在焦点中,结构和有效的大脑连接性

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 医疗成像医学成像
• 计算生物学 计算生物学

背景情况:

• 手术传统上针对的是局部的发性区域.
• 将视为一种网络疾病,需要对患者进行特定的网络分析.
• 开发基于网络的外科手术策略需要详细了解患者个人的脑网络.

研究的目的:

• 研究手术候选人的结构性和有效大脑连接之间的关系.
• 评估非侵入性测量的结构连接性和侵入性测量的有效连接性之间的重叠.
• 评估结合这些连接措施的潜力,以改善的理解和手术规划.

主要方法:

• 在13名手术候选人中使用了扩散权重成像 (DWI) 和单脉冲电刺激 (SPES) 的内EEG.
• 通过纤维通道学重建了结构连接.
• 有效的连接性来自SPES皮层-皮层引起的反应.
• 使用雅卡德指数量化了模式间的相似性,并使用中心性措施比较了网络拓.

主要成果:

• 在结构和有效连接之间发现了适度的重叠 (中位数的贾卡德指数为0.25),明显高于机会.
• 结构性连接度与9/13患者的有效连接度以及在组级别上正相关.
• 发作区域和电极接触区域体积没有显著预测结构-有效连接性相关性.

结论:

• 在患者的大脑网络中,非侵入性结构和侵入性有效连接之间存在适度的重叠.
• 这些发现支持使用非侵入性获取的连接数据与内EEG一起用于理解性大脑.
• 需要进一步的研究来将这些网络见解转化为有效的,基于网络的手术策略.