人脑是一个处于动态平衡的复杂网络系统，基于图论方法进行人脑复杂网络分析早已成为神经科学研究的热点^[1]，为区别于其他复杂网络，神经科学家将人脑复杂网络定义为人脑连接组(human connectome)^[2]。基底节缺血性脑卒中患者脑结构损伤位置和范围局限，但脑网络功能改变复杂，导致其临床表现多样且预后不确定，人脑复杂网络分析为梗死后脑功能损伤和重组的研究提供了新的思路，可以为临床及预后提供有意义的信息^[3]。对人脑复杂网络的图论分析方法分两类，一类描述节点属性，一类描述复杂网络的总体属性，节点描述主要通过节点中心度(node centrality)指标来实现，在众多节点中心度描述方法中，相比子网数中心度(subgrapb centrality)、特征向量中心度(eigenvector centrality)、网页排名中心度(page-rank centrality)等方法，度中心度(degree centrality，DC)是最简单直接描述节点在网络中地位的方法^[4]。因此本研究认为其非常适合应用于临床，可以对脑梗死导致的人脑连接组中节点属性的改变提供有价值的信息。

1　材料与方法

1.1　研究对象

       采集首都医科大学宣武医院2012年6月至2015年12月间左侧基底节区域的脑梗死患者10例，男8例，女2例，年龄49~65岁，中位年龄57.5岁。病灶容积15.1~124.3 mm³，中位容积45.4 mm³。入组标准：患者出现轻偏瘫、眩晕、认知障碍等症状就诊，为首次发病且病程3天以内，右利手，MRI扫描发现左侧基底节区单发小病灶，无其他颅内病变，无精神疾病史，志愿参加本研究。排除标准：MRI扫描显示脑内有陈旧脑梗死或多发脑梗死，扫描完成图像因头动等原因导致质量不符合数据处理要求，在MRI随访过程中发生继发脑出血(包括微出血)或再次发生脑梗死。

       选取10例年龄、性别和患者相匹配的健康志愿者作为对照组，健康志愿者均无神经及精神系统疾病史，男8例，女2例，年龄48~63岁，中位年龄56岁。所有患者和健康志愿者均签署知情同意书。

1.2　研究方法

1.2.1　数据采集

       采用3.0 T磁共振扫描仪Siemens，Trio+Tim、12通道头部表面线圈，嘱被试者安静平卧，使用软垫固定被试头部。T1加权图像使用三维磁化准备快速梯度回波序列(magnetization prepared-gradient echo，3D-MPRAGE)采集：TR/TE=1600 ms/2.15 ms，视野256 mm×256 mm，矩阵256×256，体素大小1.0 mm×1.0 mm×1.0 mm，层厚1.0 mm，无间距，扫描范围包含颅底到颅顶的全部脑组织。静息态功能图像采用梯度回波-平面回波脉冲序列(gradient echo sequences-echo planar imaging，GRE-EPI)采集，TR/TE=3000 ms/30 ms，层厚3 mm，层间距0.5 mm，视野192×192，矩阵64×64，翻转角90°，采集124个时间点，扫描时间6 min 12 s。患者在脑梗死亚急性期(3天内)和慢性期(卒中后6个月)分别进行2次扫描。在这期间患者均在我院神经内科进行了住院治疗，临床症状缓解并出院，患者肢体功能恢复良好，病灶慢性期复查时都已显示为软化灶，脑内无其他继发出血或再发脑梗病灶。

