基于多模态磁共振成像的人脑功能模块化的结构基础研究

The human brain is the most complex system of information processing in nature, of which underlying neural network is topologically organized as a modular structure. Previous studies have found that the diverse functional connectivity patterns are constrained and shaped by the structural connectivity, with a complex and tight relationship, which may imply that the intrinsic modular organization is directly constrained by the underlying white-matter connectivity. However, it is still unclear of the structural basis of the functional modules. This project will construct both the white matter structural and resting-state functional brain networks with mult-modal magnetic resonance imaging (MRI) data, and quantitatively investigate the relationships between the functional and structural connectivity within all functional modules in terms of connectivity strength and topological properties as well as differences among functional modules, and between hemispheres and genders. Moreover, we will set up a normal automate framework to analyze the structural basis of intrinsic functional modules in human brain networks with multimodel MRI data and validate the framework in Alzheimer’s disease (AD). Implementation of this project will enrich the topological description and understanding of the structural-functional relationship of human brain networks, and may provide insights and inspirations into research of the multimodal neuroimaging biomarkers in early diagnosis of AD.

人脑是自然界中功能最复杂的信息处理系统，其网络结构以模块化方式组织，是功能分离和整合最重要的优化方式之一。既往研究已发现多样化的功能连接模式受到底层结构连接的约束，二者之间存在复杂而紧密的联系，然而大脑功能模块化的底层结构基础仍不清楚。本项目基于多模态磁共振成像技术构建个体水平全脑结构和功能网络，将在单个连接和网络拓扑水平考察功能模块化与白质结构连接之间的关系及在不同功能模块、半球和性别之间的差异；同时建立规范的基于多模态影像数据的人脑功能模块化的结构基础计算分析过程，并针对阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）进行疾病模型应用研究，以探讨AD功能模块化损伤的结构连接基础以及与临床神经精神行为的关系。本项目的实施将促进对人脑结构和功能关系的理解，同时也可为AD早期诊断的多模态神经影像学标记物研究提供依据。

人脑功能实现以模块化方式组织，既往研究已发现多样化的功能连接模式受到底层结构连接的约束，二者之间存在复杂而紧密的联系，然而大脑功能模块化的底层结构基础仍不清楚。本项目基于多模态磁共振成像技术构建个体水平全脑结构和功能网络，在单个连接和网络拓扑水平考察功能模块化与白质结构连接之间的关系；同时建立规范的基于多模态影像数据的人脑功能模块化的结构基础计算分析过程，并将该计算模型应用于认知障碍（aMCI, AD和bvFTD）患者多模态影像学数据，以探讨疾病有关的脑连接损伤、干预以及与临床评估的关系。本研究证实人脑功能系统内部存在坚实的结构连接基础，结构和功能连接之间的关联性非常紧密；进一步，我们还发现这种关联性在不同功能系统之间存在显著差异，在默认网络、额顶控制网络和视觉系统内较高；这种差异性表明大脑功能连接的形成机制是复杂的，在不同功能系统内部，其结构连接在功能连接模式的形成中可能起到不同程度的作用。从物理位置上看，默认网络与额定控制网络作为核心系统，覆盖的皮层范围比较大，结构-功能一致性强，说明了它们的底层物理结构对于功能活动模式的影响较大，从而保证了核心系统的稳定性和可靠性。另外一方面，针对遗忘型轻度认知损害患者进行三个月有规律的训练，在组水平上发现训练后患者组在大脑角回区域（默认网络的重要脑区之一）的灰质体积出现显著的增加，并且与词语记忆和视空间记忆能力存在显著的正相关，反映了脑功能干预对于结构的影响模式。为了考察不同痴呆患者脑结构差异，我们还使用脑结构数据建造了一个基于卷积神经网络的深度学习模型对AD和bvFTD两种痴呆进行鉴别诊断，该结果也显示了不同功能系统在应对不同痴呆类型呈现不同的衰退特征。总之，本项目从计算方法到疾病应用进行了关于功能系统-结构连接关系的初步研究，为进一步深入探讨大脑功能活动的组织规律积累了一定基础。