帕金森病人脑电溯源与脑功能网络特性研究

王钊雅 姚 尧 尹 宁 冯珂珂 徐桂芝＃* 尹绍雅*

1(河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室，天津 300130)2(河北工业大学天津市生物电工与智能健康重点实验室，天津 300130)3(河北工业大学河北省生物电磁与神经工程重点实验室，天津 300130)4(天津市环湖医院神经外科，天津 300350)

引言

帕金森病(Parkinson's disease，PD)是一种神经退行性疾病，患者大多是65 岁以上的老年人[1-2]。PD 被认为是一种运动障碍，但几乎所有患者都会出现各种非运动症状，严重者会发展为痴呆，影响生活质量[3-5]。 PD 患者脑部病变导致临床症状的确切机制至今尚不完全明确，学者们大多认为黑质纹状体多巴胺能系统的早期功能障碍进而影响额叶纹状体和脑皮质通路失衡，致使帕金森患者执行功能以及工作记忆受损[6-7]。 而非运动症状可能与其他结构的神经变性有关，包括大脑周围自主神经系统。 同时帕金森病的诊断面临诸多挑战，一方面临床特征可能与其他神经退行性疾病的特征重叠，另一方面诊断过程中依靠主观量表评分，缺乏客观指标。 因此，目前缺乏明确的非侵入性生物标志物用于帕金森病的诊断和评估。

大量的神经影像研究表明帕金森患者与健康人相比大脑结构的解剖和功能发生了改变[8]。 磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)研究显示，帕金森患者与健康对照者相比，帕金森患者表现出皮质和皮质下结构的改变[9]，但是MRI 特征仅对非典型帕金森综合征具有特异性，对帕金森的诊断并不具有普适性。 核医学成像技术可以检查突触前和突触后纹状体多巴胺转运体的功能，Wu等[10]的研究表明，与健康对照组相比帕金森患者葡萄糖代谢的脑区主要集中在大脑的顶叶、额叶、扣带皮质、和颞叶，但是核医学成像技术费用昂贵且只能检测多巴胺转运体的功能，在实际应用中受到诸多限制。 电生理学研究可以提供帕金森病相关的皮质的更多信息，皮层活动的定量脑电图分析表明，α 频段的减少以及δ 和θ 频段的增加可能与帕金森病认知功能下降的程度相关[11]。 枕叶α/θ 频段降低可能是评估帕金森病认知功能减退的早期迹象和随后痴呆的qEEG 标记物[12]。 Giovanni等[13]利用脑电溯源的方法通过对帕金森患者与健康对照者进行的对比分析结果表明，帕金森患者枕叶α 频段电流密度减少，额叶和顶叶β 频段电流密度增加，额叶θ 和δ 频段电流密度增加，顶叶涉及θ频段和δ 频段活动的电流密度减少。 大脑连通性的研究有助于识别帕金森病的显著变化，帕金森患者β 频段大脑区域之间的连接降低，与效率降低有关[14]。 图论分析将人脑建模为一个由节点和边组成的复杂网络，并提供强有力的数学框架来描述人脑的拓扑结构。 近年来，众多研究基于图形理论对神经精神病患者的大脑网络拓扑结构进行分析，可以用于检测帕金森病的相关网络改变[15]。 相关研究表明，PD 功能性脑网络的拓扑结构受到破坏[16-17]。 以上研究表明在帕金森患者中检测到的皮层异常可能代表了PD 的标志性电生理特征。 目前很多学者基于脑电或核磁共振数据，采用机器学习方法可以将帕金森患者与健康人区分开，但是算法分类的前提是找到帕金森患者的数据特征，且它们的灵敏度和预测值仍不理想，迫切需要敏感可靠的生物标志物来诊断帕金森疾病。

