發(fā)布時間：2020-11-22 07:13

　　 第一部分伴中央顳區(qū)棘波兒童良性癲癇大腦皮層溝回化特征及其結構協(xié)變網絡研究目的:伴中央顳區(qū)棘波兒童良性癲癇(benign childhood epilepsy with centrotemporal spikes,BECTS)亦為 Rolandic 癲癇(Rolandic Epilepsy,RE),是最常見的兒童特發(fā)性局灶性癲癇,具有輕-中度認知和語言功能障礙。既往利用MRI形態(tài)學測量和結構網絡分析主要集中在容積層面,缺乏二維平面的皮層折疊及其協(xié)變網絡特征的證據(jù)。本研究使用磁共振三維-T1高清結構圖像(3-dimension Ti weighted Imaging,3D-T1WI)提取二維皮層表面、識別腦溝腦回折疊程度,分析BECTS患兒皮層溝回化指標(gyrificationindex,GI)特征及其結構協(xié)變網絡屬性的改變,旨在尋求BECTS神經解剖基礎及發(fā)病機制。方法:納入26例(8～14歲)BECTS患兒作為病例組,26例性別、年齡、社會地位相匹配的兒童作為對照組。使用GE HDxt3.0T磁共振掃描儀采集3D-T1高清圖像。原始圖像質量篩查后經預處理,提取皮層厚度及表面積計算GI,重建基于皮層折疊的腦結構協(xié)變網絡及統(tǒng)計學分析,包括:(1)分析組間GI差異位點,探尋BECTS潛在的神經解剖基礎;(2)在上述差異腦區(qū)基礎上分析病例組與年齡、病程是否關聯(lián),探討潛在發(fā)育成熟機制;(3)基于皮層分割的GI為協(xié)變構建結構網絡分析,計算基于全腦和局部腦網絡拓撲屬性。結果:兩組除教育程度外(p=0.026),性別年齡和社會經濟等均無顯著統(tǒng)計學差異(p0.1)�？刂平逃�程度為協(xié)變量后,病例組雙側外側裂區(qū)域(BA5,6)、左側額下回三角部、左側顳上-中回、左側喙端額中回、左外側眶額皮層、左緣上回GI顯著增加(p0.05,多重校正),未發(fā)現(xiàn)顯著減低GI位點。全腦網絡指標分析兩組間無顯著差異。但病例組最明顯網絡節(jié)點屬性改變位于島葉、額葉、顳葉和枕葉(FDR校正,p0.05)。病例組腦中心節(jié)點(高中心性節(jié)點)數(shù)目增加,并且偏移到感覺運動區(qū)和顳葉。多重回歸分析顯示兩組受試者雙側外側裂區(qū)均無顯著隨年齡變化趨勢,但病例組其他差異腦區(qū)GI均與年齡存在顯著正相關(vertex p0.001,團塊校正)。進一步回歸分析提示BECTS患兒上述差異位點GI與病程顯著正相關(vertex p0.001,團塊校正)。結論:BECTS可能是一種因先天外側裂周圍皮層過度折疊,隨后兒童高級認知和語言與聯(lián)合皮層不協(xié)調發(fā)育有關。另外BECTS患兒存在網絡節(jié)點角色紊亂和核心節(jié)點分布改變,這些發(fā)現(xiàn)可能提供了BECTS患兒在發(fā)育過程中的大腦神經解剖標志。第二部分伴中央顳區(qū)棘波兒童良性癲癇靜息態(tài)功能磁共振成像度中心度研究目的:現(xiàn)代腦網絡科學研究表明,人腦功能架構是一個復雜動態(tài)交互網絡,異常發(fā)育和電活動都會影響功能網絡節(jié)點配置和動態(tài)交互。靜息態(tài)功能磁共振成像(resting-state functional MRI,rs-fMRI)是目前無創(chuàng)研究人腦功能最重要手段之一。因此,本研究旨在使用rs-fMRI度中心度(degree centrality,DC)衡量BECTS患兒靜態(tài)和動態(tài)腦網絡度中心度改變,為理解BECTS患兒異常功能網絡節(jié)點配置和一段時間內動態(tài)網絡信息提供幫助,進而探討B(tài)ECTS靜息態(tài)自發(fā)活動的分布及時間變異。方法:病例組與對照組同第一部分。使用GE HDxt3.0T磁共振掃描儀采集rs-fMRI數(shù)據(jù)。靜息態(tài)數(shù)據(jù)處理采用DPARSF_V3.0軟件,在基于MATLAB7.6和SPM8的基礎上進行計算,先對原始圖像預處理,繼之構建全腦體素水平的功能連接矩陣,設置基于體素功能連接相關系數(shù)r=0.25為閾值,構建正向的二值化(binary)和加權(weighted)體素水平連接鄰近矩陣,然后使用6mm空間平滑和z標準化,分別計算靜態(tài)度中心度和基于hamming時間窗動態(tài)度中心度變異,最后采用軟件分別進行組內分析和組間兩樣本t-test統(tǒng)計學分析。