正常人脑静息态功能磁共振的脑功能连接  

Effective Connectivity of Resting-state Functional Magnetic Resonance Imaging in Normal Adults

作　　者：石庆丽[1] 燕浩[2] 陈红燕[3] 王凯[3] 姚婧璠[4] 韩在柱[5] 张玉梅[4] 张贵云[1] 高玉苹[1] 

机构地区：[1]北京市平谷区医院神经内科,北京市101200 [2]西安电子科技大学外国语学院,陕西西安市710071 [3]首都医科大学附属北京天坛医院医学影像中心,北京市100050 [4]首都医科大学附属北京天坛医院神经内科,北京市100050 [5]北京师范大学认知与学习国家重点实验室,北京市100875

出　　处：《中国康复理论与实践》2014年第6期543-547,共5页Chinese Journal of Rehabilitation Theory and Practice

基　　金：国家社科基金重大项目(No.11&ZD186);北京市卫生系统高层次卫生技术人才培养计划项目(No.2011-3-024);北京市科委项目(No.D101107049310005;No.Z121100005512016);国家科技支撑计划项目(No.2011BAI08B02)

摘　　要：目的探讨正常人脑静息状态下的不同专属脑网络间的连接强度及其意义。方法选取36名健康受试者进行静息态功能磁共振(rs-fMRI)扫描,采用独立成分分析(ICA)方法分离静息状态五大专属性功能脑网络,将五大脑网络分别作为感兴趣区,并采用多变量Granger因果分析方法(GCA)分析相关脑网络之间的功能因果连接的强度关系。采用SPM 5.0软件进行分析处理。结果应用ICA方法得到5个经典的正常人静息态脑网络成分,分别为默认网络(DMN)、记忆网络(MeN)、运动网络(MoN)、听觉网络(AN)和执行控制网络(ECN)。GCA分析表明,DMN和其余4个网络之间、MeN和ECN之间、AN和MoN之间、ECN和AN之间均存在显著的因果联系。结论正常人在静息状态下存在特定的脑功能连接网络,且这些网络之间有着显著的因果联系。Objective To detect the effective connectivity of resting-state functional magnetic resonance imaging （fMRI） in normal adults. Methods 36 normal adults were performed resting-state fMRI scanning, and 5 brain netwokes were included as regions of interests. Independent component （ICA） was used to evaluate the effective connectivity, and multivariate Granger causality analysis （mGCA） was used to analyze the casuality between the networks. All preprocessing steps were carried out using Statistical Parametric Mapping 5.0 soft- ware. Results 5 classic resting brain networks including default mode network （DMN）, memory network （MEN）, motor network （MoN）, au- ditory network （AN） and executive control network （ECN） were aquired. The mGCA presented significant casuality between DMN and oth- er 4 networks, MeN and ECN, AN and MoN, ECN and AN. Conclusion There are specific brain effective connectivity of resting-state fMRI in normal adults, and there is significant causal link between these networks.

关 键 词：静息态功能磁共振成像 脑功能连接 独立成分分析 

分 类 号：R445.2[医药卫生—影像医学与核医学]