不同rs-fMRI数据处理方法在血管性认知障碍中的应用

• 作者: 关莹 唐强 曹丹娜 朱路文 李晓陵 王丰
• 来源期刊: 康复学报
• 关键词: 血管性认知障碍 静息态功能磁共振 低频振荡振幅 局部一致性 功能连接 脑网络
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 70-74
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1329.2019.01070

摘要

血管性认知障碍(VCI)是指由长期高血压、糖尿病、高血脂等脑血管危险因素导致的与小血管损伤有关的痴呆.随着人口老龄化的加速,VCI发病率呈现出逐年增高的趋势,约40％的脑血管病患者合并认知障碍,表现为不同程度的记忆、语言、视空间功能障碍,严重影响患者日常生活活动、社交活动及工作能力.VCI已成为仅次于阿尔茨海默病(AD)的第二大痴呆类型,给社会及家庭带来了沉重的负担.如果能早期发现并及时治疗,可有效改善VCI患者的预后.静息态功能磁共振(rs-fMRI)是检测受试者于安静、平卧、无运动,闭眼或睁眼,但未进入睡眠,无系统思维活动的静息状态下不同脑区的自发性神经元活动,建立各相关脑区之间的网络与功能连接,反映静息状态下大脑自发的功能活动.广义rs-fMRI包括血氧水平依赖功能磁共振成像、磁共振波谱、磁敏感加权成像及弥散张量成像等;狭义rs-fMIRI特指血氧水平依赖功能磁共振成像,该技术主要是通过反映大脑的血氧水平依赖信号的自发活动来反映神经元的自发性活动,相较于任务态功能磁共振更接近生理状态.作为一种敏感的辅助检查手段,rs-fMRI以其独特的优势已广泛应用于VCI的神经机制及诊疗研究.在临床应用中,针对VCI的rs-fMRI数据处理方法很多,如低频振荡振幅(ALFF)、局部一致性(ReHo)、功能连接(FC)、脑网络等.不同的数据处理方法有其不同的意义、优缺点及应用价值,且不同的数据处理和分析方法对结果又存在一定的差异,如ALFF、ReHo属于局部功能活动特性分析方法;FC和脑网络则属于线性相关分析方法.本文就这几种数据处理方法梳理了近年来关于rs-fMRI在VCI领域中的研究,归纳了常用的rs-fMRI数据处理方法、特征,综合论述了rs-fMRI不同数据处理方法在VCI中的应用,旨在为VCI的临床诊断及治疗提供影像学依据.