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基于静息态fMRI的阿尔兹海默病及轻度认知障碍的脑网络研究

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3主要研究内容及创新点

1.4 全文内容结构安排

第二章 静息态功能磁共振成像

2.1 静息态功能磁共振发展

2.2 静息态功能磁共振数据预处理

2.3 静息态功能磁共振数据分析

2.4 静息态功能磁共振在脑疾病中的应用

2.5 本章小结

第三章 静息态功能磁共振默认网络的研究

3.1 引言

3.2 材料与方法

3.4 结果

3.5 讨论

3.6 本章小结

第四章 基于全脑功能连接网络研究

4.1 引言

4.2 材料与方法

4.3 结果

4.4 讨论

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 工作展望

致谢

参考文献

作者简介

1. 基本情况

2. 教育背景

3. 在学期间的研究成果

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摘要

阿尔兹海默氏病(Alzheimer's disease,AD)是一种中枢神经退行性疾病,该疾病主要影响老年人脑部的中枢神经,使其发生退行性改变,进而使老年人出现记忆明显衰退、认知功能下降等临床症状,严重影响老年人的正常生活和社会活动。轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)是介于正常衰老和痴呆的一种中间状态疾病,患者有记忆障碍或其他认知方面的异常,但是还没有达到痴呆的严重程度,病情对日常生活影响较小。然而,随着病程的推移,MCI患者将会出现不同的病态转换,主要转变为 AD,也有部分患者将维持 MCI状态或者转为其他痴呆疾病。多年来研究学者从解剖、神经以及影像等多个角度对AD和MCI的病理机制及发展变化进行研究,虽然取得了许多颇为重要成果,但仍有需要深入研究的方面。
  1.本文围绕静息态功能磁共振(resting-state functional magnetic resonance,rs-fMRI)在脑科学研究中的应用,首先运用独立成分分析(independent component analysis,ICA)及格兰杰因果(Granger causal analysis,GCA)两种rs-fMRI脑图像分析方法,对AD患者的默认网络(default mode network,DMN)的功能及效应连接进行研究。ICA主要用于分离提取出相应被试组的DMN成分,是一种完全的数据驱动方法;基于分离出的 DMN所对应的各个脑区,进一步应用GCA探索DMN内部的效应连接模式。统计分析表明:首先,从连接强度和连接数量上看,AD患者的都要比正常被试的弱。后扣带回(posterior cingulated cortex,PCC)展现出极强的功能活性,它与DMN中的大部分节点都要相连,并且它是唯一一个仅接受其他节点信息的脑区;其次,与 AD患者相比,正常被试右侧的颞下皮层(inferior temporal cortex,ITC)与DMN中的其他节点的连接强度要更强;最后,内侧前额叶(medial prefrontal cortex,MPFC)与双边的顶下小叶(inferior parietal lobule,IPL)的连接强度在AD患者中反而比正常被试的要强。这些研究结果不仅揭示了AD患者大脑出现了功能性障碍,同时还为解释AD的病理生理机制提供了更多的依据。
  2.其次,针对具有不同转归特性的 MCI患者,首先构建了全脑功能网络并直观比较了该网络在两组被试中的差异;接着,通过相关的测度计算,包括网络连接度、聚类系数、特征路径长度、全局/局部效率等,探索不同被试组的全脑网络的“小世界”特性。研究结果表明:具有不同转归类型的MCI患者的全脑功能连接存在明显差异,同时,MCI向AD转换被试组的“小世界”网络特性比MCI维持MCI患者的要差。

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