腦網絡分析法在針刺效應研究中的應用

鄒燕,樂晶晶,湯偉軍,李霽

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腦網絡分析法在針刺效應研究中的應用

鄒燕,樂晶晶,湯偉軍,李霽

(復旦大學附屬華山醫院,上海 200040)

針刺療法是我國傳統醫學的一種治療方法,其臨床有效性已在國際上得到廣泛認可,但具體作用機制仍不清楚。近年來越來越多的學者開始應用腦網絡分析法去探索針刺效應的作用機制。該文回顧腦網絡分析法在針刺效應中的研究意義,即腦網絡分析法可以有效評價慢性疼痛的腦功能變化,可以觀測針刺的真正治療效應;腦網絡研究的各種分析方法,包括腦功能連接分析法、低頻波動振幅分析法、局部一致性分析法、小世界模型分析法、正電子發射計算機斷層顯像和彌散張量成像;腦網絡分析法在針刺應用中的不足和展望。通過總結腦網絡分析法應用于針刺效應研究的最新研究進展,以期為今后的科學研究提供一定的參考。

腦網絡分析法;針刺療法;針刺效應;作用機制;研究進展

針刺療法可以有效治療慢性疼痛[1]、中風[2]、抑郁癥[3]等疾病,雖然其臨床有效性已經得到了廣泛認可,但具體作用機制仍不清楚。在針刺效應機制的研究中,最初研究[4]支持穴位具有特異性,針刺不同穴位引起不同腦區的特異性激活,發揮不同的調節作用可能是針刺效應的重要作用機制。但隨后的研究[5-7]發現針刺不同穴位也會引起某些腦區的相似性激活,因此有學者提出針刺可能不是通過調節特定腦區而發揮作用,而是通過調節腦區間的功能連接來發揮作用。近年來越來越多的學者開始應用腦網絡分析法去研究針刺效應的作用機制。本文將從腦網絡的研究意義,腦網絡研究的各種分析方法,以及腦網絡分析法在針刺效應研究中目前存在的不足以及前景三方面入手,對腦網絡分析法在針刺效應的研究中的應用現狀進行綜述。

1 腦網絡分析法在針刺效應中的意義

人腦是自然界最為復雜的系統,雖然不同腦區有著不同分工,但任何簡單任務的實現都需要腦區間的相互配合、協同作用,構成一個腦網絡共同發揮作用[8]。如疼痛[9]的發生發展包括了中腦導水管灰質、下丘腦、島葉、杏仁核、扣帶前回(anterior cingulate cortex, ACC)、初級感覺皮層、次級感覺皮層等形成的痛覺傳入通路,以及ACC、前額葉皮質層、顳頂葉皮質層等所形成的情感調節通路,產生從生理到心理的一系列反應。早期有關疼痛的研究認為急性疼痛常由傷害性刺激引起,而慢性疼痛主要由急性疼痛發展而來,是一種由長期傷害性刺激導致的持續疼痛狀態。現有學者發現慢性疼痛的持續與傷害性刺激并無直接關聯[10],而是與自身不良情緒引起的認知和情感障礙有關[9],因此推測急慢性疼痛的發病機制并不相同——急性疼痛常有誘因,而慢性疼痛多為自發性。以往關于針刺鎮痛效應的腦功能性磁共振影像學(functional magnetic resonance imaging, fMRI)研究多采用基于組塊和事件相關的研究設計,其本質是任務態的研究方法,此類設計限制了針刺治療疼痛的腦效應研究,因為①只適用于急性疼痛,無法觀測慢性疼痛引起的自發性腦變化;②只能觀測行針過程中的短暫的腦活動,無法測得拔針后的腦活動[11];③無法區分針刺治療的即時效應與持續效應。而基于靜息態的腦網絡分析法的出現則為針刺治療效應研究提供了新的思路,首先它可以有效評價慢性疼痛的腦功能變化,其次它關注的是針刺前后的腦網絡的變化,與針刺手法、針具種類等都無關,因此可以觀測針刺的真正治療效應。腦網絡分析法的這些優勢近年來引起越來越多的關注,學者們開始嘗試運用不同的數據分析方法去探索針刺引起的腦網絡(包括功能網絡和結構網絡)效應變化。

