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磁共振成像  2024年7月第15卷第7期  Chin J Magn Reson Imaging, Jul, 2024, Vol. 15, No. 7   临床研究｜｜Clinical Articles


              神经活动指标改变 ，目前已广泛应用于认知损伤相关                             翻转角 9°，层数 160，层厚为 1 mm，无层间距，扫描野
                              [5]
                  [6-8]
              研究 。传统rs-fMRI分析属于“静态”分析，认为大脑                         250 mm×250 mm，矩阵256×256。
              的功能连接保持不变。但是，越来越多的研究表明大                                  血氧水平依赖（blood oxygenation level dependent,
              脑的功能连接存在时变特性              [9-10] 。HUTCHISON 等 [11]   BOLD）成像采用平面梯度回波序列 ，TR 2000 ms，
              报道了当采用短时间窗对脑网络节点间的功能连接                               TE 30 ms，翻转角 90°，层数 33，层厚 4 mm，扫描野
              进行分析时可发现在较长时间窗口情况下难以捕捉                               240 mm×240 mm，矩阵64×64，共采集210个时间点。
              的波动，证明传统的 rs-fMRI 分析无法捕捉大脑功能                         1.3 临床资料采集及量表评估
              连 接 的 细 微 时 变 。 因 此 ，动 态 网 络 功 能 连 接                     记录两组受试者的性别、年龄、受教育年限、血
             （dynamic functional network connectivity, dFNC）分析     压，均禁食>8小时后于清晨采集血样测量空腹血糖、
              得到了越来越多的关注。dFNC考虑了功能连接在更                             糖化血红蛋白（glycosylated hemoglobin A1c, HbA1c）、
              为精细的时间尺度内的波动特征，能够更为精确地描                              总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白。
              述大脑不同区域间的功能协作              [12-16] ，可为探索T2DM相        T2DM 组记录病程。两组受试者均进行蒙特利尔认
              关认知障碍发生的神经机制提供新的信息。同时，既                              知评估量表（Montreal Cognitive Assessment, MoCA）
              往研究未着重关注不伴认知功能损伤的T2DM患者脑                             评估。评估在安静的室内进行，由 1名受过培训的神
              功能改变。鉴于此，本研究拟基于群组独立成分分析                              经内科医师实施。
             （group independent component analysis, GICA）方法开       1.4 数据预处理
              展 dFNC研究，分析认知功能正常的 T2DM 患者动态                             采用基于 Matlab 2018b 平台的 SPM 12 工具包
              脑功能网络连接特征，并探索相关指标与临床表现                              （http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/）对
              之间的相关性，从新的角度理解 T2DM 相关脑功能                            图 像 数 据 进 行 预 处 理 ，具 体 操 作 流 程 为 ：（1）将
              损伤的神经病理机制。                                           DICOM 图 像 格 式 转 换 为 NIFTI 格 式 ；（2）去 除 前
                                                                   10 个时间点的图像；（3）进行时间层校正；（4）进行头
              1 材料与方法                                              动校正，在该步骤检查是否存在任意方向头动大于
                                                                                                      [17]
              1.1 研究对象                                             2.5 mm 或超过 2.5°，如有则将数据剔除 ；（5）图像配
                  本研究采用前瞻性研究方法，纳入 2020 年 3 月                       准，将每个受试者的 T1 结构像配准到其 BOLD 图像
              至 2022 年 12 月于我院内分泌科就诊的认知功能正                         上；（6）空间标准化，通过受试者T1结构像建立受试者
              常 T2DM 患者共 39名。具体纳入标准为：（1）符合中                        个体脑空间和蒙特利尔神经病学研究所（Montreal
              国2型糖尿病防治指南（2020版）诊断标准 ，与首次确                          Neurological Institute, MNI）标准空间的映射关系，将
                                                   [2]
              诊间隔至少1年；（2）年龄40~65岁之间，受教育年限大                         受试者的BOLD图像转换到MNI标准空间，同时将体
              于等于6年；（3）规律服用降糖药物，无低血糖发作史；                           素重采样为3 mm×3 mm×3 mm大小；（7）图像平滑，采
             （4）右利手 ；（5）蒙特利尔认知评估量表（Montreal                        用半高宽为6 mm的高斯核对图像进行空间平滑处理。
              Cognitive Assessment, MoCA）评分≥26分。具体排除               1.5 基于GICA的脑功能网络提取
              标准为：（1）脑外伤、脑损伤病史；（2）精神疾病史；（3）                            使用基于 SPM 12 的 GIFT 工具包（http://mialab.
              酒精或药物成瘾史；（4）糖尿病严重并发症；（5）身体质                          mrn.org/software/gift/）进行动态脑功能网络连接分
              量指数（body mass index, BMI）>25；（6）磁共振检查禁               析。使用信息最大化算法（information maximization
              忌；（7）听力、视觉或运动障碍；（8）颅内明显的器质性                          algorithm, informax）对全体受试者预处理后的 BOLD
              病变。同期招募年龄、性别、受教育年限相匹配的健康                             数据使用 GICA 进行成分提取，并使用 ICASSO 方法
              对照 39 名，需满足空腹血糖<6.1 mmol/L 和糖化血红                     确保结果的稳定性。根据最小描述长度方法估计结果
              蛋白<6.5%，无认知损伤（MoCA 评分≥26 分），均为右                      设定提取20个独立成分（independent component, IC），
              利手，具体排除标准除糖尿病严重并发症外与 T2DM                            获取各独立成分的脑空间三维图像及时间序列信号，
              患者相同。本研究遵守《赫尔辛基宣言》，经河南省                              并重构每个受试者的各成分的脑空间三维图像及时间
              人民医院伦理委员会批准，所有受试者及其家属均                               序列信号。然后，基于ALLEN等 提出的静息态脑网
                                                                                                [18]
              签署知情同意书，批准文号：2020043。                                络分区模板，采用多重线性回归方法提取与脑功能网
              1.2 MRI数据采集                                          络模板相匹配的独立成分，作为 dFNC 分析的网络节
                  采用西门子 3.0 T Trio MR 扫描仪及配套 8 通道                  点。对匹配到脑功能网络的独立成分对应的时间序列
              头部线圈采集 MRI 数据。受试者安静平卧于扫描                             信号进行处理以抑制噪声干扰：（1）去除线性、二次、三
              床，用海绵固定头部，佩戴降噪耳机，扫描期间保持                              次漂移；（2）回归头动参数以及其一阶导数；（3）去除尖
              闭眼、清醒，避免头动及体动。                                       峰信号；（4）低通滤波，截止频率为0.15 Hz。
                  T1结构像采用三维磁化准备快速梯度回波序列                            1.6 dFNC分析
              行矢状位扫描，TR 1900 ms，TE 2.52 ms，TI 900 ms，                  同样使用基于 SPM 12 的 GIFT 工具包（http://

               https://www.chinesemri.com                                                                   ·47 ·
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