腦內(nèi)在的自發(fā)性活動規(guī)律[5]，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于MCI影像生物標(biāo)志物的探索，但既往的研究主要使用局部一致性、低頻振幅、功能連接及獨(dú)立成分分析的方法進(jìn)行研究，目光聚焦在對局部腦區(qū)的研究上，但局部腦區(qū)的變化并不能完全解釋腦功能的異常，近年來迅猛發(fā)展的圖論的分析方式為彌補(bǔ)這一缺陷提供了強(qiáng)有力的工具。

圖論是一種數(shù)學(xué)分析工具，它以圖為研究對象，圖論中的圖可以定義為G=(V,E)，其中V 是一組有限的節(jié)點(diǎn)，E 是一組邊[6]，根據(jù)圖論，大腦被模擬成一個(gè)帶有節(jié)點(diǎn)和邊的圖，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)相對獨(dú)立的腦區(qū)，每條邊代表兩個(gè)腦區(qū)之間的功能連接[7]。應(yīng)用圖論及rs-fMRI 探索MCI 影像生物標(biāo)志物尚處于起步階段，相關(guān)研究較少，且結(jié)論多不一致[8]。在此背景下，本研究擬采用rs-fMRI 對MCI 患者的功能腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，并采用圖論的方法分析其全局屬性及節(jié)點(diǎn)屬性的變化規(guī)律，以期尋找MCI的影像生物標(biāo)志物，為MCI的早期準(zhǔn)確診斷提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 一般資料

本研究為前瞻性研究，并已取得廣州市第一人民醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)(批準(zhǔn)文號：K-2019-166-01)。研究者通過在體檢中心派發(fā)傳單及微信公眾號推廣招募志愿者，所有受試者都已簽署知情同意書。

MCI 組：自2018 年8 月至2021 年6 月共招募MCI患者28 例。納入標(biāo)準(zhǔn)：(1)符合Bondi 等制訂的MCI診斷標(biāo)準(zhǔn)[9]；(2)年齡≥60 歲，性別不限；(3)受教育年限≥7年；(4)受試者視力、聽力及精神狀態(tài)良好；(5)沒有明顯的行為和語言障礙；(6)受試者知情同意，且自愿參加研究。排除標(biāo)準(zhǔn)：(1)受試者為左利手或雙利手；(2)曾經(jīng)發(fā)生過腦創(chuàng)傷、腦腫瘤、腦梗死、腦出血、帕金森病或其他神經(jīng)系統(tǒng)疾病；(3)存在磁共振掃描禁忌證；(4)磁共振圖像質(zhì)量不達(dá)標(biāo)者；(5)不能配合完成神經(jīng)心理學(xué)量表評估者。

正常對照組(normal control，NC)：招募15 名健康志愿者為對照組。納入標(biāo)準(zhǔn)：(1)年齡≥60歲，性別不限；(2)日常生活能力正常，無自我主觀的認(rèn)知下降；(3)認(rèn)知功能正常；(4)沒有明顯的行為和語言障礙；(5)右利手。

1.2 認(rèn)知功能評估

由經(jīng)過訓(xùn)練的2名研究人員對所有受試者進(jìn)行整體認(rèn)知狀態(tài)評估，使用的量表包括：蒙特利爾認(rèn)知評估基礎(chǔ)量表(Montreal Cognitive Assessement Basic，MoCA-B)、華山版聽覺詞匯記憶測試量表(Audirory Verbal Learning Test-Huashan version，AVLT-H)、連線測試量表(Shape Trails Test，STT)、動物詞語流暢性測試量表(Animal Fluency Test，AFT)及Boston 命名試驗(yàn)量表(Boston Naming Test，BNT)。

1.3 MRI檢查方法

采用德國Siemens MAGNETOM Skyra 3.0 T MRI掃描儀及32 通道頭顱線圈進(jìn)行掃描，掃描時(shí)受試者保持平臥，頭部固定以減少頭部運(yùn)動，并佩戴3M降噪耳塞，全程保持靜止、閉眼的清醒狀態(tài)。對所有受試者均采集T1_MPRAGE (magnetization-prepared rapid acquisition gradient echo sequence)及rs-fMRI序列。

1.3.1 T1_MPRAGE序列

TR 2530 ms，TE 2.96 ms，TI 1100 ms，F(xiàn)OV 256 mm×256 mm，矩陣256×256，激勵(lì)次數(shù)1，翻轉(zhuǎn)角7°，帶寬240 Hz/Pz，層數(shù)192，層厚1 mm，層間距0.5 mm，體素大小1.0 mm×1.0 mm×1.0 mm，序列掃描時(shí)間共4 min 30 s。

