阿爾茨海默病不同頻段低頻振幅靜息態功能磁共振成像研究

肖慧，吳應行，倪萍，付麗媛，李輝，陳自謙

1.南京軍區福州總醫院 a. 醫學影像科，b. 醫學工程科，福建 福州350025；2. 遵義醫學院附屬醫學 放射科，貴州 遵義 563000

阿爾茨海默病不同頻段低頻振幅靜息態功能磁共振成像研究

肖慧1a，吳應行2，倪萍1b，付麗媛1a，李輝1a，陳自謙1a

1.南京軍區福州總醫院 a. 醫學影像科，b. 醫學工程科，福建 福州350025；2. 遵義醫學院附屬醫學 放射科，貴州 遵義 563000

目的 探討阿爾茨海默病（AD）患者靜息狀態下不同頻段低頻振幅（ALFF）腦功能活動特點。方法 使用3.0T磁共振對20例AD患者及20名正常對照者進行腦靜息態功能磁共振檢查。采用靜息態功能磁共振數據處理助手（DPARSF）和靜息態功能磁共振數據分析工具包(REST)進行處理及檢驗統計分析，主要觀察Slow-4和Slow-5頻率段AD組的腦功能活動特點，用REST軟件呈現結果，確定有統計學意義的腦區解剖位置。結果 與正常對照組相比，AD患者組ALFF值減低的腦區包括：后扣帶回、楔前葉、雙側額葉及雙側頂下小葉（P<0.05）；雙側海馬旁回和梭狀回、右側額頂葉、右側小腦后葉和雙側基底節區的ALFF值則明顯升高（P<0.05）；雙側基底節區的自發神經活動對Slow-5頻率段更敏感，而較高頻率的Slow-4頻率段更適合檢測出雙側海馬旁回及梭狀回等腦區自發神經活動的異常。結論 AD患者多個腦區自發神經元活動存在異常，且部分腦區的自發神經元活動存在頻率依賴性。

阿爾茨海默??；癡呆；靜息態功能磁共振；低頻振幅

阿爾茨海默?。ˋlzheimer’s disease，AD）又稱老年性癡呆，臨床表現為記憶和認知功能的減退，是一種不可逆性中樞神經系統退行性疾病。研究表明AD患者在出現明顯腦萎縮等結構改變之前的早期階段，部分大腦區域的生理功能、代謝已發生明顯改變[1]。隨著醫學影像學的發展和影像技術的進步，功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）為AD的早期診斷提供了新的方法，fMRI可從組織功能水平探測疾病早期階段的信號改變。PET研究早就證實人腦在靜息狀態下并不是一成不變的，許多腦區在靜息狀態時的表現存在明顯的代謝活性增高，這種活性增高可通過靜息態功能磁共振成像（resting state fMRI, RS-fMRI）予以體現。低頻振幅法（amplitude of lowfrequency fluctuation，ALFF）是目前應用較多的RS-fMRI研究方法，該方法可通過計算被試者在一段較短時間內腦內的低頻振蕩信號的平均幅度值，來反映大腦在該段時間內的自發活動強度。目前，許多國內外研究者已經開始采用不同頻率的ALFF法研究多種神經系統疾病的神經活動和認知功能的聯系[2-3]。然而，AD患者大腦神經活動在不同頻率的低頻振蕩是否異常還不得而知。因此，本研究采用分頻率段ALFF法來研究AD患者在不同頻率下的大腦自發低頻振蕩活動發生的改變，旨在探討其腦功能活動改變是否依賴于頻率的改變。

1 材料和方法

1.1 一般資料

選取來自在南京軍區福州總醫院老年科就診的AD患者20例，其中男9例，女11例，平均年齡（80.4±6.37）歲，MMSE評分（18.68±4.04）分，CDR評分（1.6±0.76）分，受教育程度為高中以下15例，高中及以上5例，均為右利手。選取與AD組年齡、性別、受教育程度及利手相匹配的正常健康志愿者20例，男10例，女10例，平均年齡為（72.0±6.92）歲，MMSE評分（28.4±0.82）分，CDR評分0分，受教育程度為高中以下14例，高中及以上6例。所有受試者均自愿同意參與本實驗研究。本實驗經南京軍區福州總醫院醫學倫理委員會批準通過。

