听觉皮层网络老化的静息态功能磁共振成像研究

中®成I g嚷态2〇21年.第36#,第5W1•述评•脑损伤后意识障碍患者脑功能康复评估和临床康复处a r吴毅u意识障碍是严重脑损伤恢复期最棘手的功能障碍，主要包括植物状态(vegetative state, VS)/无反应觉醒综合征(unresponsive wakefulness syn­drome,UWS)、微弱意识状态 （minimally conscious state,MCS) 等，国外有研究表明，通过临床神经行为学评定认为是植物状态的患者有42%已有知觉(awareness)存在'这些患者在度过危险期后进人康复阶段时，除意识障碍之外，通常合并有气道保护障碍、运动障碍等功能障碍。

另外，这些患者在康复治疗期间还常出现•些医学并发症(如脑积水、低钠血症等）。

因此，如能对这些患者进行精准评定,甄别患者属于何种意识水平，对其康复过程中面临的医学问题和主要功能障碍有一个清晰的理念，并基于此制定个性化的康复干预方案，必将显著提高这些患者的康复疗效。

I脑损伤后意识障碍患者脑功能康复评估对脑损伤后意识障碍患者进行脑功能康复评估可鉴别患者意识障碍的程度。

尽管近二十年来这一方面取得了一些进展，但仍极具有挑战性。

常用的康复评估方$包括临床神经行为学、神经电生理学和功能神经影像学评估等。

1.1临床神经行为学评估针对严重脑损伤恢复期后意识障碍的评定,临床神经行为学评估常用的量表有昏迷恢复量表修订版(the coma recovery scale-revised,CRS-R)、W HIM量表（the Wessex head injury m atrix)、SMART量表（sensory modality assessment and rehabili- tation te ch n iq u e)C R S-R是由Giacino等设计的、专门用于评定意识水平的分级量表，涵盖视觉、运动、言语、听觉、交流和觉醒6个分量表，满分23分，主要用于鉴别植物状态、微弱意识状态及脱离微弱意识状态，具有较高的信度和效度1:1。

18·罕少疾病杂志 2023年10月 第30卷 第 10 期 总第171期【第一作者】叶煜晟，女，主任医师，主要研究方向：突聋，耳鸣等耳科方向。

E-mail：183****************【通讯作者】陈剑飞，男，住院医师，主要研究方向：突聋，耳鸣。

E-mail：**********************·论著·突发性聋患者治疗前后在大脑皮层静息态fMRI的表现叶煜晟1 陈剑飞1,* 余 媛1 仇志亮21.上饶市人民医院耳鼻喉科 (江西 上饶 334000)2.上饶市人民医院影像科 (江西 上饶 334000)【摘要】目的 探讨突发性耳聋(SSNHL)患者治疗前后在大脑皮层静息态fMRI的表现。

方法 选取2021年10月-2023年9月在上饶市人民医院耳鼻咽喉科收治的150例SSNHL患者作为研究对象，所有患者进行周期为20 d的治疗，统计患者临床疗效情况，并计算总有效率；分别于治疗前3 d及治疗结束后进行2次fMRI扫描，比较有效患者和无效患者治疗前后的fMRI变化。

结果 治疗后痊愈患者59例、显效50例、有效19例、无效22例，临床总有效率为85.33%(128/150)。

有效患者治疗前后ALFF信号存在差异，其中治疗后ALFF信号升高脑区为左侧额中回、右侧颞下回、左侧眶部额上回、左侧背外侧额上内侧回、右侧海马旁回及右侧前扣带和旁扣带脑回，信号降低脑区有左侧颞中回、左侧颞上回及右侧楔叶、右侧补充运动区，差异有统计学意义(P <0.05)。

无效患者治疗前后fMRI差异变化主要发生于颞上、中、下回，治疗后，颞下回ALFF信号升高，颞中回及颞上回ALFF信号降低，治疗前后差异存在统计学意义(P <0.05)。

结论 有效和无效SSNHL患者治疗前后的静息态fMRI信息会在不同脑区发生改变，相应的发生不同脑区的激活，为评估SSNHL疗效提供有力的参考价值。

慢性意识障碍诊断与治疗中国专家共识(2022版)意识障碍是临床面临的重大难题之一，近些年由于急诊与重症医学的发展，死亡率明显下降，但是昏迷病人比例越来越高，在这种情况下如何正确诊断治疗，早期预警，减少发病率和病残率，是目前临床亟待解决的问题。

