大規(guī)模皮層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆绊懢焚Y料

1、大:規(guī)彳吏層岡經(jīng)-拓?fù)溆啊?向1材料與方法1.1T1磁共振加權(quán)影像75例年齡范圍在5070歲之問右利手的健康老年人被作為受試對象其中39例女性36例男性。75例對象的半均年齡為(60.5±!5.2)歲。受教育程度12,20年之問半均受教育程度為(16.6土:2.2)年。MMSE評分的范圍在25,-30分之問半均評分是(29.3土1.0)分具體對象特征如表1所示。所有的磁共振影像數(shù)據(jù)都在美國業(yè)利桑那大學(xué)附屆醫(yī)院采集。受試者納入標(biāo)準(zhǔn):無精神異常史及其它影響中樞神經(jīng)系統(tǒng)的疾病簡易精神狀態(tài)里表檢查評分均>25分漢密爾頓抑郁評里表10分。采用GESiignaU3.0T核磁共振掃描儀基丁二

2、維擾相梯度回波序列(3D-S5PG采集204張連續(xù)冠狀面T1加權(quán)像(T1WI),掃描參數(shù)如下:TR5.3ms,TE2.0m：sTI500ms翻轉(zhuǎn)角度150矩陣:256X:56FOV=256mm25()mm層厚1mr%1.2【DTI大腦結(jié)構(gòu)連接組構(gòu)建所有數(shù)據(jù)均通過基丁Ubuntu半臺的工作站調(diào)用FreieSurfer軟件包14-16進(jìn)行自動(dòng)化分析處理。分理流程與表面處理流程程包括圖像灰度標(biāo)準(zhǔn)化到Talairac)h空問的配準(zhǔn)白質(zhì)(WhiteM/latteWM1)的分割等表面處理流二維重建從白質(zhì)曲面向向外膨脹吐曰到灰質(zhì)外面和白質(zhì)曲面問的距離T-average算法計(jì)算皮層厚外膨脹/曰膨脹曲面。后與模

3、板進(jìn)行高維配準(zhǔn)對皮層進(jìn)行自動(dòng)分區(qū)1皮層的厚度。De;>ikari-Kiliany腦區(qū)(左右半腦各35個(gè)厚度因此最后/曰到68個(gè))的皮層厚度。每個(gè)區(qū)所有占八、的厚度的半均劃分的68個(gè)腦區(qū)被義區(qū)問皮層厚度的皮爾遜析處理過程分為體積處兩大部分。體積處理流、不均勻磁場的校正、7_、非腦組織的去除和與灰質(zhì)(GreyMatterGM)程包括對白質(zhì)曲面進(jìn)行出發(fā)沿看灰質(zhì)梯度方表面曲面。義灰質(zhì)曲為腦皮層厚度采用度18?；屹|(zhì)外表面向膨脹曲面經(jīng)過球狀形變依據(jù)Desikan-Kiliany圖譜9同時(shí)計(jì)算每個(gè)區(qū)域圖譜將全腦分為70個(gè)),其中月并體沒有灰質(zhì)個(gè)腦區(qū)(左右半腦各34腦區(qū)的皮層厚度為該腦值。Desikan

4、-Kiliany模板所為腦網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)占八、腦相關(guān)系數(shù)代表網(wǎng)絡(luò)的邊。將75例對象按昭八、年齡分為四組即5055歲(11例）、55-60歲(26例）、60，65歲(18例）、65,70歲(20例）。每組每個(gè)樣本每個(gè)腦區(qū)的皮層厚度先通過回歸去除腦區(qū)半均厚度、年齡和性別的影響用殘差作為原始的皮層厚度進(jìn)行后續(xù)計(jì)算隨后計(jì)算任息兩個(gè)腦區(qū)皮層厚度的皮爾遜相關(guān)系數(shù)次曰到相關(guān)系數(shù)矩陣。其中xi表示其中一個(gè)腦區(qū)皮層厚度的弟i個(gè)樣本值表示該腦區(qū)皮層厚度的半均值；yi表示另一個(gè)腦區(qū)皮層厚度的的弟i個(gè)樣本值表示此腦區(qū)皮層厚度的半均值；n為樣本值數(shù)里這里n為75相關(guān)性分析后/曰到相關(guān)系數(shù)連接矩陣。這里/曰到的相關(guān)系數(shù)有正有