結果:通過計算病例組和對照組每個體素的平均DC值,分別獲得兩組靜態(tài)和動態(tài)DC空間分布圖(TFCE團塊校正,p0.05)。兩組DC空間分布圖視覺顯示廣泛的相似性。靜態(tài)和動態(tài)組間分析,與對照組相比,病例組靜態(tài)二值化和加權顯示增加均位于雙側距狀回、雙側枕中回和右側梭狀回,然而二值化減少的腦區(qū)位于右側顥下回、左側小腦腳、左側小腦及左側頂上小葉;加權組間分析減少腦區(qū)位于右側顥下回、左側頂下小葉、左側小腦腳、左側小腦及左側楔前葉。進一步行動態(tài)DC時間變異分析,病例組二值化增加腦區(qū)位于雙側楔前葉、右側顥上回,然而二值化減少腦區(qū)位于左顳下回;加權組間分析顯示增加腦區(qū)位于雙側楔前葉、右側顥上回、左側丘腦及左側角回,減低腦區(qū)位于左側顥下回、右側梭狀回及右側額下回三角部。結論:本研究結果表明中央節(jié)點,特別是異常功能網絡節(jié)點配置內高度連接腦區(qū)選擇性和特異性破壞可能與BECTS發(fā)病機制有關。
【學位單位】：重慶醫(yī)科大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：R742.1;R445.2
【部分圖文】：

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圖１．２．１全腦網絡的組內分析、網絡密度組間差異、ＡＵＣ分析??Ｆｉｇｕｒｅｌ．２．１，?Ｗｉｔｈｉｎ－ｇｒｏｕｐ?ｇｌｏｂａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｍｅａｓｕｒｅｓ，?ｂｅｔｗｅｅｎ－ｇｒｏｕｐ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ?ｉｎ?ｔｈｅｓｅ??ｍｅａｓｕｒｅｓ?ａｃｒｏｓｓ?ａ?ｒａｎｇｅ?ｏｆ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｄｅｎｓｉｔｉｅｓ，?ａｎｄ?ＡＵＣ?ｒｅｓｕｌｔｓ．?Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ?ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ?（Ａ），??ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ?ｐａｔｈ?ｌｅｎｇｔｈ?（Ｂ），?ｓｍａｌｌ－ｗｏｒｌｄ?ｉｎｄｅｘ?（Ｃ），?ｇｌｏｂａｌ?ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ?（Ｄ），?ｌｏｃａｌ?ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ?（Ｅ），??ａｎｄ?ｍｅａｎ?ｎｏｄｅ?ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓ?（Ｆ）?ｏｆ?ｔｈｅ?ＢＥＣＴＳ?ａｎｄ?ＨＣ?ｎｅｔｗｏｒｋｓ．?Ｔｈｅ?ｒｅｄ?ｉｎｖｅｒｔｅｄ??Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ?Ｄｅｇｒｅｅ?＾?－?（ｉ?．（?．??１１?魏八二；＼?�！�?ｖ?ｙ?ｖ＇響?＞雞綱?Ｒｙｖ＾４?■??Ｉ?＊?＊?＊?，?＊?＊?？?ＨＧ?ＶＳ．?ＢＥＣＴＳ?＾?＾?＾?＇?ａｉ．－＇１．?？?．?、．?＇＇?＇?＋?ＨＣ?ＶＳ．?ＢＥＣＴＳ??＿：＿：？ｂｏｕｎｄ９５％Ｃ５?１?，＾．＾Ｃ．（＞ｆ．ｐｅｇｒｅｅ?＿：＿：；�。樱猓铮酰睿洌樱叮ィ悖欤�??ｊ?．，－１＾?？Ａ?ｔ？，?Ｉ?Ｎｕｌｌ?（ｌｏｗｅｒ?ｂｏｕｎｄ?９５％?ＣＱ?．／ＶＮ?＾?＾．．?ｊ＼?＇?Ｎｕｌｌ?（ｌｗ？ｒ?ｂｏｕｎｄ?９５％?ＣＱ??＿ａｌ??ｌ＿ｘ?＾?？?、．：ｔ?＊?？?＂Ｖ?Ｉ??Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ?Ｎｏｄｅ?Ｂｔｗｅｅｎｎｅ
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本文編號：2894327