1.3.2 rs-fMRI序列

采集靜息態(tài)血氧水平依賴(blood oxygenation level dependent，BOLD)序列，掃描參數(shù)為TR 2000 ms，TE 30 ms，F(xiàn)OV 224 mm×224 mm，矩陣64×64，層數(shù)32，翻轉(zhuǎn)角90°，層厚3.5 mm，層間距1 mm，體素大小3.5 mm×3.5 mm×3.5 mm，序列掃描時(shí)間共8 min。

1.4 數(shù)據(jù)處理方法

1.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理過程

使用GRETNA (Graph Theoretical Network Analysis)2.0 (https://www.nitrc.org/projects/gretna)軟件對rs-fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理過程包括：(1)將原始DICOM數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換成NIfTI格式；(2)去除前10個(gè)時(shí)間點(diǎn)圖像；(3)時(shí)間層校正；(4)頭動校正；(5)空間標(biāo)準(zhǔn)化；(6)空間平滑：全寬半高核用6 mm進(jìn)行平滑；(7)去線性漂移；(8)回歸協(xié)變量：回歸掉全腦信號、腦脊液信號及腦白質(zhì)信號；(9)時(shí)間帶通濾波(0.01～0.08 Hz)：過濾高頻、超低頻的噪聲信號。

1.4.2 構(gòu)建功能連接矩陣

使用GRETNA 2.0軟件構(gòu)建腦功能連接矩陣。首先，使用自動解剖標(biāo)記(automated anatomical labeling，AAL)圖譜將受試者的大腦及小腦分成116個(gè)腦區(qū)，獲取每個(gè)腦區(qū)的平均時(shí)間序列，計(jì)算116 個(gè)腦區(qū)之間的Pearson相關(guān)系數(shù)，再對這些相關(guān)系數(shù)進(jìn)行Fisher_Z變換，從而得到一個(gè)對稱的116×116相關(guān)系數(shù)矩陣。

1.4.3 大腦功能網(wǎng)絡(luò)分析

使用GRETNA 2.0軟件構(gòu)建大腦功能網(wǎng)絡(luò)，選定網(wǎng)絡(luò)稀疏度閾值的取值范圍為0.05～0.40，以0.01為步長，以保障網(wǎng)絡(luò)同時(shí)具有小世界屬性和稀疏特性，分別計(jì)算MCI組與NC組在該范圍內(nèi)所有36個(gè)閾值點(diǎn)的大腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩裕壕垲愊禂?shù)(clustering coefficient，Cp)、特征路徑長度(the shortest path length，Lp)、全局效率(global efficiency，Eglob)、局部效率(local efficiency，Eloc)、節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)(nodular clustering coefficient，NCp)、節(jié)點(diǎn)局部效率(nodular local efficiency，NEloc)。將計(jì)算得到的有差異的腦區(qū)用BrainNet Viewer (https://www.nitrc.org/projects/bnv)軟件進(jìn)行可視化。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

采用SPSS 22.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。連續(xù)變量符合正態(tài)分布以±s表示，采用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)比較MCI組與NC組間年齡、受教育年限的差異，使用χ2檢驗(yàn)比較兩組間性別構(gòu)成，P＜0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。分析兩組間全局拓?fù)鋵傩圆町悤r(shí)，使用每個(gè)拓?fù)鋵傩缘那€下面積(area under the curve，AUC)值，AUC值可以提供腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩缘目偟臉?biāo)量，而不依賴于單個(gè)閾值的選擇[10]，然后使用GRETNA軟件對MCI組與NC組的全局拓?fù)鋵傩赃M(jìn)行兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，選取網(wǎng)絡(luò)稀疏度閾值為0.2時(shí)，對2組間NCp及NEloc進(jìn)行兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，并采用Bonferroni校正對結(jié)果進(jìn)行多重比較校正，校正后P＜0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 人口學(xué)資料分析

MCI組與NC組在性別、年齡及受教育年限方面差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＞0.05)，見表1。

表1 兩組的人口學(xué)資料Tab.1 Demographic data of two groups

2.2 全局拓?fù)鋵傩苑治?/h3>

與NC 組相比：(1) MCI 組的Cp及Eloc降低，且差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.05)；(2) MCI組的Lp降低，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＞0.05)；(3) MCI 組的Eglob升高，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＞0.05)。見表2、圖1。

圖1 不同網(wǎng)絡(luò)稀疏度閾值下MCI組與NC組的全局拓?fù)鋵傩詫Ρ?。注：MCI組：輕度認(rèn)知障礙組；NC組：正常對照組。Fig.1 Comparison of global topological properties between MCI and NC under different network sparsity thresholds.Note:MCI:mild cognitive impairment;NC:normal control.

