体感电刺激时脑电活动的网络特征分析

发布时间：2020-08-17 09:21

【摘要】：目的:体感电刺激(Somatosensory electrical stimulation,SES)是一种微弱的电流刺激并通过一定的介质直接刺激被试肢体的技术,已被广泛应用于神经康复领域。体感刺激施加到人体后可改善神经功能,这可能是由于其影响和改变大脑神经活动而引起神经可塑性的改变。基于图论和复杂网络理论的脑功能网络研究为从神经元和脑区层面了解神经活动的机制提供了工具。因此,利用脑功能网络研究体感电刺激时脑电活动的脑网络特征对了解体感电刺激引起的大脑神经可塑性机制具有重要意义。据此,本文从体感电刺激下靶刺激和非靶刺激时脑电数据的拓扑构建、网络全局特征分析、脑区间的信息流动规律和核心节点分布等方面,研究不同频段两种刺激状态对大脑神经活动的影响,为进一步了解体感电刺激对神经可塑性的影响机制,并为其在认知功能改善和神经康复领域的应用提供理论基础。方法:本文基于定向传递函数(Directed Transform Function,DTF),分别构建10名健康受试者体感电刺激实验中靶刺激和非靶刺激状态下,Delta,Theta,Alpha和Beta频段32通道脑电数据的DTF因果连接矩阵;综合运用绝对阈值法和显著性水平法客观确定网络构建阈值,从而进行因果网络阈值化处理;基于图论的复杂网络理论对阈值化后各频段的因果网络进行深入分析,对比两种刺激状态下网络的聚类系数和全局效率;利用信息流增益和不同脑区内部及脑区之间的因果流分析,比较两种刺激状态下脑区信息流向差异;基于介数中心性法(Betweenness Centrality,BC)分析两种刺激状态下的核心节点分布,并分析核心节点的易损性。结果:对基于阈值T=0.048构建的因果网络进行分析,研究结果表明:(1)在Delta,Theta,Alpha频段,靶刺激状态的聚类系数显著高于非靶刺激状态(p0.05,配对t检验);在Delta,Theta频段,靶刺激状态的全局效率显著高于非靶刺激状态(p0.05,配对t检验)。(2)靶刺激状态下,大脑的信息通过顶叶集散到各个脑区实现全脑区间的传递,顶叶对全脑其他脑区的因果作用显示出增强效应;而非靶刺激状态下,顶叶更多地参与到全脑区的信息交互过程中,额叶和枕叶对全脑其他脑区的因果作用均显示出增强效应。提示非靶刺激可诱导全脑更多脑区的激活状态,实现更广、更远范围的脑区连接。(3)靶刺激状态下,网络核心节点主要分布于顶叶;而非靶刺激状态下,网络核心节点广泛地分布于顶叶、额叶和枕叶对应脑区。提示非靶刺激对全脑更广泛脑区的激活,信息在各脑区内部形成了集中的处理节点,并依靠这些核心节点在多个脑区间形成协同效应。结论:体感电刺激实验中,靶刺激和非靶刺激对EEG脑网络均存在激活和诱导作用,而两种刺激在影响脑功能网络的模式上存在显著差异。靶刺激状态下,顶叶在脑电因果网络中的作用得以增强,脑电网络呈现出局部性特征。非靶刺激状态下,多脑区间的协同相互作用得以增强,脑电网络呈现出全局性特征。上述结果提示,体感电刺激实验范式中,靶刺激将有助于诱导关注特定脑区的可塑性机制,从而实现感兴趣功能和脑区的神经康复;而非靶刺激将有助于激活和诱导全脑网络中广泛的关联和协同作用,从而实现全脑的整体康复和提升。通过将脑电网络因果分析引入体感电刺激领域,能够为体感电刺激对认知的调制提供理论基础,并有助于将之应用于脑神经功能的康复和提升。
【学位授予单位】：北京协和医学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R318
【图文】：

功能连接,因果,动态协调,神经电生理

同脑区间白质纤维束的连接得到结构连接网络，而脑功能网络通过度量不同节点逡逑的神经活动的动态协调性得到功能连接网络，而这种动态协调性包含功能连接和逡逑因果连接。如图１．１所示：逡逑／逦＾逦ｆ逦＼逦／逦＼逦，逦逦逡逑Ｐ逦邋结构栜逦脑结构网络邋一逡逑％逦逦Ｊ逦Ｖ－……邋邋－逦」逡逑脑逦／逦１逦越逡逑连逦功能连接逦——逦—网逡逑接逦［逦络逡逑／■邋邋丨丨丨丨丨丨丨丨ｍ丨丨丨丨丨丨丨丨丨邋邋丨丨丨逡逑—邋脑功能贿一逡逑ｆ逦Ｎ逡逑逦邋因果连接逦——逡逑ｓ．逦？逦Ｖ

流程图,论文研究,绪论,诱发电位

Ｂｅｔａ频段因果连接矩阵，设定合适阈值后构建优化后的各频段的脑功能网络。应逡逑用图论的分析方法，进一步探究体感电刺激时耙刺激和非靶刺激状态诱导的ＥＥＧ逡逑网络的差异。本论文研究方案流程图如图１．３所示。逡逑１１逡逑

连接矩阵,非靶刺激,靶刺激,因果

法的公式构建不同频段：Ｄｅｌｔａ频段（（ＭＨｚ）、Ｔｈｅｔａ频段（４－８Ｈｚ）、Ａｌｐｈａ频段逡逑（８－１３Ｈｚ）和Ｂｅｔａ频段（１３－３０Ｈｚ）的ＤＴＦ因果连接矩阵。逡逑如图３．４所示，代表１名健康受试者３２通道的Ｄｅｌｔａ频段体感电刺激下靶刺激逡逑和非靶刺激时的脑电数据基于ＤＴＦ方法构建的因果连接矩阵。逡逑翻棚ｉ逡逑５逦１０逦１５逦２０逦２５逦３０逦５逦１０逦１５逦２０逦２５逦３０逦ｕ逡逑通道（ｊ）逦通道（ｊ）逡逑图３．４邋１名受试者３２通道的Ｄｅｌｔａ频段体感电刺激下靶刺激和非靶刺激时的ＤＴＦ因果连接矩阵逡逑（左）靶刺激时ＤＴＦ因果连接矩阵；（右）非靶刺激时ＤＴＦ因果连接矩阵。矩阵中的任意元逡逑素ａｙ代表从通道ｙ到通道／的连接值，连接值的大小由不同的颜色进行表示，红色代表最大的逡逑连接值，蓝色代表最小的连接值，颜色从蓝色逐渐变化到红色，代表连接值逐渐增大。逡逑３．３．２阈值的选择逡逑上一节通过定向传递函数计算，得到量化３２通道脑电数据之间关系的ＤＴＦ因逡逑果连接矩阵。当ＤＴＦｉ；不为零时说明Ｊ通道与／通道之间存在着连接，但是由于多通逡逑道中两两通道之间的因果关系可能会受其他通道的影响，造成这种连接可能存在逡逑“伪连接”的情况。因此，需要设定合适的阈值Ｔ，对构建的ＤＴＦ矩阵进行阈值逡逑化处理。如果阈值Ｔ设置过小，网络中边的数量过多，则会造成过多的伪连接；逡逑反之

【参考文献】