[发明专利]一种基于结构连接和功能连接的融合脑网络构建方法

说明书

本发明涉及脑功能成像领域以及大脑网络的构建领域，具体为一种基于结构连接和功能连接的融合脑网络构建方法。本发明的目的是结合现有的结构脑网络和静息态功能脑网络在疾病研究中的各自优点，提出了一种融合两种连接的脑网络构建方法，即一种基于结构连接和功能连接的融合脑网络构建方法。本发明将结构连接矩阵与静息态功能连接矩阵进行融合。本发明的融合脑网络构建方法能够更有效地发现脑部疾病患者的脑网络与正常人的脑网络在网络属性指标上的差异性，从而为各种脑部疾病的研究带来一定的帮助。

技术领域

本发明涉及脑功能成像领域以及大脑网络的构建领域，具体为一种基于结构连接和功能连接的融合脑网络构建方法，该方法采用基于结构与功能两种模态的融合脑网络来重构人体大脑网络，为认知大脑内部的工作机制，研究大脑内部的神经活动规律以及脑部疾病的研究提供一定的依据。

背景技术

人脑可以看作由多个神经元、神经元集群或者多个脑区相互连接成的一个高度复杂的网络，这个庞大而复杂的网络是大脑进行信息处理和认知表达的生理基础。一些神经科学家在充分认识到构建人脑网络的重要性后，提出人脑连接组(human connectome)的概念。人脑连接组力图从宏观(大脑脑区)到微观(单个神经元)的各层次上全面而精细的刻画人类，从总体到个体水平构建大脑网络图谱，并进一步挖掘该网络的连接规律。近年来，基于图论的复杂网络理论(Graph Theory Analysis)的发展为人脑连接组的研究提供了必要的工具和分析方法。构建大脑网络关键的两步：一是如何定义网络节点，二是如何定义网络节点间的连接(边)。

随着科学技术的进步，无创性脑功能成像技术发展日新月异，为我们用多种成像技术进行大脑认知研究提供了广阔的舞台。由于成像机理的不同，每一种成像技术都具有相应的优点和不足，因此没有一种成像模态可以适合所有实验研究或临床应用。截至目前，功能磁共振成像技术(functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI)以其高空间分辨率、非侵入式等特点在神经疾病诊断治疗方面得到了广泛应用。fMRI技术是通过测量由神经活动引起的脑血流和脑血氧等成分变化造成的磁共振信号变化来反应人脑内部活动的，其具有非常高的空间分辨率精度(毫米级)。对静息态fMRI进行预处理，选定感兴趣区域并提取平均时间序列，采用相关分析方法来度量脑区之间的功能连接。通过计算两两脑区间的平均时间序列的关联程度，得到感兴趣区域间的相关性。另外，弥散张量成像(DiffusionTensor Image, DTI)是一种描述大脑结构的新方法，是核磁共振成像(MagneticResonance Imaging，MRI)的特殊形式。DTI反映了大脑白质纤维束中水分子弥散的方向依赖特性，其部分各向异性指数图像可以显示大脑白质纤维的结构和各向异性特征，如显示内囊、胼胝体、外囊等结构。利用DTI所获得的数据进行大脑白质纤维成像，即弥散张量纤维束成像,它可以辨认大脑内部的特殊纤维通道及其相互之间的连接。

研究者们发现利用静息态fMRI构建的静息态功能脑网络以及利用DTI构建的结构脑网络具有很多重要的网络拓扑性质。研究静息态功能脑网络，可以探索人脑的功能组织模式，有助于理解人脑在正常或疾病状态下的功能活动规律，具有比较明确的生理意义与病理意义。研究结构脑网络，有助于揭示人脑结构网络的拓扑性质，可以更加直观地刻画脑区之间真实的结构连接。结构和功能是密不可分的, 结构是功能的基础, 功能是结构的表征。许多研究已经表明人脑的结构和功能具有密切的联系，如患有抑郁症、精神分裂症、癫痫等脑部疾病的病人，其大脑结构的异常往往伴随着相应的功能弱化。此外，研究者通过比较同一被试的静息态功能连接网络和结构连接网络发现, 尽管许多脑区间的功能连接较高,但是它们之间却并不一定存在直接的结构连接。这表明，功能连接和结构连接虽然存在密切联系，但并不完全取决于结构连接。