AD組納入標準為：① 符合美國國立神經病學、語言交流障礙和卒中老年性癡呆及相關疾病學（NINCDSADRDA）AD診斷標準；② MMSE 評分： ≤17分(文盲)，≤20分 (小學)，≤24分 (中學及以上)；③ CDR 評分≥0.5分；④ HIS≤4分，以排除血管性癡呆；⑤ 常規MRI排除血管源性癡呆和其他可導致癡呆的神經系統疾??；⑥ 無嚴重軀體疾病及煙酒等物質濫用情況；⑦ 不符合抑郁癥診斷標準。

正常對照組納入標準為：① MMSE 評分≥28分；②CDR 評分為0分；③ 軀體常規檢查和實驗室常規檢查結果均為正常；④ MRI常規檢查已排除神經、精神疾患等器質性病變；⑤ 無嚴重煙酒等物質濫用情況。

1.2 檢查方法

1.2.1 儀器設備及軟件

德國Siemens 3.0 T Trio Tim 磁共振掃描儀，12通道相控陣顱腦線圈。靜息態功能磁共振數據處理助手（Data Processing Assistant for Resting-State fMRI，DPARSF），北京師范大學認知神經科學與學習國家重點實驗室開發靜息態功能磁共振數據處理工具包V1.8（Resting-State fMRI Data Analysis Toolkit V1.8，REST），神經影像學統計參數圖（Statistical Parametric Mapping，SPM8）軟件以及統計軟件SPSS 16.0。

1.2.2 掃描方法

常規MRI掃描包括橫斷面T1WI、T2WI、DWI及FLAIR序列掃描。T1WI掃描參數：TR=2000 ms，TE=9.2 ms，掃描野（FOV）=230 mm×230 mm，Flip angle=130°，層厚= 5 mm，層數=20；T2WI掃描參數：TR=3000 ms，TE=98 ms， FOV=23 cm ×23 cm，Flip angle=130°，層厚=5.0 mm，層數=20；DWI掃描參數： TR=5100 ms, TE=90 ms，FOV=23 cm×23 cm，Flip angle=130°，層數=20；FLAIR掃描參數：TR=7000 ms，TE=93 ms，FOV=23 cm×23 cm，Flip angle=130°，層厚= 5 mm，層數=20。矢狀位T1WI-3D結構像，覆蓋全腦，掃描參數：TR=1900 ms，TE=2.5 ms，FOV=240 mm×240 mm，Flip angle=9°，層厚= 1 mm，層間距=0，Matrix=256×256，NEX=1，Slice=160，體素大小=1 mm×1 mm×1 mm，用于靜息態掃描定位。常規掃描顯示大腦內無明顯異常信號后，囑受試者閉眼、放松、不要動、盡量不要想任何事情，然后開始行靜息態fMRI掃描，靜息態fMRI掃描方位平行于前顱底和前后聯合，采用EPI（echo-planar imaging，EPI）序列，掃描參數為：TR=2000 ms，TE=30 ms，FOV=24 cm×24 cm，Flip angle=90°，層厚= 4 mm，層間距=0，Matrix=64×64，NEX=1，層數=33，掃描時間488 s，體素大小=3.8 mm×3.8 mm×4.0 mm。

1.3 數據后處理及統計分析

1.3.1 一般資料統計分析

采用SPSS 16.0統計學軟件對兩組受試者的性別、年齡、受教育程度和神經心理學量表評分進行統計分析；其中性別和受教育程度比較進行χ2檢驗比較；年齡和神經心理學量表等計量資料采用并采用兩獨立樣本t檢驗進行統計檢驗，所有統計檢驗均采用雙側檢驗，以P<0.05為差異有統計學意義。

