旁海马组织脑网络图谱研究

发布时间：2017-09-17 17:41

  本文关键词：旁海马组织脑网络图谱研究

  更多相关文章： 旁海马 脑网络图谱 脑网络 阿尔兹海默症 记忆网络

【摘要】：旁海马组织位于内侧颞叶,是连接海马和大脑新皮层的重要通道。旁海马参与很多重要的认知功能,比如长时记忆、工作记忆以及感知。由于旁海马参与功能的重要性和复杂性,正确识别人类活体大脑的旁海马解剖组织结构是我们深刻认识旁海马功能的主要障碍之一。但是,目前缺少一个适用于神经影像学研究的精细并且正确的旁海马组织图谱。目前常用的大脑图谱总是粗糙的描述这个区域,比如AAL模板、FreeSurfer模板等。这些图谱最大的问题是与细胞构筑研究并不一致。因此,目前对于旁海马功能的研究只能基于旁海马传统解剖定义框架在结构磁共振像上通过手工勾取感兴趣区的方式进行。基于细胞构筑的传统解剖定义旁海马组织具有三个亚区,分别是内嗅皮质(ERC)、嗅周皮质(PRC)和旁海马皮质(PHC)。但是这样的旁海马组织解剖区分也是不精细的,在嗅周皮质或者旁海马皮质之间可能存在功能异质性的亚区。因此,本文使用基于白质纤维束结构连接模式分区的方法对旁海马进行划分,得到了适用于影像学研究的精细旁海马组织脑网络图谱。由于旁海马组织是记忆网络的核心脑区,并且影响多种神经疾病,特别是阿尔兹海默症(AD)。在此研究中,我们利用T1结构加权像和静息态功能磁共振成像来研究旁海马组织脑网络图谱各亚区在AD/MCI数据中的结构改变和脑网络异常表征。大量研究表明APOE4基因是AD重要的风险基因,因此我们还通过静息态功能磁共振成像研究了基于旁海马脑网络图谱的APOE4基因功能连接脑网络表征。本文的主要成果如下:1、我们根据弥散张量成像数据,通过基于白质纤维束结构连接模式分区的方法在两个不同分辨率、不同人种的独立样本上一致性的把旁海马组织细分为四个亚区。根据在分区结果拓扑分布中的跨物种相似性,参考猴脑图谱在旁海马区的命名,我们将这四个亚区命名为:头端嗅周皮质(PRCr)、尾部嗅周皮质(PRCc)、旁海马皮质(PHC)和内嗅皮质(ERC)。特别地,PRCr、PRCc和PHC这三个亚区构成了传统旁海马解剖定义的海马旁回(PHG)。这是人类第一个适用于影像学研究的精细旁海马组织图谱。在进一步的研究中,我们通过弥散张量成像数据和静息态功能磁共振数据对得到的旁海马组织脑网络图谱四个亚区进行了结构连接和功能连接分析。结构连接和功能连接结果一致的表明PRCr是前颞叶记忆系统的核心节点,PHC是后内侧记忆系统的核心节点,而PRCc整合了前颞叶和后内侧记忆系统。同时我们也发现ERC是海马旁回三个亚区与海马进行连接的重要通道。这些结果使得我们拓展了目前经典的内侧颞叶记忆系统模型和记忆引导行为的双皮层网络模型。2、我们通过T1结构加权像和静息态功能磁共振数据研究最新得到的旁海马图谱四个亚区在两个中心AD/MCI数据上可重复的结构萎缩模式和功能连接异常模式。研究结果发现ERC和PRCr两个亚区从健康被试到MCI到AD灰质体积呈现显著减少趋势,也与AD疾病最早在这两个亚区发生组织病理学病变结论吻合。另外我们发现PHC亚区在健康被试与AD之间的灰质体积差异并不是十分显著,这表明旁海马各亚区在AD/MCI数据中的萎缩模式是不同的。在进一步的各亚区功能连接异常网络分析中,我们发现旁海马各亚区受到AD疾病影响的脑区都是属于默认网络。特别地,我们发现PRCr、PRCc和PHC三个亚区在后扣带功能连接受影响的亚区不同,这与后扣带是全脑几个大尺度网络的回声,后扣带的亚区分别对应一个大脑的大尺度网络这一模型吻合。最后,我们将旁海马各亚区的结构和功能连接受AD/MCI疾病影响结构与以整个旁海马为种子点受疾病影响结构进行比较发现,不论是在结构还是功能连接结果中以整个旁海马为种子点的结果综合了所有亚区受影响的结果,是旁海马各亚区受疾病影响结果的一个合集,但是没有体现出各个亚区之间的差异和区别,对于疾病的研究不够精准。这一结果表示了我们需要对大的脑区进行功能特异性亚区划分,也在疾病研究层面体现了我们分区的意义和必要性。3、我们利用静息态核磁共振数据研究了旁海马脑网络图谱四个亚区受APOE4基因影响的全脑功能连接模式。我们发现PRCr受APOE4基因影响的脑区主要属于前颞叶系统,PHC受APOE4基因影响的脑区主要属于后内侧系统,而PRCc受APOE4基因影响的脑区既包含了PRCr受影响的脑区也包含了PHC受影响的脑区。这表明PRCc整合了PRCr和PHC连接网络这一模型假设受到了APOE4基因影响。也从基因层面验证了我们提出的PRCc整合了前颞叶-后内侧记忆系统这一模型假设。
【关键词】：旁海马 脑网络图谱 脑网络 阿尔兹海默症 记忆网络
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R338;R445.2