本研究通过采集帕金森患者和健康受试者的EEG 信号，应用标准化低分辨率脑电磁层析成像(standardized low resolution brain electromagnetic tomography，sLORETA)方法对EEG 信号进行溯源，并利用滞后相位同步方法构建脑功能网络，分析两组受试者脑功能网络特征参数。 对比分析帕金森患者和健康受试者的电流密度差异以及脑功能网络特性差异，以期找到帕金森患者与运动障碍和认知障碍相关频率和皮层神经网络的生物标志物作为客观评价指标，能够在帕金森病的诊断以及治疗提供科学指导与理论依据。

1 材料和方法

1.1 实验

1.1.1 纳入对象

共纳入天津市环湖医院的26 名帕金森病患者作为实验组，并将年龄、性别和受教育程度与之匹配的26 名健康受试者纳入实验作为对照组。 所有患者都有轻度至中度临床典型的帕金森病，受试均为右利手，无任何神经或精神疾病。 使用帕金森病统一评分量表(unified Parkinson's disease rating scale，UPDRS)和Hodhn ＆ Yahr 评分分级(H＆Y 分级)对帕金森患者运动功能的受损程度进行评估[18]。 除此外对两组受试者分别进行简易智能状态量表(mini mental state examination，MMSE)和蒙特利尔认知评估表(montreal cognitive assessment，MoCA)对患者进行认知功能受损的量化评定[19]。所有受试者均被告知实验目的和进程且签署知情同意书。 本实验已通过河北工业大学生物医学伦理委员会审查。

1.1.2 脑电采集实验

新中国成立后，中国人民在中国共产党的领导下，经过了“三大改造”，建立了社会主义制度，为“中国梦”的实现打下了制度基础。当时的中国可谓“一穷二白”，现代化基础十分薄弱，但毛泽东没有丝毫的自卑沮丧退缩，相反，他大气自信、斗志昂扬，和人民群众一道战天斗地、重整河山，在各个方面取得了一个个伟大胜利，为“中国梦”的实现打下了坚实基础。作为新中国的缔造者和党的最高领袖，他高瞻远瞩，在现代化的道路、目标、内容、步骤等各个方面进行了深刻全面论述，这些真知灼见与我们当前提出的实现中华民族伟大复兴的“中国梦”是一致和相通的。

1.2 方法

1.2.1 EEG 溯源分析

为从表面脑电数据中获取脑电皮质内分布，分析PD 组与健康对照组在不同频段下脑区电流密度的大小差异性，通过sLORETA 算法对采集到的EEG 信号进行逆运算。 sLORETA 是一种线性加权最小范数逆解，大脑由6 239 个体素组成，空间分辨率为5 mm×5 mm×5 mm，使用真实的头部模型和脑电图电极坐标，重构大脑皮质内电流密度分布[20-22]。 在sLORETA 算法中头皮EEG 可表示为

通常在临床操作技能训练前结合理论学习提供的技能教学音像材料示范，可借卫生部已有的操作视听音像教材，或自己录制的操作视频，便于医学生对操作技能有较为直观的感知和理解。

式中，φ为采集到的EEG 信号，K是前向模型系数，J是大脑皮层电流密度源信号，c为常数。

式中，E为单位矩阵，I为单位向量。

通过计算PD 组与健康对照组感兴趣区域(regions of interest，ROIs)在每个频段上的滞后相位同步(lagged phase synchronization，LPS)来研究大脑功能连接的差异。 基于皮质体素的坐标共确定64个感兴趣区域，每个感兴趣区域由最靠近感兴趣区域质心的体素组成。 将每个感兴趣区域作为脑功能网络节点，利用LPS 方法对每两个节点间的电流密度信号进行同步性计算，生成网络节点的连接边，从而计算ROI 之间的功能连通性。 该方法主要基于归一化傅里叶变换来测量频域中信号之间的相似性，总非线性连接定义为瞬时非线性连接和滞后非线性连接的总和，用于衡量所有感兴趣区域对之间的功能连接性，该方法消除了由于低空间分辨率和传导体积造成的瞬时分量，并提供了对功能连通性的更精确的估计。 将预处理后的EEG 数据建立交叉谱密度矩阵，两个分别为X和Y的信号，在特定频率下交叉谱计算如下:

