基于静息态功能磁共振成像的创伤性脑损伤患者功能连接研究

范夏冰，杨利，张和华，李章勇，王伟

1. 重庆邮电大学 生物信息学院，重庆 400065；2. 陆军军医大学大坪医院 医学工程科，重庆 400042

引言

近年来创伤性脑损伤（Traumatic Brain Injury，TBI）死亡率逐渐增高，成为一个世界性公共卫生问题。据估计，全世界每年有6900万人患有持续性脑外伤，其发病率超过某些更复杂的疾病如乳腺癌等[1]。美国疾病控制与预防中心发现2019年全球TBI关联死亡人数为61000人[2]。TBI患者通常伴有长期后遗症，包括身体、认知、情感和行为症状，如头痛、疲劳、易怒和失眠等[3]。大部分患者的症状在三个月内会有所缓解，而某些后遗症会持续超过一年。然而，对于这些后遗症的潜在病理生理学仍然知之甚少。静息态功能磁共振成像（Resting-State Functional Magnetic Resonance Imaging，rs-fMRI）用于评估TBI患者的皮质功能，提供对损伤后皮质功能的长期观察，对神经功能恢复有重要意义[4]。

关于rs-fMRI研究表明，TBI患者的默认模式网络（Default Model Network，DMN）中功能连接降低，其他静息状态网络（包括额顶叶和运动网络）中存在异常的功能连接，随着大脑功能恢复其功能连通性会改善[5-6]。DMN被广泛认为其负责维持自我意识、内省和自发认知等系列高阶认知过程[7]。执行控制网络（Executive Control Network，CN）主要包括背外侧前额叶皮层、前扣带回皮层和后扣带回皮层等，涉及参与目标导向的行动和抑制过程、情绪和知觉等。DMN中的自发血氧活动与执行控制网络（Executive Control Network，ECN）呈负相关，且相关证据显示这些网络之间的动态交互有助于维持或恢复意识[8]。了解DMN与ECN的反相关性在意识早期恢复中的作用对于确定新的治疗靶点和制定预后措施有重要意义[9]。目前对于TBI患者DMN 与ECN反相关性研究，大多为横断面设计，主要关注急性、慢性TBI患者功能连接改变、脑区平均灰质体积改变等[10-11]。虽然有纵向研究报告TBI患者在损伤后恢复数月至2年期间，其功能连接性、灰质体积等发生了变化[6]，但仍需要系统性、前瞻性的纵向研究，以便更好地了解TBI恢复的动态特性。

功能连接是通过线性时间相关性在两个感兴趣脑区之间建立连接[12]，本文拟采用基于种子点的功能连接方法，研究TBI后一年恢复期内的不同时间点（3、6和12个月），DMN和ECN两个静息态脑网络内和网络间的功能连接随时间的变化，以期揭示TBI认知可塑性的相关机制。

1 材料与方法

1.1 临床资料

被试数据来自公共数据集[13]，包括14例TBI患者和12例年龄、性别与之匹配的正常对照（Healthy Controls，HC），具体信息如表1所示。所有被试均无相关神经系统病史，没有药物和酒精成瘾史，无镇静剂使用史，没有肝、肾功能衰竭等病史，没有MRI检查禁忌证。如果患者有其他伴随损伤（例如骨科损伤或脊髓损伤），导致患者在MRI环境中很难保持静止，则排除患者。数据采集和后续研究都得到了宾夕法尼亚州立大学研究保护办公室的批准。具有签署医疗文件或独立判断能力的被试都签署了知情同意书，存在一定程度认知障碍的被试则由其家属签署。TBI患者在外伤后大约3、6和12个月（session-1，session-2和session-3）各做了一次rs-fMRI扫描检查，格拉斯哥昏迷评分（Glasgow Coma Scale，GCS）用于评价患者的TBI严重程度。GCS是医学上评估患者昏迷程度的方法，得分值越高，意识状态越好，已被证明是判断颅脑损伤严重程度和死亡率的良好预后指标[14]。本研究中TBI患者的GCS评分平均值在7.92左右，即为中度TBI患者。

表1 TBI组与HC组的一般临床资料比较

1.2 方法

1.2.1 数据采集

TBI患者在3、6和12个月进行一次rs-fMRI扫描，其中1个TBI被试和6个正常被试使用Philips Achieva 3 T扫描仪进行扫描，另外13个TBI被试和6个正常被试使用西门子Magnetom Trio 3 T扫描仪，TBI病例和HC组分开接受扫描，扫描前充分告知被试保持静止，以减少头动的影响。以1.0 mm的各向同性空间分辨率采集大脑的高分辨率T1加权解剖图像，即结构像。使用回波平面成像（Echo Planar Imaging，EPI）检查功能成像的血氧水平依赖响应。成像参数为重复时间（Repetition Time，TR）2000 ms，回波时间（Echo Time，TE）30 ms，翻转角度（Flip Angle，FA）90°，视野（Field of View，FOV）240 mm×240 mm，采集矩阵80×80，层厚4 mm。

