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基于fMRI的局部癫痫功能性脑连接研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2研究现状

1.2.1 静息态网络以及连通性研究

1.2.2 fMRI癫痫方面的研究

1.3 研究的目的和意义

1.4 研究内容

1.5 本论文的组织结构

第二章 实验材料以及数据处理方法

2.1 实验被试

2.2 fMRI数据采集

2.3 fMRI数据处理方法

2.3.1 fMRI数据预处理

2.3.2 静息态网络的提取以及功能连通性分析

2.3.3 功能网络连通性的分析

第三章 功能性脑连接研究结果及讨论

3.1 正常组以及颞叶癫痫组静息态网络的提取结果

3.1.1 正常组以及颞叶癫痫组静息态网络的空间模式

3.1.2 正常组以及颞叶癫痫组静息态网络的时间过程特点

3.2 正常组以及颞叶癫痫组静息态网络功能络连通性的比较结果

3.3 正常组以及颞叶癫痫组功能网络连通性分析结果

3.4 混合组静息态网络的提取结果

3.4.1 混合组静息态网络的空间模式

3.4.2 混合组静息态网络的时间过程特点

3.5 混合组静息态网络连通性以及功能网络连通性分析结果

3.6 讨论

3.6.1 静息态网络功能连通性的改变

3.6.2功能网络连通性的改变

第四章 工作总结与展望

致谢

参考文献

个人简历及攻硕期间的研究成果

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摘要

癫痫作为一种常见的大脑神经网络性疾病,在当前的静息态fMRI研究中给予了大量的关注。在先前的局部癫痫静息态研究人们已经探讨颞叶癫痫感-知觉网络以及背侧注意网络(dorsal attention networks,DAN)这两个静息态网络(resting-state networks,RSNs)功能连通性(functional connectivity)的变化,但该类癫痫对其他静息态网络以及网络之间相互作用产生的影响的还不得而知。
  在本文中,为了系统地研究局部癫痫对大脑静息态网络的影响,我们将功能连通性和功能网络连通性(functional network connectivity,FNC)分析方法运用于三组静息态fMRI数据集——正常组(healthy controls,HC)、颞叶癫痫组(temporal lobe epilepsy group,TLEG)以及局部癫痫混合组(mixed partial epilepsy group,MPEG)(混合组包括颞叶癫痫、额叶癫痫等5种局部癫痫病人的数据)。运用组独立成分分析(group independent component analysis,GICA)方法,我们首先在正常组和颞叶癫痫组数据中提取到了8个静息态网络。在随后的静息态网络功能连通性以及功能网络连通性这两个层次上连通性分析中我们在颞叶癫痫组与正常组中得到了如下三个主要结果:(1)与正常组相比,颞叶癫痫组在本文所讨论的所有静息态网络中都呈现了广泛的功能连通性的降低;(2)功能网络连通性的分析结果表明颞叶癫痫组静息态网络之间存在很强的失连接性;(3)通过将8个静息态网络划分为与高级认知功能相关的子系统、与初级功能相关的子系统、与信息整合和调制相关的子系统这三个网络子系统后,我们发现静息态网络之间的失连接性都局限于三个子系统之间,而三个子系统内部的连接线并没有出现缺失。为了验证我们在颞叶癫痫中的这些发现是否会是局部癫痫对大脑静息态网络施加的普遍影响,随后我们对局部癫痫混合组进行了类似的分析,结果表明混合组与颞叶癫痫组在功能连通性以及功能网络连通性这两个层次的改变上具有相同的趋势。
  本文的研究结果表明静息态网络功能连通性的降低以及这些功能网络之间连接性的缺失可能是局部癫痫对大脑静息态网络影响的两个显著特征,而这些紊乱的连通性可能与局部癫痫对大脑相关功能的损伤有关。本研究希望通过静息态网络连接性这一独特视角,为全面了解局部癫痫的生理病理学网络机制提供帮助。

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