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基于脑网络动力学模型分析阿尔茨海默病异常亚稳态动力学机制
1
作者
魏静
李晓阳
+2 位作者
郭浩
薛家玥
杨艳丽
《中国医学影像技术》
北大核心
2025年第4期651-658,共8页
目的 基于MRI数据构建脑网络动力学模型,分析阿尔茨海默病(AD)异常亚稳态动力学机制。方法 收集AD神经影像学倡议(ADNI)数据库25例AD(AD组)、38例轻度认知障碍(MCI)(MCI组)及37名健康对照(HC)者(HC组)的MR T1WI、弥散张量成像(DTI)及静...
目的 基于MRI数据构建脑网络动力学模型,分析阿尔茨海默病(AD)异常亚稳态动力学机制。方法 收集AD神经影像学倡议(ADNI)数据库25例AD(AD组)、38例轻度认知障碍(MCI)(MCI组)及37名健康对照(HC)者(HC组)的MR T1WI、弥散张量成像(DTI)及静息态功能MRI(rs-fMRI)数据;基于AD组脑结构连接异常和皮质萎缩特征构建结构虚拟损伤脑网络模型,分析AD异常亚稳态动力学机制。结果 AD组白质功能连接异常集中于视觉网络(VIS)、默认模式网络(DMN)、额顶网络(FPN)及边缘子网(LIM)。AD组在感觉运动网络(SMN)、背侧注意网络(DAN)&腹侧注意网络(VAN)[即注意网络(AN)]及DMN特异性扰动模型中的全局亚稳态均显著低于HC组及MCI组(P均<0.001)。AD组右侧颞上回后部、中央前回、前扣带回上部及扣带回峡部等局部回路异常致全局亚稳态下降。AD所致DMN和AN结构连接损伤,以及FPN皮层萎缩均对亚稳态动力学具有显著影响。结论 多模态MRI脑网络动力学模型揭示了AD亚稳态动力学下降机制的核心因素在于DMN、AN及FPN异常。
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关键词
阿尔茨海默病
磁共振成像
虚拟损伤
脑网络动力学
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职称材料
题名
基于脑网络动力学模型分析阿尔茨海默病异常亚稳态动力学机制
1
作者
魏静
李晓阳
郭浩
薛家玥
杨艳丽
机构
山西财经大学信息学院
太原理工大学计算机科学与技术学院
出处
《中国医学影像技术》
北大核心
2025年第4期651-658,共8页
基金
国家自然科学基金(62376184)
中央引导地方科技发展资金项目(YDZJSX20231A017)
+1 种基金
教育部人文社会科学研究青年基金(24YJCZH366)
山西省基础研究计划(202303021212166、202403021212185)。
文摘
目的 基于MRI数据构建脑网络动力学模型,分析阿尔茨海默病(AD)异常亚稳态动力学机制。方法 收集AD神经影像学倡议(ADNI)数据库25例AD(AD组)、38例轻度认知障碍(MCI)(MCI组)及37名健康对照(HC)者(HC组)的MR T1WI、弥散张量成像(DTI)及静息态功能MRI(rs-fMRI)数据;基于AD组脑结构连接异常和皮质萎缩特征构建结构虚拟损伤脑网络模型,分析AD异常亚稳态动力学机制。结果 AD组白质功能连接异常集中于视觉网络(VIS)、默认模式网络(DMN)、额顶网络(FPN)及边缘子网(LIM)。AD组在感觉运动网络(SMN)、背侧注意网络(DAN)&腹侧注意网络(VAN)[即注意网络(AN)]及DMN特异性扰动模型中的全局亚稳态均显著低于HC组及MCI组(P均<0.001)。AD组右侧颞上回后部、中央前回、前扣带回上部及扣带回峡部等局部回路异常致全局亚稳态下降。AD所致DMN和AN结构连接损伤,以及FPN皮层萎缩均对亚稳态动力学具有显著影响。结论 多模态MRI脑网络动力学模型揭示了AD亚稳态动力学下降机制的核心因素在于DMN、AN及FPN异常。
关键词
阿尔茨海默病
磁共振成像
虚拟损伤
脑网络动力学
Keywords
Alzheimer disease
magnetic resonance imaging
virtual lesioning
brain network dynamic
分类号
R749 [医药卫生—神经病学与精神病学]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于脑网络动力学模型分析阿尔茨海默病异常亚稳态动力学机制
魏静
李晓阳
郭浩
薛家玥
杨艳丽
《中国医学影像技术》
北大核心
2025
0
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