1.2.2 预处理

使用SPM对被试的rs-fMRI数据（TBI和HC的每个session为一组）进行预处理。为避免磁场饱和效应，删除每一组数据的前六个图像。采用时间层校正纠正数据层之间的时间差，排除头部平移运动大于3 mm的被试数据，并将所有被试的功能像配准到标准空间，最后使用6 mm的高斯滤波核来平滑功能像并提高图像信噪比。

1.2.3 独立成分分析

独 立 成 分 分 析（Independent Component Analysis，ICA）是一种主要由数据驱动的方法，它已被发现能够捕捉到fMRI时间进程的复杂性，并产生一致的空间（统计上不同的）成分。ICA方法的优势在于，独立分量内所有显著加权的体素都是高度相关的，可用于识别多个静息态脑网络，并进一步量化静息态脑网络的功能连接[15]。使用ICA将预处理后的rs-fMRI图像进行分解。采用“最小描述长度”（Minimum Description Length，MDL）准则，对最佳分解成分数量进行评估。

1.2.4 识别DMN和ECN静息态脑网络

本研究采用的DMN与ECN先验脑网络模板来自斯坦福大学实验室[16]。计算DMN与ECN先验模板与独立分量之间的空间相关性，选择空间相关系数最大的分量，作为DMN和ECN静息态脑网络。DMN网络内的功能区域，分别为楔前叶（Precuneus，PREC）、内侧前额叶皮层（Medial Prefrontal Cortex，mPFC）、左侧角回（Left Angular Gyrus，LAG）、右侧角回（Right Angular Gyrus，RAG）。ECN网络内的功能区域分别为：左侧三角部额下回（Left Frontal Inferior Triagle，LF）、左侧顶叶（Left Parietal Lobe，LP）、右侧三角部额下回（Right Frontal Inferior Triagle，RF）、右侧顶叶（Right Parietal Lobe，RP）。选取这8个功能区域作为感兴趣区（Region of Interest，ROI），其峰值点坐标具体如表2所示。

表2 DMN和ECN网络内各ROI的坐标

1.2.5 计算功能连接

对预处理后的功能像进行带通滤波（0.01～0.08 Hz），以6 mm的球面半径创建ROI[17]。计算各个ROI的时间序列的皮尔逊相关系数，最后利用Fisherz变换将相关系数转化为z值，提高正态性[18]。整个过程的流程如图1所示。

图1 总体流程图

1.2.6 统计学分析

对每一组得到的z值进行单样本t检验，得到组内有显著功能联通性的脑区（P＜0.05，错误发现率校正）。采用双样本t检验，比较TBI每次扫描（每个session）与HC组间存在显著功能连接差异的脑区（P＜0.05，错误发现率校正）。采用配对t检验，得到TBI三次扫描之间存在显著功能连接差异的脑区（P＜0.05，错误发现率校正），探究TBI患者脑功能连接随时间的变化。

2 结果

2.1 ICA分析结果

通过ICA分析得到HC组、TBI组与先验模板空间相关性最大的分量。如图2所示，在HC组中与DMN先验模板空间相关性最大的分量为第18个成分，与左侧执行控制网络（Left Executive Control Network，LECN）先验模板空间相关性最大的分量为第17个成分，与右侧执行控制网络（Right Executive Control Network，RECN）空间相关性最大的为第6个成分。在TBI组中与DMN先验模板空间相关性最大的分量为第17个成分，与LECN先验模板空间相关性最大的分量为第18个成分，与RECN空间相关性最大的为第4个成分。

图2 ICA结果

2.2 静息态脑网络识别

得到HC组和TBI组的DMN和ECN静息态脑网络，其空间分布如图3所示。

图3 HC和TBI两组DMN和ECN空间分布图

2.3 统计分析

2.3.1 单样本t检验

通过单样本t检验得到有统计学意义的各节点间的功能连接，并计算各节点间功能连接的平均值，结果如表3所示。图4为HC组和TBI三个阶段的功能连接矩阵图。

图4 各组功能连接矩阵图

表3 单样本t检验结果

2.3.2 双样本t检验

将TBI后三个时期的功能连接值与HC组进行双样本t检验，分别得到这三组与HC组在DMN内、ECN内、DMN-ECN网络间的有显著差异的功能连接，见图5。

图5 双样本t检验结果

在DMN中，TBI-ses1、TBI-ses2组与HC组有显著功能连接差异的为PREC-RAG和mPFC-RAG；TBI-ses2组与HC组有显著功能连接差异的为mPFC-RAG。在ECN中，TBI-ses1组与HC组有显著功能连接差异的为LF-LP、LPRF、LP-RP和RF-RP；TBI-ses2组与HC组有显著功能连接差异的为LP-RF、LP-RP和RF-RP；TBI-ses3组与HC组有显著功能连接差异的为LP-RF和LP-RP。

