《基於多模態信息的青少年肌陣攣癲癇腦網路機制研究》是依託電子科技大學,由羅程擔任醒目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於多模態信息的青少年肌陣攣癲癇腦網路機制研究
- 依託單位：電子科技大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：羅程
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
青少年肌陣攣癲癇是一種好發於12-18歲人群以肌陣攣發作為特徵的特發性全面性癲癇；大部分患者需要持續服藥以控制癲癇發作，而且部分患者存在認知執行功能異常，嚴重影響患者的身心健康。青少年肌陣攣癲癇腦電圖特徵是欠規律的4-6Hz瀰漫性多棘慢波或棘慢複合波(SWDs)，其發生播散機制不明確。本項目擬在前期利用腦網路對特發性全面癲癇的研究基礎上，以青少年肌陣攣癲癇為對象，採用包括同步腦電圖聯合功能磁共振技術在內的多模態磁共振成像技術，對其結構-功能進行比較系統的研究，以探索青少年肌陣攣癲癇中SWDs的核心網路及其動態變化規律，描繪其靜息腦網路的結構和功能連線模式，集成結構和功能網路分析結果探討核心網路與額葉功能相關網路間的關係。研究結果將有助於揭示青少年肌陣攣癲癇中SWDs的發生播散機制及其對額葉結構和功能改變之間的關聯性，為青少年肌陣攣癲癇的臨床診斷和治療提供神經影像學依據。
結題摘要
青少年肌陣攣癲癇（JME）是一種好發於12-18歲人群,大部分患者需要持續服藥且存在認知執行功能異常，嚴重影響患者的身心健康，但其發病機制不明確。本項目採用多模態腦成像技術，發展了系列數據融合方法並套用於JME的結構-功能的系統研究，以探索癲癇放電的核心網路及其動態變化規律，描繪其靜息腦網路的結構和功能連線模式。本工作根據項目最初的設計，主要進行了以下幾個方面的工作：（1）EEG-fMRI融合方法方面：發展了能夠同時關注不同模態時間信息的共性和特性的多模態融合分析方法：局部多模態串列分析,仿真數據以及癲癇中套用的結果表明，LMSA方法相比於傳統的EEG相關fMRI分析具有較好的表現與套用前景。進一步提出了基於本徵空間最大信息係數的典型相關分析方法（emiCCA）。此外，提出一種新的fMRI時空指標：局部神經活動四維（時空）一致性指標（FOCA）。該指標整合了局部相鄰體素的時間一致性信息與相鄰時間點局部腦活動狀態的空間一致性信息，實現了對大腦時-空信息的有效挖掘，並套用於癲癇腦活動機制研究。（2）癲癇的結構功能核心網路研究方面：利用靜息態fMRI技術首次發現JME的丘腦-運動皮層環路中功能整合性的異常，進一步融合白質連線和功能連線技術發現JME的丘腦與運動系統和DMN系統之間出現連線模式分離的現象，並且基底節及小腦對皮層-丘腦網路存在顯著的調節作用。（3）癲癇核心網路間的動態關係方面：藉助項目組發展的emiCCA分析方法，從癲癇網路角度，重點研究探討了JME患者中發作間期放電對腦功能網路的影響。發現在JME患者中，發作間期放電會影響諸如默認模式、自參考、基底節以及額葉等網路；同時基底節、自參考與默認模式網路在癲癇放電調製與傳播過程中可能起著重要的中介作用，進而擾亂了凸顯網路的正常轉換功能。 本項目執行期間，在包括Human Brain Mapping,Neuroimage, International Journal of Neural Systems, Epilepsy Research,等國際著名期刊上發表期刊論文26篇, 其中SCI檢索論文21篇。這些研究成果為EEG-fMRI融合技術及癲癇腦網路的相關研究提供了新的技術手段和切人點。
