本文關鍵詞：旁海馬組織腦網絡圖譜研究

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【摘要】：旁海馬組織位于內側顳葉,是連接海馬和大腦新皮層的重要通道。旁海馬參與很多重要的認知功能,比如長時記憶、工作記憶以及感知。由于旁海馬參與功能的重要性和復雜性,正確識別人類活體大腦的旁海馬解剖組織結構是我們深刻認識旁海馬功能的主要障礙之一。但是,目前缺少一個適用于神經影像學研究的精細并且正確的旁海馬組織圖譜。目前常用的大腦圖譜總是粗糙的描述這個區(qū)域,比如AAL模板、FreeSurfer模板等。這些圖譜最大的問題是與細胞構筑研究并不一致。因此,目前對于旁海馬功能的研究只能基于旁海馬傳統(tǒng)解剖定義框架在結構磁共振像上通過手工勾取感興趣區(qū)的方式進行。基于細胞構筑的傳統(tǒng)解剖定義旁海馬組織具有三個亞區(qū),分別是內嗅皮質(ERC)、嗅周皮質(PRC)和旁海馬皮質(PHC)。但是這樣的旁海馬組織解剖區(qū)分也是不精細的,在嗅周皮質或者旁海馬皮質之間可能存在功能異質性的亞區(qū)。因此,本文使用基于白質纖維束結構連接模式分區(qū)的方法對旁海馬進行劃分,得到了適用于影像學研究的精細旁海馬組織腦網絡圖譜。由于旁海馬組織是記憶網絡的核心腦區(qū),并且影響多種神經疾病,特別是阿爾茲海默癥(AD)。在此研究中,我們利用T1結構加權像和靜息態(tài)功能磁共振成像來研究旁海馬組織腦網絡圖譜各亞區(qū)在AD/MCI數據中的結構改變和腦網絡異常表征。大量研究表明APOE4基因是AD重要的風險基因,因此我們還通過靜息態(tài)功能磁共振成像研究了基于旁海馬腦網絡圖譜的APOE4基因功能連接腦網絡表征。本文的主要成果如下:1、我們根據彌散張量成像數據,通過基于白質纖維束結構連接模式分區(qū)的方法在兩個不同分辨率、不同人種的獨立樣本上一致性的把旁海馬組織細分為四個亞區(qū)。根據在分區(qū)結果拓撲分布中的跨物種相似性,參考猴腦圖譜在旁海馬區(qū)的命名,我們將這四個亞區(qū)命名為:頭端嗅周皮質(PRCr)、尾部嗅周皮質(PRCc)、旁海馬皮質(PHC)和內嗅皮質(ERC)。特別地,PRCr、PRCc和PHC這三個亞區(qū)構成了傳統(tǒng)旁海馬解剖定義的海馬旁回(PHG)。這是人類第一個適用于影像學研究的精細旁海馬組織圖譜。在進一步的研究中,我們通過彌散張量成像數據和靜息態(tài)功能磁共振數據對得到的旁海馬組織腦網絡圖譜四個亞區(qū)進行了結構連接和功能連接分析。結構連接和功能連接結果一致的表明PRCr是前顳葉記憶系統(tǒng)的核心節(jié)點,PHC是后內側記憶系統(tǒng)的核心節(jié)點,而PRCc整合了前顳葉和后內側記憶系統(tǒng)。同時我們也發(fā)現(xiàn)ERC是海馬旁回三個亞區(qū)與海馬進行連接的重要通道。這些結果使得我們拓展了目前經典的內側顳葉記憶系統(tǒng)模型和記憶引導行為的雙皮層網絡模型。2、我們通過T1結構加權像和靜息態(tài)功能磁共振數據研究最新得到的旁海馬圖譜四個亞區(qū)在兩個中心AD/MCI數據上可重復的結構萎縮模式和功能連接異常模式。研究結果發(fā)現(xiàn)ERC和PRCr兩個亞區(qū)從健康被試到MCI到AD灰質體積呈現(xiàn)顯著減少趨勢,也與AD疾病最早在這兩個亞區(qū)發(fā)生組織病理學病變結論吻合。另外我們發(fā)現(xiàn)PHC亞區(qū)在健康被試與AD之間的灰質體積差異并不是十分顯著,這表明旁海馬各亞區(qū)在AD/MCI數據中的萎縮模式是不同的。