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 绪论13-32
• 1.1 引言13-14
• 1.2 人类脑图谱的发展历程14-21
• 1.2.1 Brodmann脑图谱14-15
• 1.2.2 Talairach立体脑图谱和AAL模板15-17
• 1.2.3 于利希细胞构筑脑图谱17-18
• 1.2.4 脑网络组图谱18-21
• 1.3 旁海马的解剖、连接与功能21-29
• 1.3.1 旁海马解剖结构、连接与认知功能22-26
• 1.3.2 旁海马与认知模型26-29
• 1.3.2.1 内侧颞叶记忆系统模型26-27
• 1.3.2.2 记忆引导行为的双皮层系统模型27-29
• 1.4 旁海马与脑疾病29-30
• 1.5 本文的主要贡献与创新30-31
• 1.6 本论文的结构安排31-32
• 第二章 基于连接模式的旁海马组织脑网络图谱构建32-58
• 2.1 研究背景32-33
• 2.2 实验数据和方法33-42
• 2.2.1 实验被试33-34
• 2.2.2 磁共振数据采集34
• 2.2.3 数据预处理34-35
• 2.2.3.1 弥散张量成像和结构磁共振数据预处理34-35
• 2.2.3.2 静息态功能磁共振数据预处理35
• 2.2.4 基于连接模式分割旁海马35-39
• 2.2.4.1 基于结构连接模式分区框架35-36
• 2.2.4.2 定义旁海马区36-37
• 2.2.4.3 纤维跟踪和构建相似性矩阵37-38
• 2.2.4.4 聚类38
• 2.2.4.5 确定分区数目和构建概率图谱38-39
• 2.2.4.6 重复性验证39
• 2.2.5 计算旁海马各亚区连接模式39-42
• 2.2.5.1 旁海马各亚区种子点定义39
• 2.2.5.2 旁海马各亚区结构连接模式计算39-40
• 2.2.5.3 旁海马各亚区功能连接模式计算40-42
• 2.2.5.4 旁海马各亚区结构和功能连接模式验证42
• 2.3 研究结果42-54
• 2.3.1 旁海马分区结果42-46
• 2.3.2 旁海马各亚区结构连接模式46-50
• 2.3.3 旁海马各亚区功能连接模式50-53
• 2.3.3.1 旁海马各亚区全脑功能连接模式50-51
• 2.3.3.2 旁海马各亚区间功能连接差异模式51
• 2.3.3.3 旁海马各亚区在内侧颞叶系统内的功能连接模式51-52
• 2.3.3.4 旁海马亚区功能连接模式小结52-53
• 2.3.4 旁海马各亚区结构和功能连接模式验证结果53-54
• 2.4 结果讨论54-57
• 2.4.1 旁海马各亚区解剖与连接54-55
• 2.4.2 旁海马内存在过渡区整合前颞叶-后内侧系统55-57
• 2.4.3 不足与未来展望57
• 2.5 本章小结57-58
• 第三章 基于旁海马脑网络图谱的AD患者脑网络表征58-76
• 3.1 研究背景58-62
• 3.1.1 阿尔兹海默症与轻度认知障碍58-59
• 3.1.2 阿尔兹海默症与结构MRI59-60
• 3.1.3 阿尔兹海默症与功能MRI60-62
• 3.2 实验数据和方法62-66
• 3.2.1 实验数据62-64
• 3.2.2 数据采集以及预处理64
• 3.2.3 旁海马各亚区在AD/MCI数据中VBM分析64-65
• 3.2.4 旁海马各亚区在AD/MCI数据中功能连接分析65-66
• 3.3 研究结果66-71
• 3.3.1 VBM分析结果66-68
• 3.3.2 功能连接分析结果68-71
• 3.4 结果讨论71-75
• 3.4.1 VBM结果讨论72-73
• 3.4.2 功能连接结果讨论73-74
• 3.4.3 不足与未来展望74-75
• 3.5 本章小结75-76
• 第四章 基于旁海马脑网络图谱的AOPE基因脑网络表征76-83
• 4.1 研究背景76-77
• 4.2 实验数据和方法77-78
• 4.2.1 实验被试77
• 4.2.2 数据采集77-78
• 4.2.2.1 基因数据采集77-78
• 4.2.2.2 磁共振数据采集78
• 4.2.3 数据预处理78
• 4.2.4 功能连接分析78
• 4.3 研究结果78-80
• 4.3.1 人口学和遗传学信息78-79
• 4.3.2 旁海马各亚区分别在两组基因数据之间的功能连接差异79-80
• 4.4 结果讨论80-82
• 4.5 本章小结82-83
• 第五章 全文总结与展望83-85
• 5.1 全文总结83-84
• 5.2 后续工作展望84-85
• 致谢85-86
• 参考文献86-105
• 攻读博士学位期间取得的研究成果105-107

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