基于纹理的大脑网络用于MRI健康受试者的特征

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 结构性MRI分析分析
• 大脑网络研究研究大脑网络研究

背景情况:

• 大脑网络通常通过动态 (fMRI,EEG) 或物理连接 (DTI) 来研究.
• 很少有研究利用皮质厚度或灰质体积等结构性质进行网络分析.
• 在结构性MRI中研究纹理特征为大脑网络表征提供了一种新的方法.

研究的目的:

• 评估利用纹理特征从结构性MRI衍生的大脑网络中提取有用信息的可行性.
• 为了确定基于纹理的大脑网络是否与已建立的功能性大脑网络相关.
• 探索基于纹理的大脑网络中的性别和年龄相关差异.

主要方法:

• 来自760名受试者的T1加权MRI图像使用自动化解剖标记 (AAL) 地图集进行了细分.
• 纹理参数,特别是来自灰色级别的共发生矩阵,被计算为每个大脑区域.
• 分析了个别纹理网络的连接,性别差异,年龄依赖和区域特异性.

主要成果:

• 功能网络中的基于纹理的连接 (默认模式,注意力,视觉) 与功能活动的相关性最小.
• 在评估的86个大脑区域中,在75个大脑区域中观察到基于性别的显著差异.
• 在86个地区中,44个地区发现了与年龄相关的差异,尽管不以线性方式.
• 泰拉马斯和皮表现出独特的基于纹理的结构特征.

结论:

• 基于纹理的大脑网络为性别和年龄相关的变化提供了宝贵的见解,并可以识别不同的大脑区域.
• 与皮层厚度不同,纹理形态似乎没有直接支持或与已建立的功能性大脑网络相关联.
• 未来的研究将将这种纹理网络方法扩展到神经病患者,以发现潜在的生物标志物.