DMN-ECN之间，TBI-ses1组与HC组有显著功能连接差异的为PREC-LP、PREC-RF、mPFC-LP、mPFC-RF、mPFC-RP、LAG-LP、LAG-RF和 RAG-RP；TBI-ses2组与HC组有显著功能连接差异的为PREC-LP、mPFC-LP、LAG-LP和RAG-LP，TBI-ses3组与HC组有显著功能连接差异的为PREC-LP、LAG-LP和RAG-LP。

图6为TBI后与HC组比较存在显著差异的功能连接分布情况，三个时期涉及的LP的功能连接与HC组相比几乎全部都存在显著差异。

图6 TBI三个时期与HC组相比存在的显著差异分布情况

2.3.3 配对t检验

图7配对t检验的结果显示TBI-ses1到TBI-ses3有四组节点间功能连接的变化有统计学意义，分别为ECN内的LF-RP、RF-RP和DMN-ECN之间的LAG-LP和RAG-RP。

图7 配对t检验结果

3 讨论

本研究基于rs-fMRI，分析TBI患者恢复期1年各时期DMN和ECN功能连接情况，发现TBI后1年内患者的大脑功能连通持续异常，并且随着时间推移变化。

单样本t检验的结果显示，虽然TBI后大脑功能连接网络发生了变化，但长达一年的时间里，TBI患者的DMN、ECN这两个脑网络功能连接分布几乎一致（图4），只是强度发生了一些变化，这说明TBI后DMN与ECN的功能连接异常具有一定规律，这种规律可能解释TBI后长期存在的后遗症。

双样本t检验的结果显示TBI患者在一年内三个时期与HC组相比，DMN内ROI之间的功能连接值均减小。这验证了目前的一个普遍共识，TBI后DMN内的功能连通性降低，这可能是由连接该网络不同节点的白质通路的轴突损伤所致[19]。从图5b可以看出ECN内的节点间的功能连接值也同样降低，而ECN对于较高水平的认知和执行功能至关重要，涉及一系列与冲动控制、决策、工作记忆、认知灵活性、错误检测和冲突解决相关的高级过程[20]，这可能解释了TBI患者恢复期可能出现的易怒、记忆力下降等症状。有研究表明DMN与ECN之间存在一种拮抗关系，这种拮抗关系与认知功能相关[21]，图5中与HC组相比，大部分发生异常变化的功能连接并不存在于DMN与ECN单网络内部，而是集中于DMN-ECN两个网络之间。这可能为TBI后患者出现的认知障碍提供了一种解释。

图6为TBI后与HC组的功能连接的显著差异按时间变化顺序排列的情况，本研究首次发现在TBI后3、6和12个月与LP这个节点相关的功能连接均与HC组有显著差异。而LP与视觉空间任务，语言理解和语言产生有关[22]，LP持续的功能联通性异常可能会导致患者产生失语症，这一发现可能能够为TBI预后及后遗症的治疗提供新思路。另外，人类语言、书写和阅读等功能的优势半球多数为左半球，本研究被试的LP出现持续异常说明了这点。图6还可以看出TBI后3个月时与HC组相比，有显著差异的功能连接节点最多，这说明TBI后初期患者大脑的功能联通情况极差，可能是代偿作用的影响，6个月有显著差异的功能连接在减少；到12个月时，除与LP相关的组，其余与HC组几乎没有显著差异，这可能说明经过一年的恢复后，除LP外，大部分节点间的功能连接都几乎恢复正常。这再次验证LP为TBI恢复期的关键节点。

从图7可以看出，TBI后3～6个月，6～12个月这两个区间DMN和ECN的功能连接情况没有显著变化，但比较3个月和12个月的功能连接发现仍有四组节点间的功能连通性发生变化，这说明TBI后，患者恢复期脑内的功能连接并非稳定不变，只是变化相对缓慢。其次我们发现这四组节点分布在ECN内和DMN-ECN之间，这验证了双样本t检验的结果，即在TBI后的恢复期ECN确实起到了重要作用。

TBI会导致各种后遗症，且存在的时间长、影响大。以往的研究往往针对某个单独脑网络来进行分析，本研究选择DMN与ECN两个脑网络，探究TBI患者单网络内和双网络间的功能连接变化，并对患者脑损伤后1年内三个时间点的脑网络功能连接进行纵向比较分析，对TBI患者恢复及后续诊疗具有一定的意义。但仍存在以下局限性：① 使用公共数据集，被试样本有待扩充；② 本研究为静息态下的功能研究，任务态下的功能活动仍值得探讨。

4 结论

本研究选择DMN与ECN两个与认知功能紧密相关的脑网络，分析TBI后患者大脑功能连通性变化。发现DMN与ECN双网络间的功能连接异常在TBI后恢复期较为明显，且功能联通性随时间推移发生缓慢变化。值得注意的是，本研究发现LP可能是脑损伤恢复期的关键节点，对该脑区的深入研究能够为TBI的预后与后期治疗提供新思路。