基于脑电的静息态功能连接分析

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随着脑成像技术的发展,人们对大脑功能的研究越来越深入,并逐渐从定位特殊功能脑区转变为研究脑功能连接。静息态是大脑不执行具体的认知任务,保持安静、放松、清醒的一种状态,静息态功能连接能体现大脑最本质、固有的连接模式,已成为近年来脑功能连接研究的热门课题之一。目前国内外研究脑静息态功能连接主要以功能磁共振成像(fMRI)技术为手段,fMRI具有很高的空间分辨率,能得到静息态功能连接与脑解剖学结构连接之间的密切联系,但是fMRI设备昂贵,对实验数据采集环境要求很高,特别是其时间分辨率很低,对于脑科学研究存在不便。而脑电图(EEG)作为一种普遍的监测大脑活动的工具,具有很高的时间分辨率,对采集环境无特殊要求,是脑科学研究的传统手段之一。采用EEG研究脑静息态功能连接能弥补fMRI研究脑静息态功能连接在时间分辨率上的不足,而且对于无法适应fMRI狭小检测空间的脑疾病患者也能方便地监测其大脑活动,因此基于脑电的静息态功能连接研究有重要的科研和临床意义。本文采用独立成份分析(ICA)、标准低分辨率电磁断层成像(sLORETA)、滑动时间窗、图论、层次聚类分析、t检验等方法和理论对基于脑电的静息态功能连接展开研究,分析了25个健康被试在闭眼和睁眼状态下的64电极静息态脑电数据,研究了闭眼和睁眼状态下α波(8-12Hz)和β波(13-25Hz)脑静息态功能连接,并探索了α波静息态动态功能连接,揭示了静息态网络在时间和空间上的动态变化,主要取得了以下三方面的成果。在基于脑电的α波静息态功能连接方面,通过对闭眼和睁眼状态下的64电极静息态脑电数据进行分析,得到结论:α波在睁眼状态下的功能连接明显多于闭眼状态,静息态网络中默认网络和背侧注意网络在睁眼状态显著,同时睁眼状态下视觉联合皮层功能连接突出。该结论弥补了已有研究中脑电数据电极太少(19电极)的不足,提高了相关结论的可靠性。在基于脑电的β波静息态功能连接方面,通过对闭眼和睁眼状态下的64电极静息态脑电数据进行分析,得到结论:β波在闭眼状态下的功能连接明显多于睁眼状态,从闭眼到睁眼状态,β波功能连接在右侧大脑顶叶、枕叶、颞叶区域明显减弱,而在双侧额叶连接增强,同时前运动皮层、初级体感皮层、次级体感皮层、视觉联合皮层、默认网络在闭眼状态下显著。该结论是首个关于闭眼和睁眼状态下脑电β波静息态功能连接的结论。在基于脑电的α波静息态动态功能连接方面,在对闭眼和睁眼状态下的64电极静息态脑电数据进行分析中引进了滑动时间窗的方法,探索了α波在闭眼和睁眼状态下多个静息态脑网络随时间的动态变化,如默认网络、视觉联合皮层、体感皮层、视觉性语言中枢、语义加工皮层等。该结论极大丰富了脑电α波静息态功能连接的结论。
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