表2 MCI組與NC組全局拓?fù)鋵傩员容^(±s)Tab.2 Comparison of global topological properties between MCI and NC groups(±s)

表2 MCI組與NC組全局拓?fù)鋵傩员容^(±s)Tab.2 Comparison of global topological properties between MCI and NC groups(±s)

注：MCI組：輕度認(rèn)知障礙組；NC組：正常對照組；Cp：聚類系數(shù)；Lp：特征路徑長度；Eglob：全局效率；Eloc：局部效率；P＜0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

P值0.039 0.160 0.115 0.039參數(shù)Cp Lp Eglob Eloc MCI組(n=28)0.191±0.016 1.968±0.022 0.192±0.005 0.259±0.070 NC組(n=15)0.201±0.010 2.053±0.040 0.188±0.008 0.265±0.001 t值2.134-1.440 1.611-2.137

2.3 節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)屬性分析

2.3.1 節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)

選取網(wǎng)絡(luò)稀疏度閾值為0.2計(jì)算MC組及NC組的NCp。與NC 組相比，MCI 組的NCp在直回(L，R)、杏仁核(R)、距狀裂周圍皮層(L，R)、楔葉(L，R)、枕上回(L，R)、枕中回(L)、顳上回(R)明顯降低，差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.05)。見表3、圖2。

圖2 MCI 組與NC 組節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)比較，綠色小球表示MCI 組較NC 組節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)減低的腦區(qū)，綠色小球體積越大，表示減低越明顯。2A：軸位；2B：冠狀位；2C：矢狀位。注：REC：直回；AMYG：杏仁核；CAL：距狀裂周圍皮層；CUN：楔葉；SOG：枕上回；MOG：枕中回；STG：顳上回；L：左；R：右；MCI 組：輕度認(rèn)知障礙組；NC 組：正常對照組。 圖3 MCI組與NC組節(jié)點(diǎn)局部效率比較，綠色小球表示MCI組較NC組節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)減低的腦區(qū)，綠色小球體積越大，表示減低越明顯。3A：軸位；3B：冠狀位；3C：矢狀位。注：REC：直回；AMYG：杏仁核；CAL：距狀裂周圍皮層；CUN：楔葉；STG：顳上回；L：左；R：右；MCI 組：輕度認(rèn)知障礙組；NC組：正常對照組。Fig. 2Comparison of node clustering coefficient between MCI and NC groups.The green balls indicate the brain areas where the nodular clustering coefficient of the MCI group are lower than the NC group, the larger the ball, the more obvious the reduction. 2A:axial; 2B: coronal; 2C: sagittal. Note: REC:rectus gyrus; AMYG: amygdala; CAL:calcarine fissure and surrounding cortex;CUN:cuneiform; SOG: superior occipital gyrus; MOG: middle occipital gyrus; STG: superior temporal gyrus; L: left; R: right; MCI: mild cognitive impairment; NC:normal control. Fig. 3 Comparison of nodular local efficiency between MCI and NC groups.The green balls indicate the brain areas where the nodular clustering coefficient of the MCI group are lower than the NC group,the larger the ball,the more obvious the reduction.3A:axial;3B:coronal;3C:sagittal.Note:REC:rectus gyrus; AMYG: amygdala; CAL: calcarine fissure and surrounding cortex; CUN: cuneiform; STG: superior temporal gyrus; L: left; R: right; MCI: mild cognitive impairment group;NC:normal control.

表3 MCI組與NC組節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)比較(±s)Tab.3 Comparison of nodular clustering coefficients between MCI and NC groups(±s)

表3 MCI組與NC組節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)比較(±s)Tab.3 Comparison of nodular clustering coefficients between MCI and NC groups(±s)

注：MCI 組：輕度認(rèn)知障礙組；NC 組：正常對照組；P＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