1.3.2 RS-fMRI數據預處理

所有受試者的RS-fMRI數據進行離線后處理，將數據傳入PC機。在MATLAB操作平臺下應用的靜息態功能磁共振數據處理助手DPARSF軟件處理RS-fMRI數據。為了減少患者適應掃描環境及盡量減小初始掃描時磁場不均勻性的影響，前10個時間點的數據被去除，然后利用DPARSF軟件對剩余的230個時間點數據進行以下預處理：① 時間校正：位于中間的第33層被選作為參考層，然后將其余層對齊到該層，以消除因采集時間的不同對數據造成的影響；② 頭動校正：頭動圖像中如果出現平動＞ 2.5 mm，轉動角度＞2.5°的數據將被舍棄；③ 空間標準化：將頭動校正后的圖像空間標準化到蒙特利爾神經病學研究所 (MNI）標準頭解剖模板上，并以3 mm×3 mm×3 mm大小體素進行重采樣；④ 平滑：以全寬半高（FWHM）為4 mm 的高斯核對經過空間標準化后圖像做空間平滑處理, 以此來減少圖像隨機噪聲，并且提高信噪比，使所得數據從空間分辨率上更容易于對比；⑤ 去除線性漂移；⑥ 濾波：采用0.01～0.027 Hz和0.027～0.073 Hz頻率分別進行濾波，以降低低頻漂移和高頻噪聲。

1.3.3 低頻振幅數據提取

ALFF分析方法概括如下：對于一個給定的體素，首先將它的時間序列進行快速傅里葉變換轉換到頻域，得到其功率譜，然后計算該時間序列功率譜的平方根，將其平方根所得值平均在一個給定的頻域范圍，功率譜平方根經平均后的值便是該體素ALFF值[4]。根據先前的研究，我們將整個頻率段分成四個子頻率段：Slow-5(0.01～0.027 Hz)、Slow-4(0.027～0.073 Hz)、Slow-3(0.073～0.198 Hz)、Slow-2(0.198～0.25 Hz)[3]。本研究摒棄了Slow-3及Slow-2兩個頻率段的信號，因為這兩個頻段的信號主要反映了白質信號和高頻生理噪聲；而Slow-4和Slow-5頻率段反映的是灰質信號，本研究主要對其進行低頻振幅計算和統計分析[5]。

1.3.4 組間分析

ALFF計算結束后，在MATLAB平臺上運用REST V1.8軟件（http://www.rest fmri. net/forum/index.php）對AD組和正常對照組分別進行統計檢驗，首先使用兩因素水平重復方差分析進行主效應檢驗，檢驗水準為P=0.05；其次采用兩獨立樣本t檢驗分別對Slow-5和Slow-4頻率段的AD組和對照組數據進行統計檢驗，檢驗水準為P=0.05（Alphasim校正），設定有統計學意義集簇大小為＞54個voxles。結果使用REST軟件自帶 Slice viewer 工具確定對應的MNI坐標上有明顯統計意義腦區的具體解剖位置, 通過報告得出差異腦區的體素，并利用REST軟件進行結果呈現。

2 結果

2.1 一般資料結果

20例AD患者及20例健康對照者的性別、年齡、教育程度、MMSE評分及CDR評分的分布情況詳見表1，兩組受試者間性別、年齡及教育程度差異無系統學意義（P>0.05）；兩組間MMSE評分及CDR評分差異有系統學意義（P<0.05）。

2.2 靜息態fMRI數據分析結果

2.2.1 兩頻率段主效應差異

通過頻率間主效應比較，本研究發現在兩個頻率段間許多腦區的ALFF明顯不同。在雙側內側前額葉、雙側基底節區、右側后扣帶回、楔前葉、雙側頂下小葉、枕葉及小腦等腦區，其ALFF值在Slow-5頻率段較Slow-4頻率段明顯增高；而在雙側顳葉、腦干、島葉及外側額葉等腦區，Slow-5頻率段較Slow-4頻率段的ALFF值明顯減低（圖1）。

2.2.2 Slow-5頻率段ALFF差異

AD組較對照組在Slow-5頻率段ALFF值升高的腦區有右側海馬旁回、右側梭狀回、右側小腦后葉、雙側丘腦、右側島葉、右側顳上回、右側頂上小葉和右側中央旁小葉（圖2、表2）。AD組較對照組在Slow-5頻率段ALFF值減低的腦區包括后扣帶回、楔前葉、左側角回、雙側頂下小葉、雙側額上回、左側額中回和右側額下回（圖3、表3）。通過對AD組上述腦區ALFF值與其MMSE評分做相關性分析，發現AD患者后扣帶回（posterior cingulate cortex，PCC）腦區ALFF值與其MMSE評分呈正相關（r=0.43，P=0.059）（圖4）。