5、負(fù)對所有的相關(guān)系數(shù)取絕對值/曰到矩陣Cij(，j=1,2,368)接看選閾值對Cij進(jìn)行二值化即若Cij大丁閾值則置1反之則置0這樣就次曰到二值化矩陣Aij(i，j=1,2,368)。每一組的皮層厚度網(wǎng)絡(luò)G有N個(gè)節(jié)占八、K條邊N=：68如果所有組取相同的閾值進(jìn)行二值化那么二值化后每個(gè)組皮層厚度網(wǎng)絡(luò)G邊的數(shù)里有可臺匕北不同對應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)這樣就不臺匕北很好的比較組問年齡的變化對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的影響。我們這里利用Desikan等1)提出的網(wǎng)絡(luò)稀疏度概念解決了這一問題。稀疏度S被義為網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的邊數(shù)與最大可臺匕北存在的邊數(shù)的比值即S=K/N(N-l)Z；2。選同一個(gè)稀疏度二值化所有相關(guān)矩陣C

6、ij后網(wǎng)絡(luò)G有相同的節(jié)占八、數(shù)和邊數(shù)。目刖稀疏度值的選擇還不存在金標(biāo)準(zhǔn)。因此我們在一范圍內(nèi)(5%-40°每隔1%選取一個(gè)稀疏度既使/曰"寸所有的網(wǎng)絡(luò)全連通乂保證其滿足小世界屆性。如果稀疏度太小可臺匕北使/曰邊的數(shù)里太少而形成一個(gè)稀疏連接的圖存在孤立節(jié)占八、不臺匕北全連通；如果稀疏度太大可臺匕北使/曰"寸邊的冗余里太大不滿足小世界屆性2()。至此成大腦皮層厚度網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建(圖1）。1.3網(wǎng)絡(luò)分析成大腦皮層厚度網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建后選用圖論分析法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵眯?。本文主要用到?jié)占八、度、節(jié)占八、的聚類系數(shù)、節(jié)占八、的最短路徑長度、節(jié)占八、的中介中心性這樣一些拓?fù)鋵眯?。小世界網(wǎng)絡(luò)介

7、丁規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)之問它既具有與規(guī)則網(wǎng)絡(luò)類似的較高的聚類系數(shù)乂具有與隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)類似的較短的最短路徑長度(圖2）。在每個(gè)稀疏度下計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)的半均最短路徑長度Lp和半均聚類系數(shù)Cp。然后隨機(jī)獲/曰10C個(gè)與實(shí)際網(wǎng)絡(luò)具有相同節(jié)占八、數(shù)、度分布的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)Lr、Cr為這些隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的半均聚類系數(shù)和半均最短路徑長度。對四組對象的半均最短路徑長度Lp、半均聚類系數(shù)Cp以及小世界特征入:=Lp/Lr和Y=Cp/Cr進(jìn)行比較Hub，節(jié)占八、是指網(wǎng)絡(luò)中最為重要的節(jié)占八、網(wǎng)絡(luò)中許多其它節(jié)占八、之問的信息傳輸都需要經(jīng)過該節(jié)占八、本文選用歸一化的中介中心性BCi來義hub節(jié)占八、網(wǎng)絡(luò)的全局效率Egob義為網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)占八

8、、最短路徑倒數(shù)的半均值全局效率衡里全局信息在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中傳遞的快慢網(wǎng)絡(luò)脆弱性廣泛用丁里測里網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的假設(shè)缺失對網(wǎng)絡(luò)性能的影響。2結(jié)果四組對象的相關(guān)矩陣都比較復(fù)雜但也有一的相似性。左右半球的同源腦區(qū)和位丁同一半球的相鄰腦區(qū)往往有較強(qiáng)的相關(guān)性。根據(jù)/曰到的相關(guān)系數(shù)矩陣需要選取閾值確稀疏度的范圍。當(dāng)稀疏度S=9%時(shí)弟四組對象(65,70歲)的大腦網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)了孤立的節(jié)占八、；而當(dāng)S=10%時(shí)四組對象的網(wǎng)絡(luò)中均無孤立節(jié)占八、存在。當(dāng)S：30%四組對象的小世界參數(shù)Y、入的變化基本收斂。因此稀疏度的范圍被選為10%SK30%。在這個(gè)范圍內(nèi)每隔1%計(jì)算一次四組對象的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)Cp、Lp、Y、入如圖3所示。在10

9、%30%勺區(qū)問內(nèi)四組對象的Cp隨看稀疏度的增加而增加而Lp、Y、入隨稀疏度的增加而下降。從圖中我們可以看出55,60歲對象組的Cp值低丁50，-55歲對象組的Cp值；而6065歲對象組Cp值高丁55,60歲對象組的Cp值卻低丁50-，55歲對象組的Cp值；65,70歲對象組的Cp值低丁60-65歲對象組的Cp值高丁5560歲對象組的Cp值。55,，60歲對象組的Lp值低丁5055歲對象組的Lp值；60-65歲組的Lp值與65,70歲組的Lp值相近均高丁55,60歲對象組的Lp值。當(dāng)稀疏度增加時(shí)Y值迅速下降但入值僅略有改變。四組對象的(T=丫/入值隨看稀疏度的增加而減少反映了小世界屆性的減弱。四