(2) 粒度频率曲线多为马鞍状双峰形，说明新组分经历搬运作用然后沉积到该点，后期经历有限的分选作用，与原有组分混合不充分，新旧组分分别在一定程度上保留了各自的粒度特征。

式中，α≥0，是规范化系数。

基于对全川经济、文化、政治等各项指标数据的分析，考虑地区代表性和客户配合程度等客观因素，选定四川省阿坝州某牧区县和德阳某农业县作为四川低密度负荷试点地区，并在上述试点区域进行10 kV线路负荷分布状况调研。

即可求得J的解为

引入代价方程为

1.2.2 脑功能网络连接分析

变电站内各种设备信息数据，如设备温湿度，油位油压，运维人员的临时任务等都时刻传送到运维数据的中心，使得运维数据中心数据量巨大。在面对如此繁多的的数据大规模的访问的情景下，如果仅仅考虑变电站数据的整体性能已经远远无法满足运维人员对多QOS的需要。因此，就迫切需要建立一种能满足和适应多种数据需求的运维机制，不仅在可以确保运维人员的多QOS需求，实现数据资源与运维人员的最优效用，而且能够重视数据资源的有效利用和系统综合性能的显著提高。结合电力运维数据的特征和在异构环境下对QOS的研究，选取可靠性、时间参数、优先级和安全性作为其约束条件,使用效用函数将QOS转换为效用值,以评价运维目标的实现程度。

式中，*表示复数的复数共轭，N表示实验次数。

最终纳入PD 组和健康对照组各26 例，两组被试间的对比结果如表1 所示，PD 组与健康对照组相比，两组受试者在年龄、性别、受教育程度无显著差异(P＞0.05)。 PD 组病程为(5.77±2.74)年，UPDRS 评分为(44.59±15.34 )分，Hodhn ＆Yahr 分级为(1.48±0.39)期。 PD 组UPDRS(Ⅱ)评分和UPDRS(Ⅲ)评分均高于健康对照组者评分(P＜0.01)，统计分析结果表明PD 组与健康对照组运动功能具有显著差异。 在总体认知功能方面，PD 组MMSE 平均分和MoCA 平均分均低于健康对照组(P＜0.05)，认知量表评分结果如图1所示。

对所有受试者用32 导无线EEG 采集系统(Neuracle，中国)进行脑电采集实验，受试者处于清醒和放松的状态，所有实验均在14:00 ～17:00 进行。 放置32 个电极时使用国际标准10-20 系统，采样频率为1 000 Hz，采集闭眼状态下5 min 静息态脑电。 对采集到的原始EEG 信号进行预处理的具体步骤包括删除明显漂移数据段、去除双侧耳突电极保留30 导电极数据、检查坏导、陷波处理、1 ～40 Hz 带通滤波、去除伪迹、转换平均参考和分段等，预处理后提取不重叠的112 s 的EEG 数据进行下一步分析处理。

考虑风电功率预测不确定性的日前发电计划鲁棒优化方法//蒋宇,陈星莺,余昆,廖迎晨,谢俊//(19):57

则LPS 的计算公式如下:

式中，Φ代表LPS，Im(Coh) 和Re(Coh) 分别代表频率为f的X和Y信号之间复数相干性的虚部和实部。

1.2.3 脑功能网络特征参数

连接矩阵进行二值化计算过程中，阈值选取遵循两个原则:一是保证没有孤立部分选取最大阈值；二是所构建网络满足小世界属性的条件。图论分析提供了一个强大的数学框架来描述人脑的拓扑结构，可以量化功能网络结构的特性。 在大脑网络中，节点代表大脑区域，边反映功能有效的连接，存在节点和边，就可以用图论度量来研究网络的拓扑性质，多种量化指标可用于表征大脑网络结构。 节点度Di的大小可以反映节点对网络的作用效果；聚类系数Ci表示单个节点周围的集群连接，反映网络聚集水平；特征路径长度L反映网络信息传递的速度快慢；全局效率Eg是衡量网络信息传递效率的综合参数，其数值越大表明该网络的传递效率越高。