在進一步的各亞區(qū)功能連接異常網絡分析中,我們發(fā)現(xiàn)旁海馬各亞區(qū)受到AD疾病影響的腦區(qū)都是屬于默認網絡。特別地,我們發(fā)現(xiàn)PRCr、PRCc和PHC三個亞區(qū)在后扣帶功能連接受影響的亞區(qū)不同,這與后扣帶是全腦幾個大尺度網絡的回聲,后扣帶的亞區(qū)分別對應一個大腦的大尺度網絡這一模型吻合。最后,我們將旁海馬各亞區(qū)的結構和功能連接受AD/MCI疾病影響結構與以整個旁海馬為種子點受疾病影響結構進行比較發(fā)現(xiàn),不論是在結構還是功能連接結果中以整個旁海馬為種子點的結果綜合了所有亞區(qū)受影響的結果,是旁海馬各亞區(qū)受疾病影響結果的一個合集,但是沒有體現(xiàn)出各個亞區(qū)之間的差異和區(qū)別,對于疾病的研究不夠精準。這一結果表示了我們需要對大的腦區(qū)進行功能特異性亞區(qū)劃分,也在疾病研究層面體現(xiàn)了我們分區(qū)的意義和必要性。3、我們利用靜息態(tài)核磁共振數據研究了旁海馬腦網絡圖譜四個亞區(qū)受APOE4基因影響的全腦功能連接模式。我們發(fā)現(xiàn)PRCr受APOE4基因影響的腦區(qū)主要屬于前顳葉系統(tǒng),PHC受APOE4基因影響的腦區(qū)主要屬于后內側系統(tǒng),而PRCc受APOE4基因影響的腦區(qū)既包含了PRCr受影響的腦區(qū)也包含了PHC受影響的腦區(qū)。這表明PRCc整合了PRCr和PHC連接網絡這一模型假設受到了APOE4基因影響。也從基因層面驗證了我們提出的PRCc整合了前顳葉-后內側記憶系統(tǒng)這一模型假設。
【關鍵詞】：旁海馬 腦網絡圖譜 腦網絡 阿爾茲海默癥 記憶網絡
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R338;R445.2
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 緒論13-32
• 1.1 引言13-14
• 1.2 人類腦圖譜的發(fā)展歷程14-21
• 1.2.1 Brodmann腦圖譜14-15
• 1.2.2 Talairach立體腦圖譜和AAL模板15-17
• 1.2.3 于利希細胞構筑腦圖譜17-18
• 1.2.4 腦網絡組圖譜18-21
• 1.3 旁海馬的解剖、連接與功能21-29
• 1.3.1 旁海馬解剖結構、連接與認知功能22-26
• 1.3.2 旁海馬與認知模型26-29
• 1.3.2.1 內側顳葉記憶系統(tǒng)模型26-27
• 1.3.2.2 記憶引導行為的雙皮層系統(tǒng)模型27-29
• 1.4 旁海馬與腦疾病29-30
• 1.5 本文的主要貢獻與創(chuàng)新30-31
• 1.6 本論文的結構安排31-32
• 第二章 基于連接模式的旁海馬組織腦網絡圖譜構建32-58
• 2.1 研究背景32-33
• 2.2 實驗數據和方法33-42
• 2.2.1 實驗被試33-34
• 2.2.2 磁共振數據采集34
• 2.2.3 數據預處理34-35
• 2.2.3.1 彌散張量成像和結構磁共振數據預處理34-35
• 2.2.3.2 靜息態(tài)功能磁共振數據預處理35
• 2.2.4 基于連接模式分割旁海馬35-39
• 2.2.4.1 基于結構連接模式分區(qū)框架35-36
• 2.2.4.2 定義旁海馬區(qū)36-37
