《情感神經環路的多模態腦網路新方法研究》是依託電子科技大學,由高晴擔任醒目負責人的重大研究計畫。
基本介紹
- 中文名：情感神經環路的多模態腦網路新方法研究
- 依託單位：電子科技大學
- 項目類別：重大研究計畫
- 項目負責人：高晴
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
功能影像技術的發展使人們可以探測情感過程相關腦區的活動特徵，並對腦的情感認知加工過程有一定的了解，但其情感環路動態信息整合和轉換過程仍不清楚，需要結合大腦結構和功能信息，發展有效和穩定的多模態腦網路分析方法來揭示情感環路的結構和功能特徵及其關係。本項目針對抑鬱症引起情感神經環路結構和功能網路異常變化的臨床科學問題，發展多模態腦網路新方法，探測情感環路基礎及情感障礙的病理機制。主要包括：發展非線性時頻條件因果數學模型，揭示情感神經環路腦功能動態網路的信息流向；套用彌散分維運算元結構模型，更細緻刻畫情感相關的腦區結構，並以此為基礎進行情感腦結構網路的定量分析；發展多模態腦網路分析技術，在建立的網路指標特徵信息集基礎上融合功能和結構網路，探究正常人和抑鬱症患者腦網路的差異，揭示抑鬱症患者情感障礙的病理機制。本項研究為情感和記憶神經環路重大計畫提供新的腦網路定量分析方法，支撐重大研究計畫的實施。
結題摘要
本項目對抑鬱症引起的情感神經環路結果和功能網路異常變化的臨床科學問題，發展了動態因果模型及全腦大尺度功能網路分析技術，從磁共振影像結構、功能及多模態角度探測情感環路基礎及情感障礙的病理機制。 1.在抑鬱症患者結構異常方面，對患者的磁共振成像腦結構圖進行基於體素形態學分析，顯示大腦特定區域的灰質和白質體積異常，並且該結構生物學指標都具有好的抑鬱症分類能力，說明其可能是研究抑鬱症與正常對照在神經解剖學上的變化的有效指標。進一步利用擴散張量成像纖維束追蹤方法建立結構連線網路，研究抑鬱症患者結構網路的變化，發現患者的小世界網路的最佳化特性降低，其腦網路有向隨機網路發展的趨勢；抑鬱症患者出現伴隨腦結構網路拓撲結構的破壞，以及皮層-邊緣和基底節結構網路的異常。 2.在抑鬱症患者功能網路異常方面，採用基於相干的局部一致性分析方法對患者靜息態腦功能數據進行分析，發現患者腦部廣泛存在的自發神經活動的異常；利用偏相關分析建立患者功能連線網路，發現患者功能網路聚類係數和局部有效性的降低，說明患者的功能小世界網路向隨機網路發展的趨勢。進一步對患者靜息態功能磁共振成像數據進行全腦大尺度功能連線密度分析，發現患者在雙側顳葉及額頂葉存在功能網路的長程或短程失連線；暗示了這些功能連線在情緒調控中的重要作用。 發展了時變Granger因果方法，探測抑鬱症患者靜息態大腦不同腦區信息流向異常的指標。患者表現出眶額葉和尾狀核的靜息態血液動力學回響函式高度的顯著降低；進一步，眶額葉與全腦額葉、顳葉及枕葉的Granger因果網路連線顯著增強；尾狀核與雙側顳葉以及腦島的Granger因果網路連線顯著降低；表明患者相關腦區信息流向的異常。 3.在結合功能和結構信息探測抑鬱症患者腦網路異常方面，通過基於體素形態學的研究，發現患者在右側顳葉中回和尾狀核灰質體積顯著降低；以灰質體積顯著差異腦區作為種子，探測這些腦區和全腦其他腦區之間的靜息態功能連線，發現患者出現右側顳葉中回和默認網路的功能連線變化，以及右側尾狀核和額葉腦區的功能連線的變化。暗示了抑鬱症患者默認網路和獎賞迴路的可能變化。 本項目的相關發現為探測大腦情感環路的結構和功能基礎及相互關係，揭示抑鬱症患者情感障礙的病理機制提供了影像學依據，並為探測腦的情感認知加工過程及其情感環路動態信息整合和轉換過程提供了新的腦網路定量分析方法。