2.2.3 Slow-4頻率段ALFF差異

AD組較對照組在Slow-4頻率段ALFF值升高的腦區主要有雙側海馬旁回、雙側梭狀回、右側顳上回、雙側頂上小葉、右側中央旁小葉及右側尾狀核頭（圖5，表4）。AD組較對照組Slow-4頻率段ALFF值減低的腦區主要包括雙側顳中回、后扣帶回、雙側額中回、右側額下回及左側頂下小葉（圖6，表5）。通過AD患者上述腦區ALFF值與其MMSE評分做相關性分析，發現在Slow-4頻率段AD患者PCC腦區ALFF值與其MMSE評分呈正相關（r=0.479，P=0.033）（圖7）。

3 討論

ALFF是目前應用較多的RS-fMRI研究方法，該方法可通過計算被試者在一段較短時間內腦內的低頻振蕩信號的平均幅度值，來反映大腦在該段時間內的自發活動強度。目前關于AD的RS-fMRI研究大多集中在0.01～0.08 Hz頻率段的低頻振蕩信號。目前，許多國內外研究者已經開始采用不同頻率的ALFF法研究多種神經系統疾病的神經活動和認知功能的聯系[2-3]。國內學者左西年首先將RS-fMRI的低頻振蕩分解為四個頻段研究大腦神經元的低頻振蕩[5]。盡管如此，AD患者大腦神經活動在不同的頻率的低頻振蕩是否異常還不得而知。

通過Slow-5和Slow-4兩頻率間主效應的比較，本研究發現AD患者神經元自發活動在兩頻率間存在顯著的不同。在雙側前額葉內側、雙側基底節區、后扣帶回、楔前葉、雙側頂下小葉及枕葉的一些腦區，其ALFF值在Slow-5頻率段較Slow-4頻率段明顯增高；而在雙側顳葉、腦干、島葉及外側額葉等腦區，在Slow-5頻率段較Slow-4頻率段ALFF值明顯減低。先前的研究認為較低頻率的振幅更適合較大神經元網絡的整合，而較高頻率的振幅被限制在較小的神經空間[3]。額顳枕葉皮層有相對較大的體積，而且主要參與遠距離的連接，形成了一個相對較大的神經網絡，因此這些腦區在較低的Slow-5頻率段活性較高，此觀點與本研究中在Slow-5頻率段顯示神經元活性較高的腦區的研究結果相似。但本研究中發現處于皮層下較小神經網絡的雙側基底節區在Slow-5頻率段活性也較高，與上述文獻報道不一致，因此關于基底節區的頻率依賴性尚需進一步研究。

此外，Buzsaki等[3]還發現處于皮層下的中腦、海馬及海馬旁回等腦區主要參與局部神經活動，形成相對較小的神經活動網絡，故較高頻率的Slow-4頻率段更適合其進行神經調節，我們的研究也有類似的發現。通過組間及頻率間分析，本研究結果表明AD患者自發神經活動存在一定的頻率依賴性，Slow-5頻率對檢測基底節區的神經活動的異常更敏感，而較高頻率的Slow-4頻率段對雙側海馬旁回及梭狀回的神經活動異常的檢測更敏感。至于不同的頻率是否能夠應用于AD疾病的診斷，以及能否應用于對其進行病情進展進行實時監測，尚需要更多的研究支持。

本研究結果顯示，雙側前額葉、后扣帶回/楔前葉及雙側頂下小葉在Slow-5和Slow-4兩個不同的頻率段均有明顯的ALFF減低。這些ALFF減低的腦區和默認網絡腦區有高度的重疊性。所有ALFF減低腦區中，后扣帶回腦區ALFF減低的體素最大。通過提取AD患者以上兩個頻率段ALFF減低腦區的ALFF值與其對應的MMSE評分作相關分析，均發現AD患者組后PCC的ALFF值與其MMSE評分呈正相關，提示AD患者存在部分DMN腦區功能減低，且AD病情越重，MMSE得分越低，PCC腦區的大腦自發神經活動就越弱，這表明后扣帶回的自發神經活動與AD患者的認知功能改變有明顯的關系，并提示可將該腦區作為AD早期診斷的影像標記腦區。楔前葉也是默認網絡的重要組成部分，其作用主要與情景記憶的提取密切相關[6]。He等[7]研究者使用局部一致性（Reho）方法研究AD腦功能活動改變時，發現AD患者后扣帶回和楔前葉的局部一致性減低。Allen等[8]學者采用海馬作為種子點研究AD患者大腦功能連接性，發現后扣帶回和楔前葉與腦內許多腦區的功能連接性減低。本實驗研究發現AD患者楔前葉在兩個頻率段均表現為ALFF明顯減低，與文獻報道相符。