P值0.002 0.039 0.026 0.029 0.034 0.016 0.009 0.013 0.027 0.037 0.021腦區(qū)名稱直回(L)直回(R)杏仁核(R)距狀裂周圍皮層(L)距狀裂周圍皮層(R)楔葉(L)楔葉(R)枕上回(L)枕上回(R)枕中回(L)顳上回(R)MCI組(n=28)0.566±0.092 0.558±0.101 0.528±0.103 0.628±0.119 0.640±0.130 0.607±0.127 0.616±0.139 0.569±0.139 0.574±0.156 0.562±0.133 0.543±0.086 NC組(n=15)0.662±0.093 0.628±0.104 0.605±0.104 0.720±0.141 0.732±0.133 0.700±0.085 0.726±0.097 0.677±0.104 0.678±0.107 0.662±0.166 0.611±0.092 t值-3.241-2.131-2.312-2.267-2.187-2.524-2.734-2.608-2.298-2.157-2.391

2.3.2 節(jié)點(diǎn)局部效率

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)稀疏度閾值為0.2 時(shí)，與NC 組相比，MCI組的NEloc在直回(L)、杏仁核(R)、距狀裂周圍皮層(L，R)、楔葉(L，R)、顳上回(R)明顯降低，差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.05)。見表4、圖3。

表4 MCI組與NC組節(jié)點(diǎn)局部效率比較(±s)Tab.4 Comparison of nodular local efficiency between MCI and NC groups(±s)

表4 MCI組與NC組節(jié)點(diǎn)局部效率比較(±s)Tab.4 Comparison of nodular local efficiency between MCI and NC groups(±s)

注：MCI 組：輕度認(rèn)知障礙組；NC 組：正常對照組；P＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

P值0.003 0.020 0.020 0.028 0.032 0.033 0.049腦區(qū)名稱直回(L)杏仁核(R)距狀裂周圍皮層(L)距狀裂周圍皮層(R)楔葉(L)楔葉(R)顳上回(R)MCI組(n=28)0.773±0.055 0.808±0.058 0.812±0.074 0.797±0.068 0.792±0.113 0.792±0.060 0.747±0.068 NC組(n=15)0.802±0.067 0.857±0.073 0.864±0.068 0.842±0.050 0.860±0.053 0.805±0.082 0.776±0.072 t值-3.131-2.416-2.414-2.273-2.215-2.202-2.028

3 討論

本研究通過rs-fMRI 及圖論的方法探索MCI 患者的功能腦網(wǎng)絡(luò)全局及節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋵傩宰兓?，并探索功能腦網(wǎng)絡(luò)的變化如何影響認(rèn)知功能。既往有少量研究采用圖論的方式對MCI 患者的功能腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩赃M(jìn)行了研究，但得出的結(jié)論不一致。我們的研究結(jié)果顯示MCI 患者的大腦功能網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)遭到破壞：首先，MCI組的全局拓?fù)鋵傩訡p及Eloc較NC組降低，且主要影響視覺及聽覺功能相關(guān)的腦區(qū)；其次，MCI 組的Lp具有降低的趨勢，Eglob具有升高的趨勢。本研究是既往采用圖論對MCI 影像生物標(biāo)志物進(jìn)行研究的重要補(bǔ)充。

