通过整合功能和结构连接来评估大脑网络中的白质参与

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 大脑网络分析 脑网络分析
• 医疗成像医学成像

背景情况:

• 当前的大脑网络模型可以通过整合结构白质 (WM) 连接与灰质 (GM) 区域之间的功能相互作用来增强.
• 扩散MRI提供WM结构数据,而静态BOLD信号提供功能连接指标.
• 现有的WM参与模型缺乏结构约束,并且很难完全关联大脑结构和功能.

研究的目的:

• 通过整合结构和功能连接数据,开发和验证一种用于评估白质 (WM) 声素参与大脑功能的新型模型.
• 在WM参与模型中引入结构约束,解决先前结构功能关系研究中的局限性.
• 确定WM区域对于高效的大脑沟通至关重要,并探索WM参与作为潜在的生物标志物.

主要方法:

• 利用扩散MRI绘制白质 (WM) 结构轨迹和静止状态BOLD信号,用于灰质 (GM) 区域之间的功能连接.
• 开发了一种基于图形理论的方法来权衡和整合WM voxels内的结构连接中的功能连接.
• 创建了WM参与的空间地图,以突出显示大脑中的关键通信通路.

主要成果:

• 创建了WM参与的空间地图,突出显示了对有效的大脑通讯至关重要的区域.
• 转基因参与分布在各个受试者中显示出很高的可重现性,这表明转基因活动和转基因组织之间存在很强的相互依赖.
• 有证据表明,WM参与随着时间的推移而变化,并表现出显著的基于性别的差异.

结论:

• 拟议的模型有效地整合了结构和功能大脑数据,以量化WM参与度.
• 肌肉干预是反映正常大脑功能完整性的有价值指标.
• 在WM的参与显示了作为检测神经和认知障碍的敏感生物标志物的潜力.