2 腦網絡的分析方法

2.1 腦功能連接(functional connectivity,FC)分析法

靜息態是相對于任務態的狀態,指受試者清醒,閉眼,安靜平躺,盡量減少肢體活動以及大腦思維活動的狀態。研究發現在靜息狀態下,大腦在低頻范圍內會進行自發性活動,同時不同腦區間也會存在固有的功能性連接[12]。FC分析法就是依據此現象,通過識別靜息狀態下相關腦區低頻BOLD信號時間序列上的同步波動,來研究腦區間的功能整合作用[13]。此類研究方法包括種子相關分析法(seed-based correlation analysis, SCA)和獨立成分分析法(independent component analysis, ICA)。

2.1.1 SCA

SCA通常選取先驗感興趣區(region of interest, ROI)作為“種子區”,分析種子區與全腦其他腦區的時間信號變化的相關性,從而描繪出種子區與其他腦區間的聯系圖譜。如趙斌等[14]在實驗中對健康受試者針刺合谷穴,以雙側ACC、后扣帶回皮質層(posterior cingulate cortex, PCC)等6個感興趣區為種子點,通過對各種子點針刺前后靜息態fMRI數據的分析,發現針刺的持續效應能引起靜息態下多個腦網絡的變化,如默認網絡,面部初級感覺和運動區等。Zhang G等[15]在健康受試者的針刺試驗中,運用SCA對受試者拔針5 min后和15 min后的靜息態fMRI數據進行分析比較,結果顯示拔針5 min后,以尾核為關鍵節點的功能網絡涉及的腦區最多,而拔針15 min后,則以海馬旁和下丘腦為關鍵節點的功能網絡涉及腦區最多,因此推測針刺的持續效應所涉及的最大腦功能網絡會隨著時間的推移而呈動態變化。韓紅艷等[16]對16例抑郁癥患者進行針刺治療前后的靜息態fMRI掃描,并以杏仁核為種子點進行功能連接分析,發現患者右側額上回、額中回與杏仁核之間的功能性連接強度較針刺治療前減弱,因此推測針刺心包經穴位可能通過調節以杏仁核為種子點的腦功能網絡來加強對負性情緒的調節作用。

2.1.2 ICA

ICA來源于盲源分離技術[17],即對采集到的所有混合成分進行分析,分離出各種相互獨立的成分(如默認網絡、注意力網絡、軀體感覺和運動網絡等),找出實驗所需要的成分,同時排除外界干擾因素或人體本身的成分(如呼吸、心跳、生理噪音等)[18]。Li J等[19]在臨床研究中對慢性腰背痛患者進行了為期4星期的針刺治療,在療程結束后,運用ICA發現治療前活動減弱的默認網絡區域(包括背外側前額葉皮質層、內側前額葉皮質層、扣帶前回、楔前葉等)現已趨于正常水平。Chen X等[20]對膝關節炎患者進行針刺治療的研究中,發現針刺治療可以加強軀體感覺運動網絡等多個靜息態網絡與扣帶前回和前額葉內側皮質層之間的功能性連接,從而激活下行痛覺調制通路而發揮鎮痛作用。Fang J等[21]在對輕中度抑郁癥患者進行經皮電刺激耳迷走神經治療(transcutaneous vagus nerve stimulation, tVNS)的研究中,發現患者接受tVNS的治療后,腦默認網絡與迷走神經通路以及情感調節通路中的一些關鍵腦區間的功能性連接發生顯著變化(如默認網絡與島葉前部和海馬旁回的功能性連接減弱,而默認網絡與楔前葉和眶前額葉皮質層之間的功能性連接加強),而這些功能性連接的變化又與抑郁癥患者癥狀的減輕程度密切相關。

種子相關分析法與獨立成分分析法是目前研究腦網絡最為常用的數據分析方法。其中種子相關分析法因其簡便、易于操作而得到國內外學者的廣泛運用,但是由于種子區的選擇源于先驗知識,因此分析結果會隨著種子區的選擇而發生變化。

此外,種子相關分析法研究的是基于種子區的特定腦網絡,難以觀察整個大腦網絡的變化。而獨立成分分析法則無需先驗知識,而是利用體素間的時間和空間聯系,從得到的靜息態數據中分離出不同的成分,從網絡的角度直接研究針刺效應的作用機制[11]。但實際上獨立成分分析法分離出來的成分確切個數尚無統一標準[18],且已分離出的各成分排序混亂[22],缺乏必要的生理意義。

2.2 低頻波動振幅分析法(amplitude of low frequency fluctuations, ALFF)

