血管源性认知障碍产生及功能补偿的神经机制研究

Vascular cognitive impairment (VCI) was proposed as an umbrella term to include subjects affected with any degree of cognitive impairment resulting from cerebrovascular disease (CVD), ranging from mild vascular cognitive impairment (mVCI) to vascular dementia (VD). mVCI is the preceding period of VD, which is also the best period to prevent and delay developing process of VD.The research focuses on mVCI patients. First, we study on pathogenesis of executive/attentive impairment and functional compensatory mechanism in mVCI patients by functional connectivity analysis and information flow method. As well as, the dynamic model of functional connectivity will be built with nonlinear synchronization methods，and causality between brain nodes will make clear by directed transfer function (DTF) analysis for executive/attentive network. Second, remarkable difference will be found in network properties, and the marks used to forecast when mVCI patients begin to change in VD will be extracted. Advanced technology in multi-modal information integration based on EEG and fMRI data is used in research work. The findings would help people to understand the pathogenesis and functional compensatory mechanism of mVCI, and also be helpful for early diagnosis and treatment of mVCI, and reduce incidence rate of VD in clinic. Therefore, the project is of great significance and worth studying.

血管源性认知障碍（VCI）涵盖了血管源性认知损害从轻到重的整个发病过程，其中轻度VCI（mVCI）是血管性痴呆（VD）的前期阶段，是阻止和延缓VD产生的最佳时机。本项目以mVCI为主要研究对象，首先拟从功能连接、信息流等角度对mVCI执行注意障碍的产生机制和功能补偿机制进行探索研究，采用非线性同步测量方法构建执行注意网络的动态功能连接模型，利用有向传递函数明确网络节点间的因果关联性。其次，从网络拓扑属性角度寻找mVCI与VD的统计学差异，提取出可灵敏反应mVCI开始转化为VD的预警标志。本研究采用先进的EEG和fMRI多模态信息融合技术，对所提出的研究内容进行深入系统地研究，其成果将有助于增进人们对血管源性认知障碍产生机制和功能补偿机制的认识，更有助于mVCI临床的早期诊断和干预治疗，从而降低VD的发病率。因此本项目具有重要的理论意义和很好的应用价值。

早期血管源性认知障碍的研究对于延缓血管性痴呆的产生有重要意义。课题组首先针对患者认知功能障碍的特点，设计了与执行注意、工作记忆相关的实验范式，并完成了早期血管性认知障碍组、正常老年组在执行不同任务状态下EEG信号的采集，以及EEG和fMRI信号的同步采集。其次，采用有向传递函数、有向相延迟指数等方法对执行注意状态下的脑区间有向功能连接进行研究发现：相对于正常人，患者“顶到额区”、“顶到中央区”的功能连接显著下降；利用短时有向传递函数方法完成了动态功能连接模型的建立，明确了网络节点间的因果关联性。在此基础上，分别利用复杂网络分析和最小生成树方法构建脑网络，并对不同被试组脑网络的拓扑属性进行对比研究发现：患者脑网络中的核心节点前移至额区、中央区，顶区的Pz节点丧失核心节点地位，并由信息的输出者转变为信息的接受者。因此，顶区功能活动改变及与额、中央区功能连接的下降是认知障碍产生的主要原因。此外，患者脑网络的聚类系数显著低于正常组，脑网络的小世界属性丧失、趋于随机网络。另一方面，患者也存在中央区到顶区、中央区之间功能连接增强的现象，反映出患者存在功能补偿。采用EEG特征驱动的fMRI分析方法对静息态脑功能进行研究发现：与α频段活动呈显著相关的激活脑区的定位、分布和程度在正常人和患者之间存在显著不同。随后，采用功能连接和支持向量机相结合的方法完成对早期认知障碍患者的自动识别，取得了满意的分类效果。. 为保证项目研究的顺利进行，课题组对EEG、fMRI信号的预处理技术、特征提取、分类识别技术进行了研究,提出了基于独立成分时域相关的眼电去除算法；通过构造“心冲击描记信号”，在没有心电信号的前提下，实现了EEG信号中心冲击伪迹的成功去除；采用非负张量分解技术完成可综合反映事件相关电位时域、空域、频域信息的多域特征值的提取。. 课题组开发的“认知功能训练及评测”系统，借助计算机和网络技术使得基于家庭、社区的脑功能康复训练、评测成为可能。.