近年来，随着临床治疗需求急剧增加，慢性意识障碍的检测，评估以及干预方式都得到了快速的发展，并引起了高度的重视。

神经影像脑网络功能，神经电生理等技术的进展，大大提高了临床的诊断精度以及对疾病的认识。

以神经调控为中心的综合治疗，也为未来功能性疾病治疗带来了希望。

2018年以来，美国，欧洲，英国相继出版了慢性意识障碍诊断及治疗的指南，梳理总结规范了该领域的一些诊疗新进展以及规范。

近几年国内慢性意识障碍的研究及临床干预也非常活跃，在此时推出专家共识，对于规范引导及推动我国慢性意识障碍事业，具有重要作用。

天坛医院赵继宗院士多年来一直关注意识障碍领域的工作，天坛医院也在加大该领域的研究以及临床工作的推进力度。

最终出版《慢性意识障碍诊断与治疗中国专家共识》。

尽管这个领域的很多研究结果尚在初步阶段，需要临床观察，但已经对临床的诊断和治疗有了相当大的示范及指导作用，本共识的出版对于指导和规范统一国内的临床治疗都有重大的指导意义。

意识障碍（disorders of consciousness，DoC）是指各种严重脑损伤导致的意识丧失状态，如昏迷、植物状态（vegetative state，VS）和微意识状态（minimally conscious state，MCS）。

慢性意识障碍（prolonged DoC，pDoC）是指意识丧失超过28d的意识障碍。

脑外伤是pDoC的首位病因，非外伤病因主要包括脑卒中和缺氧性脑病（如心肺复苏后、中毒等）。

pDoC发病机制目前尚不十分清楚，一般认为丘脑-皮层和皮层-皮层连接的破坏是主要原因。

中央环路假说提出丘脑-额叶-顶、枕、颞叶感觉皮质的连接是意识的基本环路，该环路完整性的破坏将导致pDoC。

心电子信息科技风2021年4月DOI：10.19392/ki.1671-7341.202111042基于功能磁共振成像的静息态脑网络研究方法薛婷唐俊李明昕陶占龙内蒙古科技大学理学院内蒙古包头014010摘要：大脑在静息状态下仍存在许多重要的神经活动，脑区之间仍存在不间断的信息传递，构成功能连接并由此构成脑网络。

静息态脑功能网络分析，由其具有相对简单的计算且具有重大临床意义，已广泛应用于多种脑疾病的研究中。

本文从信息计算的角度，总结了近年来静息态脑网络研究中的经典算法。

关键词：功能磁共振成像;静息态；脑网络大脑是极为高效和精密的信息处理系统，不仅掌握语言、思维、情绪等高级活动,也是信息储存、加工和整合的中枢。

神经元是大脑活动的基本单元，通过神经突触的彼此连接形成神经通路，完成对信息的加工处理⑴&在此过程中，神经元之间或神经元集群之间的连接模式构成了脑网络，掌握脑网络的连接模式对于理解大脑的运转机制具有重要意义。

影像学技术的发展应用极大丰富了科研人员的脑网络研究手段。

近年来，静息状态下脑功能网络的研究受到广泛关注。

相较于任务态，静息态可避免由被试完成任务的差异性所导致的结果不可靠。

因此,越来越多的学者开始关注静息态下脑功能网络的活动模式。

本文主要针对静息态下脑功能网络的研究方法进行综述。

一、基于种子点的功能连接分析方法该方法是一种模型依赖方法(model-based),通常首先选择特定脑区作为感兴趣区域(region of interest，ROt)，即种子点。

然后计算该种子点与其他脑区的血氧水平依赖信号之间的时间相关性。

如计算岀某个脑区与该种子点之间的血氧水平依赖信号时间相关性较强，则可认为该脑区与种子点之间存在功能连接基于种子点的功能连接分析方法得到的结果易于理解，但种子点的选择没有固定标准,具体的选择过程很大程度取决于实验设计人员，通常依据先验知识或功能定位来选定。

种子点的选择至关重要,研究者选择的偏向性将直接影响研究结果。

静息态功能核磁成像低频振荡振幅的计算fractional alff 1. 引言1.1 概述静息态功能核磁成像（Resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）是一种非侵入性的神经影像学技术，可用于研究大脑在静息状态下的功能连接与网络活动。

在过去的几十年里，rs-fMRI已经成为认知神经科学和临床神经科学领域中被广泛采用的工具。

近年来，越来越多的研究表明，在低频振荡振幅方面存在着大脑功能与疾病之间的关联。

低频振荡指的是0.01-0.1 Hz范围内的信号变化，而低频振荡振幅即为这一范围内信号强度的变化程度。

因此，通过计算低频振荡振幅可以提供有关大脑功能及其异常情况的重要信息。

本文将重点介绍计算fractional amplitude of low frequency fluctuations (fractional ALFF) 的方法，并探讨低频振荡振幅与脑功能之间的关系。

