【摘要】：人腦擁有1000億個神經(jīng)元和100萬億個神經(jīng)突觸,是宇宙中已知的最為復(fù)雜的系統(tǒng)。多時空尺度的信息調(diào)和是腦功能支撐所有認知和行為的先決條件。因此,為了系統(tǒng)全面準確地探索大腦的工作機制,腦科學與認知神經(jīng)科學研究須從連接和網(wǎng)絡(luò)的層面進行。功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,f MRI)作為一種非侵入性活體腦功能成像方法,具有較高的時空分辨率,為研究大尺度人腦功能網(wǎng)絡(luò)提供了強有力的手段。本文以靜息態(tài)f MRI為主要成像方法,進行了自發(fā)頭動的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機制和自發(fā)神經(jīng)活動的時空動態(tài)特性等基礎(chǔ)問題研究,以及基于功能連接磁共振成像(functional connectivity MRI,fc MRI)的腦狀態(tài)有監(jiān)督和無監(jiān)督模式分析的方法學和相關(guān)應(yīng)用問題研究。論文工作主要包括以下四個方面的內(nèi)容:腦成像過程中自發(fā)頭動的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機制。腦指標的個體差異,特別是采用f MRI度量的功能連接,與數(shù)據(jù)采集過程中的頭動差異具有相關(guān)性。這一結(jié)果的前提是,頭動偽跡引起的連接差異被完全校正。本文第二章提出,腦連接差異也可能是預(yù)測頭動差異的神經(jīng)生物學特性。我們采用個體間和個體內(nèi)的大頭動數(shù)據(jù)和小頭動數(shù)據(jù)的比較分析來支持這一論述。個體間分析找到了頭動的生物學標記,即大頭動被試默認網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的遠程功能連接減弱。在個體內(nèi)的分析中則沒有觀察到相似的連接差異。相反,這一生物學標記在個體內(nèi)具有很好的穩(wěn)定性。這些發(fā)現(xiàn)表明,腦連接的差異不能簡單地認為是頭動偽跡效應(yīng),也有可能反映的是功能組織的個體差異。將疾病的生物學標記從本文報道的頭動生物學標記區(qū)分開,可能對于確定治療靶標和改進治療方案具有重要意義。基于全腦靜息fc MRI的重癥抑郁癥鑒別。本文第三章論證了基于全腦靜息fc MRI的有監(jiān)督模式分析方法鑒別重癥抑郁癥患者的可行性,結(jié)果證明基于全腦靜息fc MRI的有監(jiān)督分類方法可以以94.3%的分類精度將重癥抑郁癥患者從健康對照中鑒別出來。最具有區(qū)分能力的功能連接主要分布在默認網(wǎng)絡(luò)、情感網(wǎng)絡(luò)、視皮層區(qū)域和小腦內(nèi)部或之間,表明這些與疾病相關(guān)的靜息網(wǎng)絡(luò)可能是引起重癥抑郁癥患者情感和認知紊亂的重要原因。此外,杏仁核、前扣帶皮層、海馬旁回和海馬可能在抑郁癥病理中扮演了重要角色。這些結(jié)果表明全腦靜息fc MRI可以作為抑郁癥診斷的潛在生物學標記�；陟o息fc MRI的無監(jiān)督腦網(wǎng)絡(luò)模式分類框架。當前的精神疾病包括抑郁癥的診斷都是基于病人自述癥狀及臨床表現(xiàn)的,因此可能會受病人的當前行為和醫(yī)生的偏見的影響。本文第四章提出基于靜息fc MRI的無監(jiān)督腦網(wǎng)絡(luò)模式分類框架,在不利用診斷類別標簽信息的情況下,采用fc MRI數(shù)據(jù)的無監(jiān)督聚類分析鑒別抑郁癥。我們采用靜息功能連接在膝部扣帶皮層內(nèi)定義了兩個亞區(qū):膝下區(qū)和膝前區(qū)�；谙ハ聟^(qū)的功能連接圖譜,最大間隔聚類算法可以將抑郁癥患者從健康被試中鑒別出來,組水平聚類正確率和個體水平分類正確率均達到92.5%。此外,最具區(qū)分能力的膝下扣帶功能連接網(wǎng)絡(luò)包括腹外側(cè)和腹內(nèi)側(cè)前額葉、顳上回和邊緣區(qū)域,這些連接可能在抑郁癥的病理中扮演了重要角色。該研究表明,膝下扣帶功能連接網(wǎng)絡(luò)特性可以為重癥抑郁癥的診斷提供理想的客觀的生物學標記,也表明基于最大間隔聚類的無監(jiān)督機器學習方法在臨床實踐和輔助精神疾病研究中的潛能。人腦自發(fā)神經(jīng)活動的時空動態(tài)特性。默認網(wǎng)絡(luò)和注意網(wǎng)絡(luò)在多個維度上的對立可能暗示了大腦組織的一個特征,即目標競爭的認知處理不僅在空間上是分離的,在時間上也可能是分離的。本文第五章通過單個BOLD(blood oxygenation level dependent,血氧水平依賴)-f MRI時間相位的共活動模式聚類得到了腦狀態(tài)的瞬時合成與分解,顯示了大腦活動在時域上由多個相互競爭的空間翻轉(zhuǎn)模式所構(gòu)成。這些活動模式與經(jīng)典的功能網(wǎng)絡(luò)關(guān)系是不一樣的,并且在腦區(qū)內(nèi)部可以在時域上動態(tài)地遵循截然不同的組織邊界和功能邊界。腦活動狀態(tài)間的遷移是高度對稱的,特別地,對立腦狀態(tài)間的遷移概率是極低的。在執(zhí)行語義分類任務(wù)時,這些空間模式的時域組織規(guī)律是相似的,與任務(wù)相關(guān)的狀態(tài)在靜息態(tài)下也可以觀察得到,只是在任務(wù)態(tài)下有選擇性地出現(xiàn)而已�？傊�,這些結(jié)果表明,在靜息狀態(tài)下,人腦活動在時域上表現(xiàn)為動態(tài)地在固定的功能模式劇目間切換,而這個劇目是由一些對立的活動模式對所主導的。通過提高對大腦固定的功能劇目屬性的認識(包括確定它們潛在的電生理相關(guān)性),瞬時狀態(tài)可能更好地揭示持續(xù)進行的認知處理過程,提供一個行為變化的指標,并作為疾病的潛在的生物學標記。
[Abstract]:The human brain, with 100 billion neurons and 100 billion synapses, is the most complex system known in the universe. Information reconciliation at multiple spatial and temporal scales is a prerequisite for brain function to support all cognition and behavior. Functional magnetic resonance imaging (f MRI), as a non-invasive in vivo brain functional imaging method, has a high spatial-temporal resolution and provides a powerful means for the study of large-scale human brain functional networks. The basic research on the neural network mechanism of head movement and the spatiotemporal dynamic characteristics of spontaneous nerve activity, as well as the methodologies and related applications of supervised and unsupervised mode analysis of brain state based on functional connectivity MRI (fc MRI). The work of this paper mainly includes the following four aspects Rong: Neural network mechanism of spontaneous head movement in brain imaging. Individual differences in brain indices, especially functional connectivity measured by F MRI, are correlated with head movement differences in data acquisition. The premise of this result is that the connection differences caused by head motion artifacts are corrected completely. In the second chapter of this paper, it is proposed that brain connection differences may also be possible. It is a neurobiological feature that predicts head movement differences. We support this argument by comparing the large head motion data and the small head motion