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研究目的:神经影像学证据提出意识障碍(disorders of consciousness,DOC)是一种复杂的网络失连接综合症,脑网络功能可作为意识障碍群体诊断及预后预测的指标。然而,至今仍缺乏对意识障碍群体分层、动态网络损伤机制的研究。并且,神经显像技术在意识检测中的实用性有待验证。为此,本研究主要目的:(1).基于动态脑网络分析技术揭示不同意识水平患者的动态神经处理机制及评估残余网络连接;(2).运用大脑网络模式识别,探究脑电空间网络模式(spatial pattern of the network,SPN)在意识障碍患者诊断和预后评估方面的优势。第一部分 意识障碍患者的动态脑网络研究研究方法:纳入42例意识障碍患者,根据病因分成脑外伤组和非外伤组,采集情感听觉刺激下的脑电波。本研究采用脑电时变网络分析方法,探究意识障碍患者在情感声音处理过程中的动态网络变化,及不同损伤病因之间的网络连接差异。结果:与最小意识状态(minimally conscious state,MCS)患者相比,植物状态/无反应觉醒综合征(vegetative state/unresponsive wakefulness syndrome,VS/UWS)患者在听觉声音处理中晚期表现为额-顶叶网络(自上而下)受损,其中脑外伤后患者较非脑外伤患者网络损伤更为严重。并且,脑外伤后意识障碍患者的脑网络属性与昏迷恢复评估量表改进版(coma recovery scale-revised,CRS-R)存在显著相关(P<0.05),而非脑外伤患者中不存在(P>0.05)。结论:额顶网络连接是MCS和UWS鉴别的特征性标志物之一,并且该连接的中断在脑外伤患者中更为显著。为此,我们推测脑外伤患者的意识丧失与网络失连接关系更为密切。第二部分:网络空间模式在意识障碍诊断及预后预测中的运用研究方法:采集23例意识障碍患者被动情感听觉刺激范式下的脑电数据。运用SPN提取MCS与UWS的空间结构差异,并基于SPN进行意识障碍分类。同时,与脑电网络属性、事件相关电位(event-related potential,ERP)波幅的分类结果进行比较。此外,结合CRS-R和格拉斯哥预后量表(Glasgow outcome scale,GOS)进行3月后预后随访,评估SPN在预后预测方面的价值。结果:网络属性和ERP在意识评估和预后预测中表现不佳。基于SPN可有效区分MCS和UWS,以及预测3个月预后,准确率均达95%。结论:SPN可作为一个可靠、独立的意识障碍评估工具,用以区分MCS与UWS,并预测意识障碍患者的远期康复。