情感神经环路的多模态脑网络新方法研究

功能影像技术的发展使人们可以探测情感过程相关脑区的活动特征，并对脑的情感认知加工过程有一定的了解，但其情感环路动态信息整合和转换过程仍不清楚，需要结合大脑结构和功能信息，发展有效和稳定的多模态脑网络分析方法来揭示情感环路的结构和功能特征及其关系。本项目针对抑郁症引起情感神经环路结构和功能网络异常变化的临床科学问题，发展多模态脑网络新方法，探测情感环路基础及情感障碍的病理机制。主要包括：发展非线性时频条件因果数学模型，揭示情感神经环路脑功能动态网络的信息流向；应用弥散分维算子结构模型，更细致刻画情感相关的脑区结构，并以此为基础进行情感脑结构网络的定量分析；发展多模态脑网络分析技术，在建立的网络指标特征信息集基础上融合功能和结构网络，探究正常人和抑郁症患者脑网络的差异，揭示抑郁症患者情感障碍的病理机制。本项研究为情感和记忆神经环路重大计划提供新的脑网络定量分析方法，支撑重大研究计划的实施。

本项目对抑郁症引起的情感神经环路结果和功能网络异常变化的临床科学问题，发展了动态因果模型及全脑大尺度功能网络分析技术，从磁共振影像结构、功能及多模态角度探测情感环路基础及情感障碍的病理机制。.1.在抑郁症患者结构异常方面，对患者的磁共振成像脑结构图进行基于体素形态学分析，显示大脑特定区域的灰质和白质体积异常，并且该结构生物学指标都具有好的抑郁症分类能力，说明其可能是研究抑郁症与正常对照在神经解剖学上的变化的有效指标。进一步利用扩散张量成像纤维束追踪方法建立结构连接网络，研究抑郁症患者结构网络的变化，发现患者的小世界网络的优化特性降低，其脑网络有向随机网络发展的趋势；抑郁症患者出现伴随脑结构网络拓扑结构的破坏，以及皮层-边缘和基底节结构网络的异常。.2.在抑郁症患者功能网络异常方面，采用基于相干的局部一致性分析方法对患者静息态脑功能数据进行分析，发现患者脑部广泛存在的自发神经活动的异常；利用偏相关分析建立患者功能连接网络，发现患者功能网络聚类系数和局部有效性的降低，说明患者的功能小世界网络向随机网络发展的趋势。进一步对患者静息态功能磁共振成像数据进行全脑大尺度功能连接密度分析，发现患者在双侧颞叶及额顶叶存在功能网络的长程或短程失连接；暗示了这些功能连接在情绪调控中的重要作用。.发展了时变Granger因果方法，探测抑郁症患者静息态大脑不同脑区信息流向异常的指标。患者表现出眶额叶和尾状核的静息态血液动力学响应函数高度的显著降低；进一步，眶额叶与全脑额叶、颞叶及枕叶的Granger因果网络连接显著增强；尾状核与双侧颞叶以及脑岛的Granger因果网络连接显著降低；表明患者相关脑区信息流向的异常。.3.在结合功能和结构信息探测抑郁症患者脑网络异常方面，通过基于体素形态学的研究，发现患者在右侧颞叶中回和尾状核灰质体积显著降低；以灰质体积显著差异脑区作为种子，探测这些脑区和全脑其他脑区之间的静息态功能连接，发现患者出现右侧颞叶中回和默认网络的功能连接变化，以及右侧尾状核和额叶脑区的功能连接的变化。暗示了抑郁症患者默认网络和奖赏回路的可能变化。.本项目的相关发现为探测大脑情感环路的结构和功能基础及相互关系，揭示抑郁症患者情感障碍的病理机制提供了影像学依据，并为探测脑的情感认知加工过程及其情感环路动态信息整合和转换过程提供了新的脑网络定量分析方法。