1.2.2　数据处理及分析

       使用北京师范大学开发的数据处理助手DPARSF2.3软件包(Data Processing Assistant for Resting-State fMRI)联合SPM8(Statistical Parametric Mapping)基于Matlab 7.8平台对数据进行分析，步骤如下：(1)空间预处理：去除功能像前10个时相、层间时间矫正、基于体素的头动校正、3 mm×3 mm×3 mm配准至MNI标准空间、8 mm全宽半高高斯平滑、0.01~0.08 Hz滤波、去线性漂移并回归去除谐变量(头动参数、全脑信号、白质信号、脑脊液信号)。对头动平移大于2 mm或者旋转移动大于2°的图像予以剔除，20例受试者均符合标准。(2)人脑功能连接组的构建：在基于图论的网络构建中，复杂网络由节点(node)和边(edge)构成^[5]。本研究将每个体素视为一个节点，体素之间神经活动信号的线性相关性(皮尔森相关)视为边。对每个被试，在DPARSF脑默认模板内计算其任意体素对之间的相关性，得到70831×70831的相关系数矩阵，然后对每组相关性设置域值(r>0.25)^[6]，如果两节点间的皮尔森相关大于0.25，就认为两节点相连，反之则不相连，由此得到了一个无向邻接矩阵，即人脑功能连接组。(3)DC值的计算：每个被试，对其人脑功能连接组内的每个节点(体素)计算与其有显著功能连接(r>0.25)的其他节点的数量，得到每个节点的显著相关性权重总和DC，再与全脑DC均值相除得到标准化DC值，最后进行菲舍尔z值(FisherZ-score)转换，得到每个被试人脑功能连接组的z值化DC分布图。(4)统计学分析：采用z值化的DC值图在SPM8全脑灰质模板内进行统计分析，首先对3组被试分别进行单样本t检验(FDR校正P<0.001，连续体素>10)，结果叠加在MNI的标准T1WI图像上，得到3组人脑连接组内高DC值节点的区域分布图；然后分别进行组间比较，亚急性期和慢性期数据分别与正常对照组进行两样本t检验(FDR校正P<0.005，连续体素>10)，亚急性期与慢性期数据进行配对t检验(FDR校正P<0.005，连续体素>10)，得到患者两时期相对正常对照DC值改变的脑区，以及患者两个时期之间DC值改变的脑区。

2　结果

       正常对照组DC值较高的节点呈对称分布，位于脑中线后部的楔前叶和后扣带回区，以及双侧基底节区和丘脑(图1A)；而患者两时期DC值较高脑区的分布明显混乱，并出现于小脑(图1B、图1C)，慢性期可见脑区分布向健侧(右侧)大脑半球偏移(图1C)。

       与正常对照相比，患者亚急性期DC值升高的脑区为右楔前叶、右顶上小叶、右颞上回，DC值减低的脑区为左额中回和额上回；患者慢性期DC值升高的脑区为右扣带回后部、右楔前叶、小脑蚓；患者两个时期之间比较，亚急性期DC值升高的脑区为左中央前回、左颞上回、左缘上回；患者慢性期DC值升高的脑区为左楔前叶、右小脑后叶、小脑蚓。具体结果见表1。

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图1  高DC值节点分布图。A：正常对照组的高DC值图；B：脑梗死患者亚急性期的高DC值图；C：脑梗死患者慢性期的高DC值图。采用单样本t检验(P<0.001)，彩色条代表t值
Fig. 1  Brain mapping of high DC value nodes. A: Brain areas showing high DC value in the control group; B: Brain areas showing high DC value in the stroke patients under subacute stage; C: Brain areas showing high DC value in the stroke patients under chronic phase. Using one sample t test, P<0.001, the color bar represents t-values.

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表1  脑梗死患者亚急性期组(SA)、慢性期组(C)、正常对照组(N)DC值的组间比较
Tab. 1  Comparison of DC values between stoke patients under subacute stage (SA), chronic phase (C) and normal control

3　讨论

       人脑由数亿万神经元及其轴索互相连接成庞杂的结构网络，神经科学家基于人脑的复杂结构网络提出了人脑连接组的概念^[2]，在结构基础上，功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging，fMRI)研究发现神经元在静息状态下具有自发活动，在外界刺激下产生兴奋或抑制活动，这些活动通过突触传递到其他相关神经元，这种神经活动的同步性使得大脑在网络动力学层面上形成复杂的动态功能网络，人脑连接组的研究也从结构网络扩展到了功能网络^[1]。人脑连接组可以从微尺度(神经元)到大尺度(脑区)水平上揭示人脑复杂网络的拓扑原理。fMRI技术的发展为其提供了重要工具，静息态fMRI已广泛应用于脑功能研究，空间上分离的神经单元其神经活动在时间上的关联性被称为功能连接^[7]。基于fMRI分辨率的限制，目前的研究主要从大尺度水平上分析人脑功能连接组^[8]。使用图论分析方法，一个复杂网络可表述为一个图，由节点和边构成，节点之间通过边连接构成网络矩阵^[5]。因此构建人脑功能连接组首先要定义节点和边，大多数图论分析将特定脑区作为节点，边的定义有赖于不同的成像技术^[9]。本研究构建的人脑功能连接组，将每个体素定义为一个节点，功能连接定义为边。与以往将脑区定义为节点的图论分析相比，不需按照先验的脑图谱模板来划分或选择脑区，由于不同脑模板建立的人脑连接组可能存在先天差异，降低了结果的可重复性和一致性，本研究能更客观地分析节点的特性，更适合应用于临床。