何泽把叼着的烟卷用嘴唇一抿，歪到嘴的左角，说，我贩卖名树苗木多年，还没遇见过这么大的金弹子树。胖子，你别抱着树摇了，公狗子赶骚似的，别把雀雀搞断了。另一个人一阵大笑，那笑声，像一堆腐朽的铜钱哗啦啦倾倒在坚硬石头上，令我一阵不爽。

1.2.4 统计分析

统计分析使用SPSS 25.0 软件，对PD 组与对照组的年龄以及教育程度使用ANOVA 方差进行分析，性别使用卡方检验，两组受试者的量表评分采用独立样本t检验；PD 组的病程、UPDRS 评分、Hodhn ＆ Yahr 评分进行ANOVA 方差分析。 应用统计非参数映射(SnPM)方法对每个频带下不同被试组之间逐个体素的电流密度进行独立样本对数F检验，评估皮层电流密度的每个频带的脑功能连接差异性，两组间脑网络连接特征参数差异；对每个频带下两组之间的脑网络连通性以及β1 频段两组间脑网络连接特征参数进行独立样本t检验，进而评估每个频带的脑功能连接差异性，P＜0.05 认为具有统计学差异。

2 结果

2.1 实验组和对照组量表评分对比

接下来，SXY交叉谱密度矩阵与一维空间滤波器相乘，得到源级交叉谱sCSDf。 使用该矩阵计算该频率f下的复相干Coh(f) 如下:

表1 PD 组和健康对照组人口统计学和临床特征Tab.1 Demographics and clinical characteristics of PD group and healthy control group

图1 PD 组和健康对照组认知量表评分对比图(符号*表示P＜0.05)Fig.1 Comparison of the MMSE and MoCA between PD group and healthy control group(*:P＜0.05 )

2.2 EEG 溯源差异性

使用sLORETA 对两组受试者脑电数据进行溯源分析，δ(1.5 ～4.0 Hz)、θ(4.0 ～8.0 Hz)、α1(8.0～10.0 Hz)、α2(10.0 ～12.0 Hz)、β1(12.0 ～18.0 Hz)、β2(18.0～21.0 Hz)、β3(21.0 ～30.0 Hz)和γ(30.0～35.0 Hz)频段下大脑横断面、矢状面和冠状面的电流密度差异结果如图2 所示。 结果显示，PD 组与健康对照组相比， δ 频段楔前叶(BA17)、枕中回(BA18)和枕上回(BA19)大脑电流密度增强，在枕中回(BA18)表现出最大的差异；θ频段电流密度降低的区域较为广泛，涉及到额叶和顶叶两个脑区，而枕叶的舌回(BA17)大脑电流密度显著增强；α 频段分为α1、α2，与对照组相比实验组顶上小叶(BA5)、楔前叶(BA7)的电流密度显著较低，α2 频段与α1 相比，实验组与对照组差异性分布的脑区更为广泛，涉及的大脑面积更大，且电流密度差异最大；β 频段顶上小叶(BA7)和中央后回(BA5) 电流密度显著降低，β3 频段额内侧回(BA6)、扣带回(BA17)、楔叶(BA18)以及舌回(BA9)大脑电流密度显著增强；γ 频段大脑电流密度在顶上小叶(BA7)显著降低，主要的差异脑区位于顶叶。 因此PD 患者主要的差异脑区位于大脑枕叶和顶叶，枕中回(BA18)和舌回(BA17)是低频段下差异最明显的脑区，楔前叶(BA7)是高频段下差异最明显的脑区，且α2 频段楔前叶(BA7)电流密度差异最大，PD 组与健康对照组各频段电流密度差异对比如表2 所示。

