个体被试的形态学脑网络：连接模式、拓扑组织和重测信度

摘要

引言：结构磁共振成像长久以来被用于刻画局部组织的形态学特点，然而，脑区形态学之间的关系仍未被充分理解。本项研究建构了个体水平的形态学网络并在不同分析策略下(空间平滑、脑区划分和网络类型)，系统探究了其形态学特征和长期(6周)的重测信度。
　　方法：该研究共有57名健康被试，并且每位被试都完成了两次磁共振扫描，通过计算不同脑区灰质体积分布的相似性来估计脑区形态学的关系，并进行网络全局属性和节点属性的分析，随后进行统计比较和重测稳定性分析。
　　结果：不管采用何种分析策略，形态学脑网络都展现出高效、模块化的小世界属性，且边缘系统和联合皮层的一些区域一致性地被识别为核心节点。随后的重测信度分析表明，不管在何种策略下所有的网络指标都展现了好/优秀的重测稳定性，且空间平滑显著提升了网络的重测稳定性。有趣的是，节点的中心性与节点的稳定性显著正相关，且节点的度和效率的重测稳定性要好于节点中介中心性的重测稳定性。
　　结论：我们的发现支持个体形态学网络作为一种有意义且稳定的刻画大脑结构组织的手段，这种计算框架为我们理解个体大脑结构基质与认知行为以及功能的关系，为在相关脑疾病中寻找特定的生物标记提供了全新途径。

目录

声明

致谢

1 绪论

1.1 复杂网络

1.2 图论

1.3 基本的网络模型

1.4 人脑连接组学

2 问题提出

2.1 研究现状

2.2 研究进展

2.3 研究设计

2.4 研究流程

2.5 研究亮点

3 研究方法

3.1 被试来源

3.2 数据获得

3.3 灰质体积

3.4 空间平滑

3.5 构建个体形态学网络

3.6 阈值选择

3.7 网络分析

3.8 重测信度

3.9 统计分析

4 结果

4.1 形态学脑网络的连接模式和重测信度

4.2 形态学脑网络的全局属性

4.3 形态学脑网络的节点属性

5 讨论

5.1 形态学脑网络之应用潜力

5.2 形态学脑网络之组织特异、分析策略敏感、重测稳定

5.3 形态学脑网络之可能的生物学解释

5.4 不足和展望

6 结论

参考文献

作者简历