脑小血管病相关抑郁障碍的脑连接组学研究

发布时间：2021-08-18 17:12

　　目的:脑小血管病（SVD）的血管性病理损害可导致情绪调节通路的功能障碍,并导致抑郁障碍的出现,约10%的SVD患者会在病程的不同阶段出现不同程度的抑郁障碍。越来越多结构和功能影像学的研究显示抑郁是一种网络“失连接”的综合征,而不仅仅是单纯的某些脑结构受损引起的疾病。为了更好地理解这一系统性的“失连接”综合征,我们采用将脑连接组学方法对其机制进行研究。方法:本研究纳入了 20例伴有抑郁障碍的SVD受试者（SVD+D组）、20例不伴有抑郁的SVD受试者（SVD-D组）和16例健康对照受试者（HC组）。我们采用弥散张量成像（DTI）和血氧依赖水平（BOLD）的功能磁共振成像技术,通过基于图论的脑连接组学分析方法,分别构建了受试者的结构连接组网络和功能连接组网络,并对各组间的网络拓扑属性差异进行了分析比较。此外,通过多重线性回归分析和中介效应模型的方法,分析各种全局网络拓扑属性的改变是否在SVD相关血管性损害和抑郁障碍之间存在可能的中介效应。结果:所有受试者的结构和功能网络均表现出了典型的“小世界”网络特性,两个SVD组的结构和功能网络在全局和局部水平的网络拓扑属性均有不同程度的改变,其中结构... 

【文章来源】：武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１－１图中为四种常见的网络类型

?武汉大学博士专业学位论文也就是以某种方式划定的脑区为节点。边的定义也就是脑区间的连ＭＲＩ序列的不同而有所不同。传统ＭＲＩ结构数据构建的脑形态学同脑区的皮层厚度、密度、或体积的形态学相关性来定义；ＤＴＩ数连接结构网络是根据不同脑区之间相连的白质纤维束数量、白质纤质完整性程度、白质纤维束的体积和概率等来定义边；ｆＭＲＩ数据络连接则是根据不同脑区之间祌经代谢或活动水平在一段时间内关性来定义。上述方法构建的网络再通过图论的方法进行分析，对各种复杂网络的拓扑属性的变化，并结合相关病理生理具体情况对和讨论。（见图１－２）??

图１－３上部的图示和公式（ｌ－ｉｏ）显示了自变量义对因变量ｙ的总效下部的图示和公式（１－１１）显示了自变量义对中介变量Ｍ的效应为，：１２）中在控制了自变量尤的作用以后，中介变量ｍ对因变量；ｒ的效应表在控制了中介变量ｍ的作用以后，自变量ｚ对因变量ｙ的直接效应为ｃ’Ｇ和ｑ为残差［５２］。在上图所示的模型中，以即是中介效应，也是间接效中中介效应ｄ与直接效应的和为总效应屮３：！。中介效应一般采用逐步归系数的方法，即第一步检验ｃ显著性（即检验ｃ＝０）；第二步检验的显著性（即检验／／〇：?ａ?＝?０或检验执：６?＝?０），若两步都显著则中介效显著性；第三步检验ｃ’的显著性，若ｃ’不存在显著性，则模型为完全中’存在显著性，则模型为部分中介模型。??１．５?ＳＶＤ相关抑郁障碍脑连接组学研究的主要内容??如前所述，ＳＶＤ相关抑郁障碍的影像学研宄主要有以下几个方面：ＭＲ１（Ｒｅｉｏｎ?ｏｆ?Ｉｎｔｅｒｅｓｔ，ＲＯＩ

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3350292