3.1 MCI患者全局拓?fù)鋵傩宰兓捌渖窠?jīng)機(jī)制

本研究結(jié)果顯示隨著網(wǎng)絡(luò)稀疏度閾值的增加，MCI 組與NC 組的Cp及Eloc均升高，進(jìn)一步比較顯示，MCI 組的Cp及Eloc較NC 組降低。雖然Lp及Eglob在MCI組與NC 組之間的差異沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，但與NC 組相比，MCI 組的Lp具有下降的趨勢，Eglob具有上升的趨勢。Cp為節(jié)點(diǎn)趨向聚類的程度[11]，Eloc為由節(jié)點(diǎn)及其相鄰節(jié)點(diǎn)組成的子網(wǎng)絡(luò)中最短平均路徑長度的倒數(shù)[12]，Lp為網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)對之間最短路徑長度的平均值[13]，Eglob為所有節(jié)點(diǎn)對之間特征路徑長度平均值的倒數(shù)[14]。Cp和Eloc均反映功能腦網(wǎng)絡(luò)的局部信息處理能力，也在一定程度上反映網(wǎng)絡(luò)防御隨機(jī)攻擊的能力，Cp及Eloc越高，表示腦網(wǎng)絡(luò)的局部信息處理能力越強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)防御攻擊的能力越強(qiáng)；而Lp和Eglob反映腦網(wǎng)絡(luò)的全局水平信息整合能力，Lp越短、Eglob越高，腦網(wǎng)絡(luò)全局信息整合能力越強(qiáng)[15]。因此，推測MCI 患者的鄰近腦區(qū)之間短連接中斷，長距離腦區(qū)之間的長連接有增加的趨勢，腦網(wǎng)絡(luò)局部專業(yè)化和全局一體化之間的平衡受到干擾，從而導(dǎo)致腦網(wǎng)絡(luò)分離功能減弱，整合能力代償性有所增加。在既往的研究中也討論過MCI患者全局拓?fù)鋵傩愿淖?，但是得出來的結(jié)論有差異。Yao等[16]發(fā)現(xiàn)Lp在MCI組與NC組之間差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，而Son 等[17]發(fā)現(xiàn)MCI 組的Lp較NC 組顯著降低，近年來Zhang 等[18]研究顯示MCI 組的Lp顯著縮短，Eglob提高，Xu 等[19]發(fā)現(xiàn)MCI 組的Cp較NC 組增高，Xue 等[20]發(fā)現(xiàn)與NC 組相比，遺忘型MCI 組的Lp升高，Eglob顯著降低。多個(gè)研究得出的結(jié)論不一致的原因可能是：首先，由于MCI的異質(zhì)性，臨床有多種病因可導(dǎo)致MCI，不同的病因?qū)е碌牟±砩砀淖儾灰粯?，從而?dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)改變不一樣；其次，可能是因?yàn)槭茉囌叩腗CI 類型不一樣，有的選取遺忘型MCI 進(jìn)行研究[20]，有的沒有對MCI患者進(jìn)行分型[18]；最后，有可能是因?yàn)樗捎玫难芯渴侄尾灰粯樱械牟捎胷s-fMRI進(jìn)行研究[19-20]，有的采用正電子發(fā)射體層成像(positron emission tomography，PET)進(jìn)行研究[17]。我們的研究結(jié)論與既往以健康老年人為研究對象的研究結(jié)果相一致，與年輕人相比，老年人的Cp及Eloc顯著降低，體現(xiàn)了神經(jīng)退行性變的拓?fù)鋵傩宰兓痆21]。MCI 大部分是由神經(jīng)退行性疾病所導(dǎo)致的，我們的研究結(jié)果符合神經(jīng)退行性變的發(fā)展規(guī)律，為MCI患者認(rèn)知障礙提供了神經(jīng)生物學(xué)解釋。

3.2 MCI患者節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋵傩宰兓捌湎鄳?yīng)腦區(qū)

本研究顯示與NC 組相比，MCI 組的NCp顯著降低的腦區(qū)位于直回(右)、杏仁核(右)、距狀裂周圍皮層(左、右)、楔葉(左、右)、枕上回(左、右)、枕中回(左)、顳上回(右)，MCI 組的NEloc顯著降低的腦區(qū)位于直回(左)、杏仁核(右)、距狀裂周圍皮層(左、右)、楔葉(左、右)、顳上回(右)。以上腦區(qū)主要包含了視覺初級皮層及聽覺中樞，與視覺及聽覺功能高度相關(guān)[22]。因此，推測MCI患者視覺功能網(wǎng)絡(luò)和聽覺功能網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的短連接減少可能是MCI 患者認(rèn)知功能障礙的神經(jīng)機(jī)制之一。這與既往關(guān)于視覺網(wǎng)絡(luò)與認(rèn)知功能障礙相關(guān)的研究相一致，既往有研究顯示多發(fā)性硬化患者視覺功能障礙是由枕葉內(nèi)功能連通性減弱引起的，且與認(rèn)知功能障礙之間存在直接或間接的關(guān)系[23]。

本研究具有一定的局限性。首先，本研究樣本量較小，統(tǒng)計(jì)分析可能會有一定的偏倚，下一步將擴(kuò)大樣本量來驗(yàn)證我們研究結(jié)果的可重復(fù)性；其次，本研究未對青年及中年MCI患者的拓?fù)鋵傩赃M(jìn)行研究，今后將對青中年MCI 患者進(jìn)行相關(guān)研究；最后，本研究未做獨(dú)立的視覺功能相關(guān)量表評估，以后將加入相關(guān)量表評估并分析其與認(rèn)知功能的相關(guān)性。

綜上所述，通過rs-fMRI與基于圖論的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法對MCI患者的全局及節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋵傩缘姆治?，筆者認(rèn)為MCI患者的局部信息處理能力遭到破壞，且主要影響視覺及聽覺相關(guān)的腦區(qū)。研究結(jié)果表明Cp及Eloc降低可能成為潛在的MCI 影像生物標(biāo)志物，為MCI的早期準(zhǔn)確診斷提供科學(xué)依據(jù)。

作者利益沖突聲明：全部作者均聲明無利益沖突。