静息态功能磁共振成像分析原发性失眠患者大脑的小世界网络

摘要

目的 基于静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)研究原发性失眠患者脑功能网络小世界属性的变化.方法 采集65名患者和60名相匹配的健康对照者rs-fMRI数据以及神经量表数据,通过GRENTA软件构建脑网络,统计分析采用SPSS软件及基于网络的统计分析方法.结果 两组在年龄、性别和受教育程度方面差异均无统计学意义(P>0.05),在匹兹堡睡眠质量指数,汉密尔顿抑郁量表、汉密尔顿焦虑量表数据差异有统计学意义(P<0.05).两组均符合小世界网络属性,与对照组相比患者组小世界网络全局属性表现出更低的Cp、γ、Eloc、λ、连通性、σ(P<0.05).结论 原发性失眠患者较对照者表现出聚类系数等网络参数的减低,表明网络信息整合能力受损,为原发性失眠患者神经病理机制提供了客观的影像学证据,有利于加深对其神经病理机制的了解.