ALFF通過對針刺前后靜息態數據做傅立葉變換計算功率譜[23],可以計算出大腦內各體素低頻振蕩(0.01～0.08 Hz)的平均幅度值,隨后將各體素的ALFF值與大腦平均ALFF值進行比較,從而反映各體素的自發性活動強弱情況[24]。如Zhang G等[25]在對10例健康受試者的內關穴進行針刺實驗的研究中,運用低頻振幅的分析方法對采集到的fMRI數據進行分析,發現默認網絡內大部分區域例如扣帶前回及扣帶后回皮質層、楔前葉的ALFF值顯著增加。Jia B等[26]在對8例輕度認知障礙患者和15位健康受試者進行針刺實驗的研究中發現相比健康受試者,輕度認知障礙患者針刺后與認知相關的腦區,以及默認網絡內的多個腦區的ALFF值顯著增加。

2.3 局部一致性分析法(regional homogeneity analysis,ReHo)

ReHo是通過計算肯德爾和諧系數來衡量給定體素與周圍體素之間的時間序列上的一致性[27],可以有效地觀察靜息狀態下局部大腦的活動狀態。如侯小燕等[28]在針刺治療頸椎病頸痛的研究中,運用ReHo發現默認網絡內部分腦區的ReHo值較治療前明顯增高。Liu Z等[29]對12例輕度認知障礙患者和12位健康受試者針刺前后的fMRI數據進行分析,發現輕度認知障礙患者相比健康受試者ReHo值下降的部分區域經針刺治療后明顯提高。

ALFF和ReHo都是通過觀察局部神經元的自發性活動,來觀察靜息狀態下針刺效應引起的腦功能變化,側重的都是局部腦功能的變化。不同的是ALFF主要從能量代謝的角度來分析數據,其優點在于充分利用了數據的頻域信息(研究表明大腦自發性活動主要集中在0.01～0.08 Hz[30],但其缺陷在于實驗中產生的噪音可能會干擾數據分析,影響實驗結果。而ReHo則是從時間序列一致性的角度來分析數據,其優點在于可以減輕生理噪音的干擾,客觀反映各腦區的功能活動,但其缺陷在于無法直接反映遠距離腦區間的功能連接[31]。

2.4 小世界模型分析法(small-world network analysis,SWN)

早期借助腦影像學技術如正電子發射計算機斷層顯像(positron emission computed tomography,PET)、fMRI、EEG的很多研究都指出,人腦可以被看作一個復雜的功能性網絡,具有“小世界”特性[32],即具有高匯聚、短路徑的特點,使得功能整合和分化處于最大平衡[33]。SMN基于圖論理論的原理,通過比較整個腦功能網絡在針刺前后最短路徑長度、集聚系數等數值,來觀察腦功能網絡“小世界”特性的變化。如Liu B等[34]對所有健康受試者足三里和足三里附近任意一處進行針刺,同時通過fMRI來觀察針刺前后的腦功能網絡變化,結果顯示相比針刺假穴(足三里旁的任意一處皮膚),針刺足三里可以引起整個腦功能性網絡拓撲結構的改變,影響腦功能網絡的“小世界”特性。Bai L等[35]對輕度認知障礙的患者的太溪穴進行針刺,運用“小世界”模型分析法對針刺前后的數據進行分析,發現針刺后患者腦功能網絡的“小世界”特性相比針刺前明顯增加。Zhang Y等[36]在對18例健康受試者隨機進行長時間或短暫的經皮穴位電刺激的研究中,發現長時間的經皮穴位電刺激會改變腦功能網絡的“小世界”特性,影響局部腦功能網絡和邊緣系統間的短程連接。

SMN通過建立復雜網絡的模型,能夠從全局角度分析整個大腦功能網絡的結構變化,但不同模態設備所構建出來的拓撲網絡并不完全一致,因此實驗結果也并不完全一致。其次, SMN側重的是對整個大腦功能變化的分析,缺乏特異性,難以觀察特定腦功能網絡的變化。

