在全脑和网络分析中的功能连接区分最小意识和不响应的患者:休息状态fNIRS研究

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 医疗成像医学成像
• 大脑的连接性 大脑的连接性

背景情况:

• 诊断意识障碍 (DOC),包括植物状态/不反应的清醒综合征 (VS/UWS) 和最小意识状态 (MCS),存在重大临床挑战.
• 准确评估残留意识对于患者护理和治疗规划至关重要.

研究的目的:

• 在DOC患者中使用静止状态功能近红外光谱 (fNIRS) 调查全脑和网络功能连接.
• 确定潜在的生物标志物,以区分MCS与VS/UWS.
• 评估已识别的生物标志物的分类性能.

主要方法:

• 休息状态的fNIRS记录来自52名DOC患者 (26名MCS,26名VS/UWS) 和49名健康对照.
• 使用兴趣区域,道和网络方法分析了功能连接.
• 昏迷恢复尺度修订 (CRS-R) 评分与fNIRS特征相关;分类是使用接收器操作特征分析和支持矢量机器进行的.

主要成果:

• 与健康对照人群相比,DOC患者在功能连接方面表现出广泛的损伤.
• 与MCS患者相比,VS/UWS患者的功能连接显著减少,特别是在前额,前运动,感觉运动和听觉区域.
• 特定的连接特征,例如在频道4和频道29之间以及在听觉网络内,在区分MCS与VS/UWS时显示出高准确度 (分别为76.92%和73.08%).

结论:

• fNIRS是检测DOC患者异常大脑网络功能连接的一个有价值的工具.
• 基于fNIRS的生物标志物可以有效地区分MCS和VS/UWS患者,有助于诊断和预后.