• 2.2.4.3 纖維跟蹤和構建相似性矩陣37-38
• 2.2.4.4 聚類38
• 2.2.4.5 確定分區(qū)數目和構建概率圖譜38-39
• 2.2.4.6 重復性驗證39
• 2.2.5 計算旁海馬各亞區(qū)連接模式39-42
• 2.2.5.1 旁海馬各亞區(qū)種子點定義39
• 2.2.5.2 旁海馬各亞區(qū)結構連接模式計算39-40
• 2.2.5.3 旁海馬各亞區(qū)功能連接模式計算40-42
• 2.2.5.4 旁海馬各亞區(qū)結構和功能連接模式驗證42
• 2.3 研究結果42-54
• 2.3.1 旁海馬分區(qū)結果42-46
• 2.3.2 旁海馬各亞區(qū)結構連接模式46-50
• 2.3.3 旁海馬各亞區(qū)功能連接模式50-53
• 2.3.3.1 旁海馬各亞區(qū)全腦功能連接模式50-51
• 2.3.3.2 旁海馬各亞區(qū)間功能連接差異模式51
• 2.3.3.3 旁海馬各亞區(qū)在內側顳葉系統(tǒng)內的功能連接模式51-52
• 2.3.3.4 旁海馬亞區(qū)功能連接模式小結52-53
• 2.3.4 旁海馬各亞區(qū)結構和功能連接模式驗證結果53-54
• 2.4 結果討論54-57
• 2.4.1 旁海馬各亞區(qū)解剖與連接54-55
• 2.4.2 旁海馬內存在過渡區(qū)整合前顳葉-后內側系統(tǒng)55-57
• 2.4.3 不足與未來展望57
• 2.5 本章小結57-58
• 第三章 基于旁海馬腦網絡圖譜的AD患者腦網絡表征58-76
• 3.1 研究背景58-62
• 3.1.1 阿爾茲海默癥與輕度認知障礙58-59
• 3.1.2 阿爾茲海默癥與結構MRI59-60
• 3.1.3 阿爾茲海默癥與功能MRI60-62
• 3.2 實驗數據和方法62-66
• 3.2.1 實驗數據62-64
• 3.2.2 數據采集以及預處理64
• 3.2.3 旁海馬各亞區(qū)在AD/MCI數據中VBM分析64-65
• 3.2.4 旁海馬各亞區(qū)在AD/MCI數據中功能連接分析65-66
• 3.3 研究結果66-71
• 3.3.1 VBM分析結果66-68
• 3.3.2 功能連接分析結果68-71
• 3.4 結果討論71-75
• 3.4.1 VBM結果討論72-73
• 3.4.2 功能連接結果討論73-74
• 3.4.3 不足與未來展望74-75
• 3.5 本章小結75-76
• 第四章 基于旁海馬腦網絡圖譜的AOPE基因腦網絡表征76-83
• 4.1 研究背景76-77
• 4.2 實驗數據和方法77-78
• 4.2.1 實驗被試77
• 4.2.2 數據采集77-78
• 4.2.2.1 基因數據采集77-78
• 4.2.2.2 磁共振數據采集78
• 4.2.3 數據預處理78
• 4.2.4 功能連接分析78
• 4.3 研究結果78-80
• 4.3.1 人口學和遺傳學信息78-79
• 4.3.2 旁海馬各亞區(qū)分別在兩組基因數據之間的功能連接差異79-80
• 4.4 結果討論80-82
• 4.5 本章小結82-83
• 第五章 全文總結與展望83-85
• 5.1 全文總結83-84
• 5.2 后續(xù)工作展望84-85
• 致謝85-86
• 參考文獻86-105
• 攻讀博士學位期間取得的研究成果105-107

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