大量研究表明，額葉在人腦的記憶等認知功能中起著重要作用。Rombouuts等[9]通過記憶任務相關的fMRI方法對輕度認知障礙患者和正常對照組進行究，發現正常人在進行記憶任務時額葉處于顯著的激活狀態，而輕度認知障礙患者在額葉沒有檢測到明顯的激活，因此認為額葉與記憶的處理密切相關。本組資料研究結果顯示AD患者與記憶任務相關的雙側額葉在兩個頻率段的ALFF均呈明顯減低，因此，本研究支持額葉在記憶處理過程中的重要作用的觀點。

此外，本研究還發現AD患者在頂下小葉、角回及顳中回等腦區同樣表現出ALFF減低。頂下小葉是組成后默認網絡的主要成分，頂下小葉不僅與工作記憶有關，而且涉及短期記憶存儲和語音編碼語言材料的提取[10]。結構磁共振研究發現，從輕度認知障礙向AD進展的過程中，已經可以監測到頂下小葉結構的萎縮，并且認為頂下小葉的結構萎縮可以作為監測疾病進展的預防性指標[11]。也有研究報道兩側頂下小葉的作用不盡相同，右側頂下小葉屬于空間復述網絡，在疾病早期一般改變不明顯；而左側頂下小葉則參與構成言語信息的存儲及提取環路，因此在記憶功能減退的患者，該腦區神經元的活性減低比較明顯。本研究發現，AD患者以左側頂下小葉ALFF值減低明顯，更進一步支持先前的研究觀點。

通過Slow-5和Slow-4兩個頻率段組間ALFF值比較，發現AD患者出現廣泛ALFF減低的同時，腦內一些腦區的ALFF也顯著升高，主要包括雙側海馬旁回、雙側梭狀回、雙側丘腦、右側尾狀核、右側島葉、右側小腦后葉、右側顳上回、雙側頂上小葉及右側中央旁小葉。海馬旁回、梭狀回、島葉及顳上回是邊緣系統的重要組成部分，Hamalainen等[12]學者采用任務相關的功能磁共振研究輕度認知障礙患者腦功能改變時，發現邊緣系統在記憶編碼過程中呈明顯的高激活狀態，其中，海馬旁回在記憶信息的編碼和提取中的作用尤為重要。Wang等[13]學者也報道了AD患者在雙側梭狀回和雙側海馬旁回ALFF升高?？赡転锳D患者出現記憶等認知功能損害時的一種神經補償機制。

綜上所述，本研究證明AD患者腦內神經元活動存在廣泛的異常，屬于默認網絡腦區的后扣帶回、楔前葉、額葉及頂下小葉等腦區ALFF值明顯減低，而處于邊緣系統的海馬旁回和梭狀回、額頂葉、以及組成小腦和基底節網絡的腦區ALFF值明顯升高。本研究認為這些腦區的ALFF值升高是AD患者認知功能損害的一種神經補償機制。通過分頻率段研究發現，AD患者部分腦區存在頻率依賴性，雙側基底節區的自發神經活動對Slow-5頻率段更敏感，而較高頻率的Slow-4頻率段更適合檢測出雙側海馬旁回及梭狀回腦區自發神經活動的異常。

[1] 劉樹良,李坤成,王亮,等.MRI體積測量內嗅皮層萎縮診斷Alzheimer病的價值[J].中華放射學雜志,2000,34(6):374-377.

[2] Knyazev G G.Motivation,emotion,and their inhibitory control mirrored in brain oscillations[J].Neurosci Biobehav Rev, 2007,31(3): 377-395.

[3] Buzsaki G, Draguhn A. Neuronal oscillations in cortical networks [J]. Science, 2004, 304(5679):1926-1929.

[4] Zang Y F, He Y, Zhu C Z, et al. Altered baseline brain activity in children with ADHD revealed by resting-state functional MRI [J]. Brain Dev, 2007,29(2): 83-91.