表2 PD 组和健康对照组各频段电流密度差异对比Tab.2 Current density of different frequency bands between PD group and healthy control group

图2 在8 个频段下大脑差异脑区(与健康对照组相比，蓝色部分表示PD 组大脑电流密度为负值；黄色部分表示PD 组大脑电流密度为正值)Fig.2 The different brain regions at 8 frequency bands(Compared to healthy controls group， the blue shows negative brain current density in the PD group and the yellow shows positive brain current density in the PD group)

2.3 脑功能网络连接

PD 组和健康对照组64 个感兴趣区域在δ、θ、α1、α2、β1、β2、β3 和γ 频段的滞后相位同步连接差异对比分析结果如图3 所示，图中差异是所有被试的平均结果，PD 组和健康对照组的滞后相位同步连接差异大小用颜色表示。 结果表明，与健康对照组相比PD 组在α2、β1、β2 和γ 频段滞后相位同步连接明显降低，且在β1 频带滞后相位同步连接降低具有统计学差异(P＜0.05)。 β1 频段脑功能连接差异图如图4 所示，其中图(a)、(b)、(c)分别为俯视图、侧视图和正视图，所涉及到的脑区包括顶叶和额叶，右侧BA7 与左侧BA47、右侧BA7 与左侧BA10、右侧BA7 与右侧BA47 之间的脑功能连接显著降低。 表3 中给出了相应连接区域的MNI 坐标。结果表明β1 频段顶叶和额叶之间的连接表现出最大差异性，连接显著减小，这种差异表明脑功能连接障碍在帕金森的发病机制中发挥着潜在的作用。

表3 PD 组和健康对照组β1 频段相应连接区域的MNI 坐标Tab.3 The MNI coordinates of the corresponding connection region of β1 frequency band in PD group and healthy control group

图4 PD 组和健康对照组在β1 频段功能连接性差异图(蓝线表示与健康对照组相比，PD 组皮层感兴趣区域显著降低的滞后相位同步连接)。 (a)俯视图；(b)侧视图；(c)正视图Fig.4 The comparison in functional connectivity of the β1 band between PD group and healthy control group(Blue lines show significantly reduced LPS connections in cortical ROI in the PD group compared to healthy controls group).(a) Top view； (b) Side view； (c)Front view

2.4 脑功能网络特征

β1 频段脑网络的连接矩阵进行二值化处理的阈值同时满足保证脑功能网络的完整性与小世界网络属性两个条件，故选取值为0.075，平均节点度D、平均聚类系数C、平均特征路径长度L和平均全局效率Eg的对比如图5～8 所示。 PD 组脑功能网络平均聚类系数C、全局效率Eg、节点度D和平均特征路径长度L分别为:0.54±0.14，0.71±0.09，26.88±9.88，1.61±0.2；健康对照组脑网络平均聚类系数C、全局效率Eg、节点度D和平均特征路径长度L分别为:0.75±0.13，0.83±0.09，42.21±11.19，1.34±0.19。 PD组脑功能网络的平均聚类系数C、全局效率Eg和节点度D比健康对照组低28 %、16 %和37 %，患者组平均特征路径长度L比健康对照组高21 %，且均具有统计学意义(P＜0.01)。

在原有空间的基础上，注重开放性、自主性、灵活性、复合性，根据各种类型文化活动的空间功能需求，充分利用馆内各种设施伸缩性特点，进行相应的模块组合，来实现空间的多功能化，即“一地多用”。具体现有空间与可适应的活动形式如表2所示。

农业生产经营的组织化程度较低，标准化生产滞后。现阶段，农业生产技术水平有了一定的提升，农业生产经营也逐渐凸显出规模化等优势。但是农户与农户之间、企业与企业之间、公司和农户之间，普遍存在着很大差异性。这种差异不仅仅体现在生产技术方面，还包括生产环境、资源等方面，使得品牌的内在一致性难以维护，从而制约农业品牌发展。