2.5 PET

人腦組織的能量供給主要來源于葡萄糖,因此葡萄糖的代謝率能夠反映局部腦功能狀況。PET基于此原理,通過比較針刺前后腦代謝變化來觀察針刺效應引起的腦功能變化[37]。近年來有研究發現針刺會影響腦功能網絡的葡萄糖代謝情況。如Park MS等[38]對20例健康受試者進行針刺刺激,其間對針刺前后PET掃描得到的數據進行分析,發現針刺后受試者的額葉皮質區、左側丘腦等區域葡萄糖代謝增高,而扣帶回、海馬旁回等默認網絡區域的葡萄糖代謝率則明顯降低。Yang M等[39]發現慢性偏頭痛患者經針刺治療后,扣帶后回、楔前葉、頂下小葉等默認網絡區域的葡萄糖代謝率較治療之前明顯增加。曾芳等[40]在對功能性消化不良患者進行針刺治療的研究中發現,經過針刺治療后患者雙側小腦、前扣帶回、海馬、海馬旁回、楔前葉等邊緣網絡的葡萄糖代謝率較治療之前顯著降低,因此推測針刺主要通過調節邊緣網絡的腦功能異常活動來發揮治療效應。

PET顯像是近年來迅速發展起來的影像技術,其最大優勢在于能夠從分子水平上顯示靜息狀態下腦內能量代謝和功能活動。但PET顯像的不足主要在于顯像劑,臨床上使用的通常為非特異性顯像劑,因此任何能使葡萄糖升高的疾病都可能導致實驗結果的假陽性。此外相對CT、MRI等影像設備,PET顯像空間分辨率低[41],并不能完全顯示解剖結構,因此有時亦會影響實驗結果的準確性。

2.6 彌散張量成像(diffusion tensor imaging, DTI)

DTI利用水分子彌散的各向異性,可反映水分子各向異性在白質內的擴散程度,以顯示大腦白質神經纖維和功能束的走行方向[42],是觀察人腦內部結構網絡的一種有效方法。如Li K等[43]對12例無先兆的偏頭疼患者進行4星期的針刺治療,通過對患者治療前后的DTI數據進行分析,發現患者右側額頂葉網絡(right frontal parietal network,RFPN)內部的功能性連接較治療前顯著增強。Bai L等[44]在針刺治療中風患者的研究中,對針刺前后得到的fMRI和DTI數據進行分析,發現患者腦內與運動相關的功能網絡的功能性連接較治療前明顯加強,且損傷的白質纖維也發生了重組。

DTI技術是目前唯一可在活體上觀察腦白質纖維變化的技術,它能夠直觀地展示大腦結構在針刺過程中的變化。但有研究發現此類成像方法對大腦內復雜的神經纖維結構并不敏感,因此無法準確判斷體素內的纖維走形情況[45]。

3 腦網絡分析法在針刺效應研究中的不足及展望

腦網絡分析法對針刺效應作用機制的研究表明,針刺作用與腦區的激活以及這些腦區間的功能連接相關。靜息狀態下腦網絡分析法對于研究針刺效應的作用機制相對于任務態下的研究更加有效,因為這些數據的采集并不需要患者執行任何任務或者接受任何刺激,同時還可以有效地區分針刺穴位引起的軀體感受效應與治療效應。由于研究靜息態腦網絡的方法眾多,數據收集與分析方法存在明顯異質性,這使得研究過程難以重復,研究結果難以標準化。其次,數據采集時間的差異是目前研究中的另一個局限性,研究者可對患者單次針刺前后或多次針刺前后采集的數據進行分析,因此數據采集的間隔差異可能直接影響研究結果。

未來的腦網絡分析法對針刺效應作用機制的研究需要進行更多以患者為載體的臨床研究,通過加大樣本量來增加已有研究結果的可信性;需要更多的縱向研究來評估針刺的治療效應與腦網絡變化之間的動態相關性;同時也需要關注患者自身腦功能網絡與腦結構網絡間的聯系。腦網絡分析法是否有助找到評價針刺效應的生物學指標,是否可以成為打開針刺效應作用機制大門的敲門磚?這需要今后更加深入的研究。

[1] Berman BM, Langevin HM, Witt CM,. Acupuncture for chronic low back pain[J]., 2010,363 (5):454-461.

[2] Ernst E, Lee MS. Acupuncture during stroke rehabilita tion[J]., 2010,41(8):e549.

[3] MacPherson H, Richmond S, Bland M,. Acupunc-ture and counselling for depression in primary care: a randomised controlled trial[J]., 2013,10(9): e1001518.

[4] Cho ZH, Chung SC, Lee HJ,. New findings of the correlation between acupoints and corresponding brain cortices using functional MRI[J]., 2006,103(27):10527.