       本研究采用DC方法来分析人脑功能连接组的节点属性。大样本正常人群不同类型节点中心度的分析都发现：中心度最高的脑区分布于大脑中线后部的楔前叶及后扣带回，其他高节点度脑区分布与脑默认网络(default mode network，DMN)基本一致，它们是静息状态下人脑连接组的核心节点^[10,11]。基底神经节和丘脑作为皮层下灰质核团，是脑结构网络的核心节点，在脑功能网络中也有很高的节点介数中心度(betweenness centrality)^[12]。与以上研究一致。本研究发现正常对照人脑功能连接组内高DC值节点分布对称，位于脑中线位置的楔前叶及扣带回后部、双侧基底节和丘脑，这证实了DC方法对人脑功能连接组节点属性描述的可靠性。对不同时期皮层下脑梗死患者人脑复杂网络总体属性分析发现：患者脑网络拓扑结构与正常对照的优化模式不同，呈现随机混乱模式^[3]。本研究从人脑复杂网络节点属性的角度定性观察，也发现患者两个时期高DC值脑区分布混乱，而在亚急性期明显往健侧偏移，这可能反映了梗死后的脑功能的重组和代偿。在组间定量分析中本研究发现相比正常对照亚急性期患者人脑功能连接组内DC值异常的节点都分布于DMN区域，健侧DMN后部(右楔前叶、右顶上小叶、右颞上回)DC值升高；患侧DMN前部(左额中上回)DC值降低。研究发现亚急性期皮层下脑梗死患者DMN内部功能连接的改变呈现前后分离，后部楔前叶/后扣带回功能连接减弱，前部额前皮质内侧功能连接增强^[13]。本研究中DC的改变很可能是功能连接强弱程度改变的代偿，连接强度减弱的节点依靠连接密度的提高来维持功能，反之亦然。楔前叶作为DMN的核心脑区具有高代谢性和易损性^[14]，因此本研究中所有组间比较都发现了楔前叶区域DC值的异常。患者自身两个时期间的比较还发现亚急性期患侧初级运动皮质(左中央前叶)DC升高，慢性期小脑蚓和健侧小脑半球DC升高。这可能体现出了患侧半球运动通路(皮质-脑桥-小脑通路)的异常。由于基底节区脑梗死位于运动通路，易造成皮质脊髓束损伤，皮质脊髓束由中央前回和中央旁小叶等一些皮质区域锥体细胞轴突集合，下行过程参与多条神经环路，有部分纤维发生交叉经小脑蚓到达对侧小脑半球。患者自身两个时期间的比较发现亚急性期患侧初级运动皮质(左中央前叶)DC升高，慢性期小脑蚓和健侧小脑半球DC升高。这很好地体现出了患侧半球运动通路(皮质-脑桥-小脑通路)的异常改变，可能是基底节区脑梗死患者运动功能损伤的基础，研究还显示这一神经传导通路的抑制可导致交叉性小脑机能联系不畅，常继发于基底节区脑梗死后^[15]，本研究很好地体现出了这一现象的内在机制，说明DC可以在一定程度上反映人脑连接组信息流的特征。

       本研究在构建人脑功能连接组的基础上，采用基于体素的图论分析方法度中心度，从定性观察到定量比较，对基底节区脑梗死患者不同时期的人脑功能连接组内节点性质进行描述，并探讨了其异常改变对脑功能的影响，为梗死患者的脑网络功能研究提供了新的视角。