图5 PD 组和健康对照组受试β1 频段平均节点度对比结果(**表示P＜0.01)Fig.5 The comparison of average node degree of β1 band between PD group and healthy control group (**:P＜0.01)

图6 PD 组和健康对照组受试β1 平均聚类系数对比结果(**表示P＜0.01)Fig.6 The comparison of average clustering coefficient of β1 in brain network between PD group and healthy control group (**:P＜0.01)

图7 PD 组和健康对照组受试β1 频段平均全局效率对比结果(**表示P＜0.01)Fig.7 The comparison of average global efficiencof β1 band between PD group and healthy control group(**:P＜0.01)

图8 PD 组和健康对照组受试β1 频段平均特征路径长度对比结果(**表示P＜0.01)Fig.8 The comparison of average characteristic path length of β1 band between PD group and healthy control group(**:P＜0.01)

3 讨论

为了可根据大脑皮层电活动来区分PD 组和健康对照组，对两组受试者的皮层脑电进行溯源差异分析。 PD 组和健康对照组相比主要的差异脑区位于枕叶和顶叶。 枕叶为视觉皮质中枢，枕叶受损不仅会引起视觉障碍，而且会出现记忆缺陷和运动知觉障碍等症状，而这些症状是帕金森患者常伴有的症状，这一结果表明帕金森患者可能存在枕叶功能缺失的问题。 舌回(BA17)和枕中回(BA18)是低频段差异最明显的脑区，电流密度增加；而楔前叶(BA7)是高频段下差异最明显的脑区，电流密度降低，α2 频段楔前叶(BA7)电流密度差异最大。 一方面，α 频段活动与认知和长期记忆相关[23]。 Cozak等[24]的研究表明PD 患者的α 频段活动缓慢，特别是在脑后部区域的α 频段的减少已被识别为可以区分帕金森患者与健康被试的参数之一。 Pugnetti等[25]的研究表明帕金森患者和正常受试者之间较低频段的显著差异。 另一方面，楔前叶是一个涉及情节记忆、视觉空间加工和意识方面的关联区域[26]。 fMRI 研究发现，PD 患者的楔前叶受到损害[27]，特别是帕金森患者可能会出现楔前叶的反向激活或者失活模式，表现为注意力和视觉空间能力的降低，这是帕金森病患者的典型特征[28]。 因此本文α2 频段楔前叶(BA7)电流密度显著降低可能作为帕金森患者认知障碍诊断指标。

为进一步探究帕金森患者大脑皮层区域之间的功能连通性变化，本文进行了脑功能连通性分析。 结果表明与对照组相比，帕金森患者的脑功能连通性发生显著变化。 PD 组在α2、β1、β2 和γ 频段滞后相位同步连接明显降低，且在β1 频段右侧楔前叶与左侧额上回、右侧楔前叶与左侧额中回、右侧楔前叶与右额中回之间的连接降低具有统计学意义(P＜0.05)，进一步对β1 频段下网络特征参数计算结果表明PD 组脑功能网络的连接低于对照组(P＜0.01)。

脑电频段与认知和行为的关系已被广泛研究，运动和认知功能伴随着不同频率的同步振荡活动。α 频段是放松清醒时的主要节律，反映了受试者的注意力和感觉-运动信息的整合，可以调节皮质-基底神经节-丘脑皮质连接的激活，诸多研究认为该连接通路失衡使得老年人患帕金森病。 Hassan等[29]通过脑功能网络分析对不同严重程度认知障碍的帕金森病患者的大脑网络进行比较，结果发现即使认知缺陷轻微α1 和α2 频段内的连接也会降低，本研究的结果与之具有一致性。 当人的大脑频率处于α 频段时，意识清醒，身体是放松的，它提供意识与潜意识的之间的连接。 正常人在大脑意识模糊时α1 频段脑电波出现，与健康对照组相比，PD组α1 频段脑电信号滞后相位同步连接增强，可能表明PD 组比健康对照组大脑意识模糊，注意力相对不能集中；在正常人在意识清醒状态α2 频段脑电波出现，与健康对照组相比，PD 组α2 频段脑电信号滞后相位同步连接减弱，可能表明帕金森患者大脑比正常人难以达到意识清醒、警觉度高的状态，因此α 频段脑功能连接降低在帕金森的发病机制中发挥着潜在的作用。

