Coupling of brain activity and structural network in multiple sclerosis: A graph frequency analysis study

摘要

针对脑结构/功能高阶交互作用定量分析问题，本研究提出了基于人脑结构网络的图频分解方法，该计算方法主要包括两个子模块：脑结构网络的谐波分解，以及脑功能活动的图傅里叶变换。其中脑结构网络的谐波分解将把个体脑结构连接矩阵进行拉普拉斯变换后进行特征值分解，计算得到对应不同空间频谱（特征值）的结构分布成分；而脑功能活动的图傅里叶变换将每个脑网络节点对应的BOLD信号的活动强度拆解为对应不同空间频谱的信号分量，实现从低频到高频的线性投影。然后针对投影之后的BOLD信号计算高低频成分比值，作为评估脑网络结构功能失耦合指标。本研究利用该方法，对健康成年人脑进行了初步的脑网络图谱分析，实现了对脑网络结构/功能耦合水平的定量评估，并且发现这种耦合空间分布模式与脑功能任务的层次性空间阶跃表达模式的固有相似性。结果发现视觉网络和感觉运动网络具有明显的结构功能耦合，而其余功能子网络（如默认网络、注意网络等）则表现出结构功能的去耦合。该结果与近年来发现的人脑功能连接梯度分布具有高度的一致性，即以视觉网络和感觉运动网络为代表的区域作为梯度的一级，到以默认网络为代表的区域作为梯度的另一极。与此同时，利用该方法捕捉到了多发性硬化患者在视觉网络、皮层下网络等区域存在的脑结构-功能耦合异常，并由此在个体水平预测了患者在认知功能水平。