多种有效连接方法分析静息态功能磁共振频率依赖的人脑信息流模式

摘要

目的 使用七种不同的脑网络有效连接分析方法，探索静息态功能磁共振（resting state functional MRI, rsfMRI）不同频段下的人脑信息流模式。方法 基于人脑连接组项目（Human Connectome Project, HCP）数据库，选取60例健康青年人（22～35岁，男女各半）的rs-fMRI影像数据。使用基于线性、核函数和非参数回归的格兰杰因果关系分析（Granger causality analysis, GCA）模型、基于分箱、k-邻近和置换的转移熵算法以及收敛交叉映射分别计算低频（0.01～0.08 Hz）、高频（0.08～0.69 Hz）和全频（0.01～0.69 Hz）下的优势信息流方向。结果 低频段（0.01～0.08 Hz）信息流主要表现为皮层下核团、边缘叶和额颞叶区域定向流入枕叶、顶叶及部分额颞叶区域。所有计算分析方法均显示出相似的有向连接，并表现为相似信息流模式。而高频段（0.08～0.69 Hz）和全频段（0.01～0.69 Hz）的信息流方向与低频段相反。进一步分析发现，优势信息流方向与低频/高频段的相对功率呈显著负相关（P<0.05）。结论 本研究通过多模态有效连接分析揭示了rs-fMRI频率依赖的人脑信息流模式，验证了不同计算方法在刻画脑网络定向信息传递中的一致性，为理解静息态脑功能调控机制提供了新证据。

关键词

静息态功能磁共振 / 信息流 / 格兰杰因果分析 / 转移熵 / 收敛交叉映射 / 频率依赖性