1.2 文章结构本文主要由五个部分组成。

首先，在引言部分将概述本文所要探讨和解决的问题以及研究重要性。

然后，在正文部分将详细介绍静息态功能核磁成像的原理和流程，并阐述低频振荡振幅的计算方法。

接下来，本文将着重讨论fractional ALFF 的计算方法，包括其在研究中所遇到的一些限制和挑战。

随后，在第四部分将探讨低频振荡振幅与脑功能之间的关系，并回顾已有的相关研究成果。

最后，在结论部分对本文进行总结，并展望fractional ALFF技术在未来的应用潜力。

1.3 目的本文的目标是综述静息态功能核磁成像中计算fractional ALFF的方法，并探索低频振荡振幅与脑功能之间的关联。

通过这篇文章，我们希望读者能够更好地了解fractional ALFF在神经科学领域中的应用，以及其在揭示大脑功能活动和异常情况方面的价值。

同时，为未来该领域内进一步开展相关研究提供指导和启发。

身体活动对大脑可塑性影响的研究进展湾明月1，夏锐1，林慧颖1，邱娉婷1，黄承武1，郑国华21.福建中医药大学康复医学院，福建福州市350122；2.上海健康医学院护理与健康管理学院，上海市201318通讯作者：郑国华，E-mail：*****************.cn基金项目：国家自然科学基金项目(No.81574045)摘要大脑可塑性是大脑随着环境和经验变化而发生神经结构和功能变化的能力。

运动可以改善大脑功能，影响大脑可塑性。

本文综述有氧运动、抗阻运动，平衡运动和太极拳等对不同脑区的影响以及相关机制。

关键词身体活动；脑功能；可塑性；机制；综述Advance in Physical Activity for Brain Plasticity(review)WAN Ming-yue1,XIA Rui1,LIN Hui-ying1,QIU Ping-ting1,HUANG Cheng-wu1,ZHENG Guo-hua21.College of Rehabilitation Medicine,Fujian University of Traditional Chinese Medicine,Fuzhou,Fujian350122,Chi‐na;2.College of Health Information Technology and Management,Shanghai University of Medicine and Health Scienc‐es,Shanghai201318,ChinaCorrespondence to ZHENG Guo-hua,E-mail:*****************.cnSupported by National Natural Science Foundation of China(No.81574045)AbstractBrain plasticity is adaptability of brain to environment and experience in neural structure and function.Physical activity, such as aerobic exercise,resistance exercise,balance,and Taiji Quan,etc.,can improve brain plasticity,involved various brain regions,and the mechanisms of neuronal and molecular pathways.Key words:physical activity;brain function;plasticity;mechanism;review[中图分类号]R161.1[文献标识码]A[文章编号]1006⁃9771(2020)09-1071-05[本文著录格式]湾明月,夏锐,林慧颖,等.身体活动对大脑可塑性影响的研究进展[J].中国康复理论与实践,2020, 26(9):1071-1075.CITED AS:WAN Ming-yue,XIA Rui,LIN Hui-ying,et al.Advance in Physical Activity for Brain Plasticity(review) [J].Chin J Rehabil Theory Pract,2020,26(9):1071-1075.大脑可塑性是指大脑的结构和功能随着学习训练和环境刺激等因素而不断修饰和重组的能力。

正常人脑静息态功能磁共振的脑功能连接1石庆丽;燕浩;陈红燕;王凯;姚婧璠;韩在柱;张玉梅;张贵云;高玉苹【摘要】Objective To detect the effective connectivity of resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) in normal adults. Methods 36 normal adults were performed resting-state fMRI scanning, and 5 brain netwokes were included as regions of interests. Independent component (ICA) was used to evaluate the effective connectivity, and multivariate Granger causality analysis (mGCA) was used to analyze the casuality between the networks. All preprocessing steps were carried out using Statistical Parametric Mapping 5.0 soft-ware. Results 5 classic resting brain networks including default mode network (DMN), memory network (MeN), motor network (MoN), au-ditory network (AN) and executive control network (ECN) were aquired. The mGCA presented significant casuality between DMN and oth-er 4 networks, MeN and ECN, AN and MoN, ECN and AN. Conclusion There are specific brain effective connectivity of resting-state fMRI in normal adults, and there is significant causal link between these networks.%目的：探讨正常人脑静息状态下的不同专属脑网络间的连接强度及其意义。