Основываясь на отдыха государство функционального магнитного резонанса с Грейнджер анализа причинно-следственных связей, мы исследовали изменения направлены функциональной связи между задней поясной коры и весь мозг пациентов с болезнью Альцгеймера (AD), пациентов с мягкий когнитивных нарушений (MCI) и здорового контроля.
Нарушением функциональной связи в сети по умолчанию режим (НУМ) могут быть вовлечены в прогрессирования болезни Альцгеймера (AD). Задней поясной коры (PCC) является потенциальным изображения маркера для мониторинга прогрессирование AD. Предыдущие исследования не нацелен на функциональные связи между КЦП и узлы в регионах за пределами НУМ, но наше исследование является попыткой изучить эти упускается из виду функциональных соединений. Для сбора данных, мы использовали функциональная магнитно-резонансная томография (МРТ) и анализ причинно-следственных связей Грейнджер (ГКА). МР-томографию предоставляет неинвазивный метод для изучения динамического взаимодействия между регионами различных мозга. ВКА — статистическая гипотеза тест для определения, полезен ли одноразовый серии прогнозирования другой. В простых терминах, он оценивается путем сравнения «Известные всю информацию на последний момент, распределения вероятностей X в это время» и «Известные всю информацию на последний момент, за исключением Y, распределения вероятностей X в настоящее время», чтобы определить, существует ли причинно-следственная связь между X и Y. Это определение основывается на источник полной информации и стационарные хронологическую последовательность. Основной шаг этого анализа заключается в использовании X и Y, чтобы установить уравнение регрессии и привлечь причинно-следственной связи, гипотетический теста. С ГКА можно измерить причинных эффектов, мы использовали его для изучения анизотропии функциональной связности и исследовать функцию концентратора PCC. Здесь мы проверку 116 участников для МРТ сканирование, и после предварительной обработки данных, полученных от нейровизуализации, мы использовали ГЦА вывести причинно-следственной связи каждого узла. Наконец мы пришли к выводу, что режиссер связи значительно отличаются между группами мягкий когнитивных нарушений (MCI) и AD, PCC весь мозг и весь мозг для КПК.
АД это дегенеративное заболевание центральной нервной системы, которая может быть диагностирована с помощью гистопатология, электрофизиологии и нейровизуализации1. Связанных с памятью НУМ является жизненно важной системы взаимодействующих областей мозга, связанные с AD, и аномальные функции характерно AD2,3. PCC является важным регионом по умолчанию традиционной сети в состоянии покоя и играет ключевую роль в эпизодических памяти, пространственной внимание, самооценки и других когнитивных функций4,5,6,7. Кроме того она может быть маркер изображений для мониторинга AD прогрессии. Используя вка, Ляо et al. обнаружил, что КПК является регионом несколько cytoarchitectonics с несколькими подключениями и играет важную роль в функциональных мозга структуры8. Чжун et al. сообщили, что центр конвергенции, который получил взаимодействия от большинства других регионов в течение НУМ3PCC. Кроме того Мяо et al. показали, что в регионах хаб НУМ, PCC имеет наибольшее причинной эффект отношения с другими узлами9. Вместе все, что это свидетельство показывает, что режиссер подключение PCC ценные исследования AD и PCC нуждается в дальнейшем изучить обстоятельно как жизненно важного региона НУМ.
Предыдущие исследования были ограничены соединения между КПК и других регионов в НУМ; Однако изменения направлены функциональные связи между регионами КЦП и мозг за пределами НУМ, а также их влияние на объявление пока не изучены10. Наше исследование дополнительно изучить этот неисследованных функциональные связи в нормальных здоровых элементов управления, с MCI и пациентам с AD. Наблюдая режиссер подключения между КПК и весь мозг регионами, мы стремились выяснить функциональные изменения в головном мозге, относящиеся к AD прогрессии и тем самым создать роман объективной основы для оценки тяжести заболевания.
Функциональные связи относится к межрегионального взаимодействия, который может быть представлен синхронных колебаниями низкой частоты (LFFs) в мозгового сигнала зависит от уровня крови кислорода (BOLD) МР-томографию. Таким образом для того чтобы наблюдать функциональной связи между КПК и других регионах мозга, мы проанализировали функциональной связи между КПК и весь мозг сети по МР-томографию с помощью вка, с PCC как региона интерес (ROI). Этот метод непосредственно вытекает фундаментальные отношения каждого узла, используя данные, полученные от нейровизуализации11. В последнее время GCA был применен к электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и МР-томографию исследования для выявления причинных эффектов среди регионов мозга12. Все эти исследования показали, что ВКА техника может быть оптимальным для выявления причинно-следственной связи каждого узла в головном мозге.
Этот доклад представляет собой процесс для сравнения режиссер функциональные соединения в КЦП весь мозг и весь мозг КЦП между AD, MCI и управления группы. Кроме того ключевым этапом в этом процессе является классификация и отбора образца до эксперимента. Таким образом классификации и кри…
The authors have nothing to disclose.
Авторы благодарят Gongjun JI для поддержки программного обеспечения компьютеров. Это исследование было частично поддерживается Фонд национального естественных наук Китая (№ 81201156, 81271517); Чжэцзян провинции естественных наук фонд Китая (no. LY16H180007, LY13H180016, 2013C33G1360236) и научный фонд здравоохранения Комиссии провинции Чжэцзян (№ 2013RCA001, 201522257).
116 patients | Zhejiang Provincial People’s hospital | – | This study was approved by the ethics committee of Zhejiang Provincial People’s hospital. Every enrolled subject signed a written informed consent form. |
Siemens Trio 3.0 T MRI scanner | Siemens, Erlangen, Germany | 20571 | Equipped with AudioComfort that reduces acoustic noise up to 90%; Provides high performance at a low noise level; Ultra light-weight coil; Unique MRI sequence design; Supports up to 400 pounds without restrictions. |
RESTplus | Hangzhou Normal University,Hangzhou,Zhejiang,China | 20160122 | RESTplus evolved from REST (Resting-State fMRI Data Analysis Toolkit), a convenient toolkit to calculate Functional Connectivity (FC), Regional Homogeneity(ReHo), Amplitude of Low-Frequency Fluctuation (ALFF), Fractional ALFF (fALFF), Gragner causality, degree centrality, voxel-mirrored homotopic connectivity (VMHC) and perform statistical analysis. |
DPARSF | Hangzhou Normal University,Hangzhou,Zhejiang,China | 130615 | Data Processing Assistant for Resting-State fMRI (DPARSF) is a convenient plug-in software within DPABI, which is based on SPM. You just need to arrange your DICOM files, and click a few buttons to set parameters, DPARSF will then give all the preprocessed data, functional connectivity, ReHo, ALFF/fALFF, degree centrality, voxel-mirrored homotopic connectivity (VMHC) results. |
SPSS | SPSS Inc., Chicago, IL, USA | – | SPSS offers detailed analysis options to look deeper into your data and spot trends that you might not have noticed. |