基于低频振荡振幅及网络拓扑结构的小儿多动症机理研究

发布时间：2017-08-20 13:30

  本文关键词：基于低频振荡振幅及网络拓扑结构的小儿多动症机理研究

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【摘要】：神经科学和信息科学是当今自然科学研究的两大热点,而神经信息学是这两大学科相结合的新兴学科,越来越多的研究者应用计算的方法来研究脑和行为。 低频振荡振幅(ALFF)是对时序信号低频部分平均效率的度量,相关系数是对两个时序信号协同变化程度的度量。随着计算机技术的飞速发展,ALFF和相关分析被广泛运用到神经信息学的研究中。复杂网络的研究具有极强的交叉学科特色,对于脑网络的研究已经成为21世纪脑研究的关键性研究课题。最近,许多研究人员已经用图论的理论来研究精神疾病患者的脑功能异常。然而,对于小儿多动症患者的脑功能网络的网络特征的探索仍处于起步阶段。 在本文中,使用低频振荡振幅(0.01-0.08Hz)和功能连接分析了57个患有小儿多动症的儿童和59个健康对照组儿童的基于血氧水平依赖效应的静息态功能磁共振成像数据。与健康对照组相比,患有小儿多动症的儿童在前额叶皮层、颞叶皮层和默认模式网络(DMN)的神经活动和功能连接有显著改变。这些异常的神经活动和功能连接可能提供了证据以支持小儿多动症患者的功能异常从前额叶延伸到颞叶皮层这一假设。在本次研究中,功能磁共振成像数据被用来构建小儿多动症组和健康对照组的脑功能网络。两组被试有相似的全局效率；然而小儿多动症组与健康对照组相比,局部效率有明显的降低。本次研究在两组被试的额叶皮层,颞叶皮层和默认模式网络上发现了度的显著差异。小儿多动症组和健康对照组两组被试的枢纽节点基本保持一致,表现出差异的区域为右侧后扣带回和右侧舌回。这种小儿多动症患者的脑功能网络的拓扑组织改变可能与小儿多动症的病理生理机制有关。 本次研究一方面发现了小儿多动症的一些新的病理特征,对小儿多动症的病理生理机制有了更深入的了解,另一方面也证明了应用计算的方法来研究精神障碍的有效性,为以后研究精神障碍指明了方向。
【关键词】：小儿多动症 静息态功能磁共振 低频震荡振幅 功能连接 小世界网络
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R310
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 序言8-19
• 1.1 本文的研究背景8-10
• 1.2 功能磁共振成像技术的发展历史10-13
• 1.3 小儿多动症的研究现状13-16
• 1.4 本文的研究内容16-17
• 1.5 本文的组织结构17-19
• 第二章 相关理论及技术19-27
• 2.1 复杂网络的介绍19-20
• 2.2 图论的基本概念20-24
• 2.2.1 图的矩阵表示21
• 2.2.2 聚类系数21-22
• 2.2.3 特征路径长度22
• 2.2.4 度22-23
• 2.2.5 枢纽节点23-24
• 2.3 小世界网络24-25
• 2.4 复杂网络的效率25-27
• 第三章 基于低频振荡振幅和网络拓扑结构的fMRI算法研究27-31
• 3.1 低频振荡振幅分析27-28
• 3.2 脑功能连接28-29
• 3.3 全局效率与局部效率29-30
• 3.4 度和枢纽节点30-31
• 第四章 数据处理与分析31-39
• 4.1 研究对象31
• 4.2 数据获取和预处理31-35
• 4.3 数据分析35-39
• 4.3.1 ALFF分析35-37
• 4.3.2 脑功能连接37
• 4.3.3 相关矩阵与网络的构造37-38
• 4.3.4 全局效率与局部效率38
• 4.3.5 度和枢纽节点38-39
• 第五章 结果与讨论39-50
• 5.1 结果39-46
• 5.1.1 ALFF的差异39-40
• 5.1.2 功能连接的差异40-42
• 5.1.3 全局效率与局部效率的差异42
• 5.1.4 度和枢纽节点的差异42-46
• 5.2 讨论46-50
• 5.2.1 ALFF结果的讨论46
• 5.2.2 脑连接结果的讨论46-48
• 5.2.3 全局效率与局部效率的结果讨论48
• 5.2.4 度和枢纽节点的结果讨论48-50
• 第六章 总结与展望50-52
• 参考文献52-55
• 在学期间的研究成果55-56
• 致谢56

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本文编号：706916