大脑皮层形态学网络的沟回差异研究
Cortical Morphological Networks Differ Between Gyri and Sulci
林清纯1 • 金素慧1 • 尹国乐1 • 李俊乐1 • Umer Asgher2,3 • 邱士军4 • 王金辉1,5,6,7
1华南师范大学脑科学与康复医学研究院，广州 510631，中国
2巴基斯坦国立大学跨学科工程与科学学院，伊斯兰堡 44000，巴基斯坦
3捷克布拉格技术大学交通科学学院航空运输系，布拉格 12800，捷克
4广州中医药大学第一附属医院影像科，广州 510405，中国
5脑认知与教育科学教育部重点实验室，广州 510631，中国
6华南师范大学心里应用研究中心，广州 510631，中国
7广东省心理健康与认知科学重点实验室，华南师范大学，广州 510631，中国
第一作者：林清纯
通讯作者：王金辉
大脑皮层高度褶皱，其形成的凸起脑回和凹陷脑沟是大脑皮层最直观的形态学特征之一。作为大脑解剖学研究的标准术语，脑回和脑沟不仅是构成大脑复杂褶皱形态的两个基本单元，还为研究大脑解剖结构与大脑功能的关系提供了一扇窗口。
先前的研究从结构连接和功能连接角度研究了大脑皮层折叠模式对脑网络的影响，发现相较于脑沟，由脑回组成的结构和功能脑网络有更高的连通性和网络效率。近年来，基于结构磁共振成像的个体形态学网络已经成为人脑连接组学研究的重要方法之一。个体形态学脑网络刻画了脑区间的形态相似性，其相较于结构和功能脑网络更简单、更快速、更具性价比，在探寻发育、老化和脑疾病相关的影像学标志物方面独具优势。然而，个体形态脑学网络如何受皮层折叠模式影响尚未有研究报道。
本研究从多个角度系统分析了由脑回和脑沟组成的皮层折叠模式对个体形态学脑网络的影响。
研究人员基于四种形态指标（皮层厚度、折叠指数、分形维度和脑沟深度）构建了相应的脑回和脑沟个体形态学脑网络，并从形态学相似性、小世界参数、重测信度、与行为和认知的关联以及对重度抑郁症的易感性多个方面分析了脑回和脑沟个体形态学脑网络的差异。结果表明，基于皮层厚度和折叠指数的脑回网络表现出比脑沟网络更高的形态学相似性，更低的小世界参数（即聚类系数和特征路径长度）和更低的长期重测信度。
研究人员进一步比较了脑回和脑沟网络解释行为和认知个体间差异的能力，发现基于分形维度和脑沟深度的脑回网络以及脑回和脑沟之间的连接显著解释了认知和运动域的个体间差异。最后，研究人员发现基于皮层厚度、分形维度和折叠指数的脑沟网络在重度抑郁症患者中表现出形态相似性的降低。
图1 脑回和脑沟网络的差异。A 脑回和脑沟的形态相似性差异。B 脑回和脑沟网络的小世界参数差异。CTNs表示皮层厚度网络；FDNs表示分形维度网络；GINs表示折叠指数网络；SDNs表示脑沟深度网络；G表示脑回；S表示脑沟；Cp表示聚类系数；Lp表示特征路径长度；*P < 0.05; **P < 0.01; ***P < 0.001.
图2 脑回和脑沟网络与行为和认知的关系。A 形态学脑网络解释行为和认知个体间差异的比例。B 与运动和认知域显著相关的形态连接。线宽与相关系数成正比。CTNs表示皮层厚度网络；FDNs表示分形维度网络；GINs表示折叠指数网络；SDNs表示脑沟深度网络；G表示脑回；S表示脑沟。
综上所述，该研究从形态相似性角度为皮层折叠模式如何影响脑网络提供了新的见解。
关键词：个体形态学网络；结构磁共振成像；皮层沟回；重测信度；图论
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https://link.springer.com/article/10.1007/s12264-024-01262-7
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