β 频段脑电波与精神紧张有关，在β 频段节律波下，人的逻辑思维清晰，做事有条理。 可是随着β频段节律的增加，身体逐渐呈紧张状态，表明大脑处于疲劳的状态，此时人体内的能量不断消耗，容易产生疲倦，容易堆积压力，身体易出问题。 β1 频段波代表既轻松又专注，具有协调性；β2 频段波从轻松到警觉的过度频段；β3 频段波代表大脑皮层兴奋、警觉和激动，紧张时出现的主要波形。 图3 所示，与健康对照组相比，PD 组β1 和β2 频段脑电信号滞后相位同步连接减弱，β3 频段脑电信号滞后相位同步连接增强，可能表明帕金森患者大脑比正常人更加容易产生紧张，焦虑的情绪，身体更容易疲倦。 帕金森患者运动症状发展的病理基础通常认为是由于皮层-基底神经节环路在功能连接方面发生异常所导致的，多巴胺的丧失与基底神经节核之间的异常振荡同步有关，同步异常主要涉及β 频段节律[30]。 发生在基底神经节的β 频段内的过度节律被认为与帕金森患者僵硬和运动迟缓相关[31-33]。Sarah 等[34]的研究表明，帕金森病患者的行为缺陷与异常的β 和θ 活动相关，β 和θ 活动在稳定的运动模式中起到重要的作用。 额叶功能连通性与认知状态和视觉空间能力相关联，帕金森病患者脑电功能连通性改变应作为认知功能下降的潜在生物标志物已被证实[35]。 此外对β1 频段下网络特征参数计算结果表明，与健康对照组相比PD 组脑功能网络的节点度、聚类系数显著降低，聚类系数代表着网络信息的传递效率，其数值越低表明患者脑网络的聚集性连接越低，连通性受到阻滞，信息在网络中的传递速度降低；特征路径长度反应信息在脑网络中的区域间有效完整性和及时传递信息，本研究中PD 组显著高于健康对照组，表明患者脑区间信息传递时间延长，聚类系数的下降和特征路径长度的增加均表明患者网络连接整合中断，信息传递效率降低。 通过脑功能连接分析结果表明，PD 组与健康对照组相比在β1 频段顶叶和额叶之间的连接表现出最大差异性，连接显著减小，β1 频段脑功能连接效率降低。 因此β1 频段脑功能连接效率整体降低可能作为帕金森患者诊断指标。

本研究结果的差异可归因于实验组的异质性特征，左旋多巴会导致接受多巴胺治疗的帕金森病患者的α 频段节律降低[36]，这一因素可能影响本研究的结果。 在未来的研究中，应控制性别、年龄、帕金森类型和服用左旋多巴用患者的筛选以解决这种差异。 有助于更好地理解帕金森患者运动和认知障碍的发病机制，并提出与此类患者相关的生物标志物。

4 结论

本研究利用sLORETA 的方法对PD 组和健康对照组的EEG 信号进行溯源，对比分析两组受试者的电流密度差异和脑功能网络连接差异。 结果表明，PD 组与健康对照组相比主要的差异脑区位于枕叶和顶叶，PD 组α2 频段楔前叶电流密度差异最大；PD 组β1 频段额叶与枕叶之间的脑功能连接显著降低。 因此，α2 频段楔前叶电流密度显著降低以及β1 频段额叶与枕叶之间脑功能连接降低可以作为帕金森患者的诊断标志物。 本研究结果可能对帕金森病的诊断以及疾病进展的跟踪有潜在的影响。