10、組對象的Y值大小關(guān)系為:50，55歲對象組>6065歲對象組>6570歲對象組>5560對象組>1。四組對象的入值隨看稀疏度的增加而接近丁1其大小關(guān)系為:50，55歲對象組>6065歲對象組65,70歲對象組與5560對象組入值相近四組對象的入5。在稀疏度10形SK20%范圍內(nèi)對四組對象的Cp、Lp、Y、入進(jìn)行單因素方差分析(One-WayANOV'A,結(jié)果如圖4所示。對丁Cp而言四組對象方差齊性檢驗(yàn)相伴概率為0.027各組總體方差不相等。ANOVA結(jié)果(F(3,40)=34.587P<0.001)顯示,四組對象問存在顯著性差異DunnetT3非參數(shù)

11、檢驗(yàn)結(jié)果顯示除60-，65歲對象組和65,70歲對象組外其它組兩兩之問均存在顯者性差異。對丁半均最短特征路徑長度Lp四組對象問均不存在顯者性差異(F(3>,40)=0.17P>0.05）。對丁小世界網(wǎng)絡(luò)屆性Y而言方差齊性檢驗(yàn)相伴概率為0.C)47各組總體方差不相等ANOVAi結(jié)果(F(3,40)：=5.509P<().05)顯示四組對象問存在顯者性差異。DunnettT3非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示50，巧5歲對象組和5560歲對象組問存在顯者性差異(P=0.025）。而對丁入而言方差齊性檢驗(yàn)相伴概率為0.015各組總體方差不相等。ANOVA.分析結(jié)果(F(3,40)：=6.528P&

12、lt;().05)顯示四組對象問存在顯者性差異。DunnettT3非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示50，55歲對象組與55,60歲對象組、55-，60歲對象組與65,70歲對象組的相伴概率分別為0.012、0.005兩兩之問存在顯著性差異。同理在稀疏度1C%U汶30%范圍內(nèi)對四組對象的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)Cp、Lp、Y、入進(jìn)行ANOV'分析結(jié)果如圖5所示。與稀疏度10%c(EK20%相比小世界網(wǎng)絡(luò)屆性入組問不存在顯者性差異。這可臺匕北是由丁隨看稀疏度的增加大腦網(wǎng)絡(luò)的小世界屆性逐漸減弱致使其隨看年齡增長所發(fā)生的改變不是很明顯。這些結(jié)果息味看皮層網(wǎng)絡(luò)的小世界參數(shù)結(jié)構(gòu)隨年齡變化而發(fā)生了明顯改變?yōu)榱吮容^不同年齡段對

13、象的大腦皮層厚度網(wǎng)絡(luò)hub節(jié)占八、的差異本文在稀疏度10%。下對所有網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行二值化處理。在該稀疏度下大腦網(wǎng)絡(luò)各節(jié)占八、全連通并且具有小世界屆性而且假陽性路徑的數(shù)里最少。如果節(jié)占八、的歸一化的中介中心性BCi值大丁meman+2SD則該節(jié)占八、為網(wǎng)絡(luò)中的hub節(jié)占八、表2為網(wǎng)絡(luò)中的hub節(jié)占八、在不同對象組的變化趨勢。這些腦區(qū)中有的腦區(qū)隨看年齡的增長由非hub節(jié)占八、轉(zhuǎn)換為hub節(jié)占八、有的腦區(qū)隨看年齡的增長由hub節(jié)占八、轉(zhuǎn)換為非hub節(jié)占八、。該結(jié)果與Zhu等u2(0門發(fā)現(xiàn)中年人與老年人在基丁灰質(zhì)體積構(gòu)建的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中hub節(jié)占八、存在較大差異類似。稀疏度為10%）時(shí)計(jì)算四組對象構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)化的

14、網(wǎng)絡(luò)脆弱性并對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如圖6所示。四組對象方差齊性檢驗(yàn)相伴概率為0.000小丁顯者性水半0.()5因此認(rèn)為各個(gè)組總體方差是不相等的aNovA結(jié)果顯示(F(3,3961.9658P<0.001),說明四組對象問存在顯者性差異DuinnetT3非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示5055歲對象組與60-65歲對象組、50，55歲對象組與65,70歲對象組、55,60歲對象組與60，65歲對象組、55-，60歲對象組與65,70歲對象組的相伴概率分別為0.000、0.000、0.C00、0.001、0.0)00均小丁顯者性水半0.()5說明兩兩之問存在顯者性差異。3討論我國在未來幾年所面刖所未有的重大挑戰(zhàn)相關(guān)疾病也就成為人們是一個(gè)高效復(fù)雜的小態(tài)或疾病都會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)不例外。從腦網(wǎng)絡(luò)的角以幫助我們了解大腦網(wǎng)丁未來制針對性地相化社會做出貢獻(xiàn)。4結(jié)論在本研究中我們采用大型腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)