data between individuals and individuals. Inter-individual analysis found the biological marker of head movement, i.e. the weakening of long-range functional connectivity in the default network of the large head motion subjects. In intra-individual analysis, this was not the case. Similar junctional differences were observed. On the contrary, this biomarker was very stable in individuals. These findings suggest that differences in brain junctions can not be simply considered as head-movement artifacts, but may also reflect individual differences in functional tissues. The third chapter demonstrates the feasibility of supervised pattern analysis based on whole brain resting FC MRI in differentiating patients with severe depression. The results demonstrate the supervised classification based on whole brain resting FC MRI. The most discriminatory functional connections were found in the default network, the emotional network, the visual cortex and the cerebellum, indicating that these resting networks associated with disease may be responsible for the emotional and cognitive development of patients with major depression. In addition, the amygdala, anterior cingulate cortex, parahippocampal gyrus and hippocampus may play important roles in the pathology of depression. These results suggest that resting FC MRI may be a potential biological marker for the diagnosis of depression. The diagnosis of depression is based on the patient's self-reported symptoms and clinical manifestations, so it may be influenced by the patient's current behavior and doctor's prejudice. In chapter 4, we propose an unsupervised brain network pattern classification framework based on resting FC MRI, which uses unsupervised clustering of FC MRI data without using the label information of diagnostic categories. We defined two sub-regions in the knee cingulate cortex: the subgenu and the anterior genu. Based on the functional connectivity map of the subgenu, the maximum interval clustering algorithm can distinguish the depressive patients from the healthy subjects. Both the group level clustering accuracy and the individual level classification accuracy are achieved. 92.5%. In addition, the most differentiated subgenicular cingulate functional connectivity networks include the ventrolateral and ventromedial prefrontal lobes, superior temporal gyrus, and marginal regions, which may play an important role in the pathology of depression. This study suggests that the subgenicular cingulate functional connectivity network characteristics can provide ideal and objective information for the diagnosis of major depression. Biological markers also indicate the potential of unsupervised machine learning based on maximum-interval clustering in clinical practice and in assistant psychiatric research. Spatiotemporal dynamics of spontaneous neural activity in the human brain. In the fifth chapter, the instantaneous synthesis and decomposition of brain states are obtained by clustering the co-activity patterns of a single BOLD (blood oxygenation level dependence) and the time phase of F MRI, showing that brain activities compete with each other in the time domain. These patterns are different from the classical functional networks and can dynamically follow distinct organizational and functional boundaries within the brain area in time domain. When performing semantic classification tasks, the temporal organization of these spatial patterns is similar. Task-related states can be observed in resting state, but selectively appear in task state. In short, these results indicate that human brain activities in resting state are dynamically fixed in the temporal domain. Transient states may better reveal ongoing cognitive processing, provide an indicator of behavioral change, and serve as a guide to behavioral change by increasing awareness of the brain's fixed functional repertoire attributes (including determining their potential electrophysiological correlations). Potential biomarkers of disease.
【學位授予單位】：國防科學技術(shù)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R445.2;R338

【共引文獻】

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本文編號：2178885