[5] Zuo XN, Di Martino A,Kelly C,et al.The oscillating brain: Complex and reliable[J]. Neuroimage, 2010, 49(2):1432-1445.

[6] Fransson P, Marrelec G.The precuneus/posterior cingulate cortex plays a pivotal role in the default mode network: Evidence from a partial correlation network analysis[J]. Neuroim age,2008,42(3):1178-1184.

[7] He Y,Wang L, Zang Y,et al. Regional coherence changes in the early stages of Alzheimer’s disease: A combined structural and resting-state functional MRI study[J]. Neuroimage,2007, 35(2): 488-500.

[8] Allen G, Barnard H,McColl R,et al.Reduced hippocampal functional connectivity in Alzheimer disease[J]. Arch Neurol, 2007,64(10):1482-1487.

[9] Rombouts, S.A, Barkhof, F, Goekoop, R, et al. Altered resting state networks in mild cognitive impairment and mild Alzheimer's disease: an fMRI study[J]. Hum. Brain Mapp,2005,26(4):231-239.

[10] Jonides,J, Schumacher, EH Smith, EE,et al.The role of parietal cortex in verbal working memory[J]. Neurosci,1998,18(13):5026-5034.

[11] Greene SJ,Killiany RJ.Subregions of the inferior parietal lobule are affected in the progression to Alzheimer's disease[J]. Neurobiol Aging,2010,31(8):1304-1311.

[12] Hamalainen A, Pihlajamaki M, Tanila H, et al.Increased fMRI responses during Encoding in mild cognitive impairment[J]. Neurobiol Aging,2007,28(12): 1889-1903.

[13] Wang Z,Yan C,Zhao C,et al. Spatial patterns of intrinsic brain activity in mild cognitive impairment and alzheimer's disease: A resting-state functional MRI study[J].Hum Brain Mapp. 2011,32(10):1720-1740.

Resting-State Functional MRI Study on the Low-Frequency Fluctuation within Different Band of Amplitude of Alzheimer’s Disease

XIAO Hui1a, WU Ying-hang2, NI Ping1b, FU Li-yuan1a, LI Hui1a, CHEN Zi-qian1a
1.a. Department of Medical Imaging, b. Department of Medical Engineering, Fuzhou General Hospital of Nanjing Military Command, Fuzhou Fujian 350025, China;
2. Department of Radiology, Affiliated Hospital of Zunyi Medical School, Zunyi Guizhou 563000, China

Objective To explore the features of brain activity in amplitude of low-frequency fl uctuation (ALFF) within different band of fl uctuation when the Alzheimer’s disease (AD) patients are in restingstate. Methods 20 AD patients and 20 matched healthy controls were examined with Siemens 3.0 T Trio MR scanner. DPARSF (data processing assistant for resting state fMRI) and REST software were used in data processing and statistics, mainly to observe brain activities in frequency bands of Slow-4 and Slow-5. The results were presented by REST software, thus, the anatomical location of brain regions which is of statistical significance was found. Results Compared with healthy controls, AD patients showed significantly decrease of ALFF value in PCC/PCu, bilateral frontal cortex, bilateral inferior parietal cortex. Significantly increased ALFF values were detected in the bilateral parahippocampal gyrus, bilateral fusiform, right frontal-parietal lobe, right cerebellum posterior lobe and basal ganglia. Slow-5 band was more sensitive in detecting abnormalities of spontaneous brain activity in the basal ganglia, while slow-4 band was more sensitive in detecting abnormalities of spontaneous brain activity in the bilateral parahippocampal gyrus and fusiform. Conclusion One or more of AD patients’ brain showed signif i cant differences in the spontaneous neuronal activity compared with healthy controls, and spontaneous neuronal activity in some brain regions is frequency-dependent.

Alzheimer’s disease; dementia; resting-state functional MRI; amplitude of low-frequency fl uctuation

R197.39；TH789

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2014.11.002

1674-1633(2014)11-0005-06

2014-07-09

福建省社會發展科技重點項目（2012Y0057）：“老年性癡呆患者認知功能改變的多模態神經影像研究”。

陳自謙，南京軍區福州總醫院醫學影像中心主任，教授，博士生導師。

通訊作者郵箱：chenziqianfz@sina.com