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基于静息态脑电的孤独症谱系障碍儿童脑网络研究

发布时间:2017-10-26 12:35

  本文关键词:基于静息态脑电的孤独症谱系障碍儿童脑网络研究


  更多相关文章: 孤独症谱系障碍 静息态脑电 脑网络 Granger 因果分析 定向传递函数


【摘要】:研究目的孤独症谱系障碍(ASD)是一种与执行功能、语言、情绪及社交功能受损相关的神经发育障碍。ASD儿童难以像正常儿童一样融入学校、社会生活,给家庭、社会带来严重压力和负担。但是早期诊断和尽早干预可以有效改善患者的行为和症状。本论文采集ASD儿童和正常儿童的静息态脑电,从脑网络的角度分析患病儿童和正常儿童之间的差异,探讨ASD脑效应连接变化,为其病理生理机制的研究提供支持,并有望为临床上早期识别、诊断ASD儿童提供客观的评估方法。研究方法1、实验数据:本文的研究对象为学龄前ASD幼儿。ASD组受试儿童17名(其中女2名),平均年龄30±0.9个月;正常对照组17名(其中女2名),平均年龄29±1.2个月。采集19通道睁眼静息态脑电数据。2、计算因果效应连接:对于两组共34位受试儿童,基于预处理后的脑电数据,采用定向传递函数方法计算频域Granger因果效应连接,分5个频段进行计算得到基于频域的定向传递函数连接矩阵,分别是Theta频段,4-8Hz;Alpha频段,8-13Hz;低-Beta频段,13-24Hz;高-Beta频段,24-30Hz;Gamma频段,30-60Hz。3、构建脑网络:依据定向传递函数矩阵在一定阈值范围内建立脑网络。阈值取值0.02≤T≤0.06,步长为0.001。4、分析不同阈值下两组受试儿童脑网络的全局特性。包括网络平均度、全局效率、平均局部效率。5、分析最佳阈值下,两组受试儿童的脑网络的局部效率差异及其空间分布。6、对Gamma频段下脑网络节点进行重要性排序:计算网络节点的出度中心性和介数中心性,并结合K-核分解方法进行网络节点的重要性排序。7、统计学分析:采用两独立样本t检验的方法,检验两组受试儿童之间的统计学差异。研究结果1、两组受试儿童的定向传递函数矩阵全脑总和仅在Gamma频段下具有统计学差异(p0.05)。2、不同阈值下,ASD组受试儿童的网络平均度、全局效率、平均局部效率低于对照组儿童。在一定阈值取值范围内,两组间的差异具有统计学意义(p0.05)。3、确立各个频段的最佳阈值为:Gamma频段,TGamma=0.037;高-Beta频段,THighBeta=0.036;低-Beta频段,TLowBeta=0.042;Alpha频段,TAlpha=0.036;Theta频段,TTheta=0.042。在此阈值下,对照组受试儿童Gamma频段脑网络局部效率在各个脑区,均显著高于ASD组受试儿童(p0.01)。而在顶枕区,除Theta频段外,Gamma频段、高-Beta频段、低-Beta频段、Alpha频段各个频段对照组受试儿童脑网络局部效率均显著高于ASD组受试儿童(p0.05)。4、联合K-核分解和节点中心性对Gamma频段脑网络节点的重要性进行排序,得到ASD组受试儿童脑网络的重要节点为O1、O2、Pz、P3和P4节点,集中在顶枕区域;而对照组网络的重要节点为O1、O2、Fp2、Fp1和T6节点。研究结论(1)ASD儿童的脑网络与正常对照组脑网络的网络特性存在差异,且这种差异在高频段(尤其Gamma频段)更为显著。(2)ASD儿童的脑网络连接密度更低。且无论在全局还是局部,其网络的传输能力、信息整合效率均低与正常儿童。提示ASD儿童大脑连接受损。(3)两组受试儿童脑网络的局部效率在顶枕区差异最为明显。对两组受试儿童的Gamma频段脑网络节点进行重要性排序,发现两组网络的节点重要性存在差异。相对于ASD组受试儿童,前额区节点在正常儿童的脑网络中占据更高的地位,可能与ASD儿童前额叶功能受损有关。
【关键词】:孤独症谱系障碍 静息态脑电 脑网络 Granger 因果分析 定向传递函数
【学位授予单位】:天津医科大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R749.94
【目录】:
  • 中文摘要4-6
  • Abstract6-11
  • 缩略语/符号说明11-12
  • 一、前言12-22
  • 1.1 研究背景12-13
  • 1.2 脑电信号13-16
  • 1.2.1 脑电图13-14
  • 1.2.2 多通道脑电信号14-15
  • 1.2.3 孤独症谱系障碍的静息态脑电研究15-16
  • 1.3 脑网络16-20
  • 1.3.1 大脑与复杂网络理论16-17
  • 1.3.2 脑网络的连接类型17-19
  • 1.3.3 孤独症谱系障碍的脑网络研究19-20
  • 1.4 研究目的20
  • 1.5 研究内容20-22
  • 二、原理与方法22-29
  • 2.1 频域Granger因果分析方法23-25
  • 2.2 复杂网络的图论特征分析25-27
  • 2.2.1 节点度25-26
  • 2.2.2 全局效率26
  • 2.2.3 局部效率26-27
  • 2.2.4 节点的中心性27
  • 2.3 复杂网络的K-核分解27-28
  • 2.4 统计方法28-29
  • 三、脑网络的全局特性29-38
  • 3.1 网络构建29-33
  • 3.1.1 实验数据29-30
  • 3.1.2 计算因果效应连接30-32
  • 3.1.3 网络构建32-33
  • 3.2 网络全局特性33-38
  • 3.2.1 平均度33-34
  • 3.2.2 全局效率34-35
  • 3.2.3 全脑的平均局部效率35-38
  • 四、脑网络的局部特性38-45
  • 4.1 局部效率38-41
  • 4.1.1 脑区局部效率38-40
  • 4.1.2 局部效率差异的空间分布40-41
  • 4.2 Gamma频段脑网络的重要节点41-45
  • 4.2.1 节点的出度中心性和介数中心性41-43
  • 4.2.2 联合K-核和节点出度中心性的节点重要性排序43
  • 4.2.3 联合K-核和节点介数中心性的节点重要性排序43-45
  • 五、结论与讨论45-48
  • 5.1 结论45-46
  • 5.2 讨论46-48
  • 5.2.1 Gamma频段脑电46
  • 5.2.2 节点重要性46-47
  • 5.2.3 未来工作展望47-48
  • 参考文献48-55
  • 发表论文和参加科研情况说明55-56
  • 综述56-69
  • 综述参考文献65-69
  • 致谢69

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本文编号:1098753

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