[5] Hui KK, Napadow V, Liu J,. Monitoring acupunc- ture effects on human brain by FMRI[J]., 2010, (38):1190.

[6] Fang J, Jin Z, Wang Y,. The salient characteristics of the central effects of acupuncture needling: limbic- paralimbic-neocortical network modulation[J]., 2009,30(4):1196-1206.

[7] 方繼良,Hui KS Kathleen,Nixon Erika,等.針刺太沖穴得氣及疼痛激發相對抗的腦功能網絡效應fMRI研究[J].中國中西醫結合影像學雜志,2012,10(1):4-9.

[8] 蔣田仔,劉勇,李永輝.腦網絡:從腦結構到腦功能[J].生命科學,2009,21(2):181-188.

[9] Bushnell MC, ?eko M, Low LA. Cognitive and emotion- nal control of pain and its disruption in chronic pain[J]., 2013,14(7):502-511.

[10] Schmidt-Wilcke T. Neuroimaging of chronic pain[J]., 2015,29(1):29-41.

[11] 李霽,湯偉軍,董競成.針刺與中樞:可以從靜息的大腦中獲取什么?——以靜息態的腦默認網絡功能影像來分析針刺治療作用的中樞效應[J].上海針灸雜志, 2013,32(6):515-517.

[12] Fransson P. How default is the default mode of brain function? Further evidence from intrinsic BOLD signal fluctuations[J]., 2006,44(14):2836- 2845.

[13] Lavigne KM, Metzak PD, Woodward TS. Functional brain networks underlying detection and integration of disconfirmatory evidence[J]., 2015,112: 138-151.

[14] 趙斌,李落意,楊駿,等.針刺合谷穴的靜息態腦功能成像研究[J].中國中西醫結合影像學雜志,2012,10(2): 97-100.

[15] Zhang G, Qu S, Zheng Y,. Key regions of the cerebral network are altered after electroacupuncture at the Baihui (GV20) and Yintang acupuncture points in healthy volunteers: an analysis based on resting fcMRI[J]., 2013,31(4):383-388.

[16] 韓紅艷 張馳,閆鑌,等.針刺心包經經穴對輕度抑郁癥患者腦內以杏仁核為種子點的效應網絡影響[J].中華中醫藥雜志,2016,31(1):292-295.

[17] Jutten C, Herault J. Blind separation of sources, part I: An adaptive algorithm based on neuromimetic architecture[J]., 1991,24(1):1-10.

[18] Beckmann CF, DeLuca M, Devlin JT,. Investigations into resting-state connectivity using independent component analysis[J]., 2005,360(1457):1001-1013.

[19] Li J, Zhang JH, Yi T,. Acupuncture treatment of chronic low back pain reverses an abnormal brain default mode network in correlation with clinical pain relief[J]., 2014,32(2):102-108.

[20] Chen X, Spaeth RB, Freeman SG,. The Modulation Effect of Longitudinal Acupuncture on Resting State Functional Connectivity in Knee Osteoarthritis Patients[J]., 2016,11:s12990-015-0071-9.

[21] Fang J, Rong P, Hong Y,. Transcutaneous Vagus Nerve Stimulation Modulates Default Mode Network in Major Depressive Disorder[J]., 2016,79 (4):266-273.

[22] Keilholz SD, Magnuson M, Thompson G. Evaluation of data-driven network analysis approaches for functional connectivity MRI[J]., 2010,215(2): 129-140.

[23] 陳鑫,陳俊,劉波,等.靜息態低頻振幅對針刺足三里穴中樞作用機制初探[J].中國中西醫結合雜志,2010,30 (10):1030-1035.

[24] Zang YF, He Y, Zhu CZ,. Altered baseline brain activity in children with ADHD revealed by resting-state functional MRI[J]., 2007,29(2):83-91.

[25] Zhang G, Yin H, Zhou YL,. Capturing amplitude changes of low-frequency fluctuations in functional magnetic resonance imaging signal: a pilot acupuncture study on NeiGuan (PC6)[J]., 2012,18(4):387-393.

[26] Jia B, Liu Z, Min B,. The effects of acupuncture at real or sham acupoints on the intrinsic brain activity in mild cognitive impairment patients[J]., 2015:529675.

[27] Zang Y, Jiang T, Lu Y,. Regional homogeneity approach to fMRI data analysis[J]., 2004,22 (1):394-400.

[28] 侯小燕,陳維翠,陳俊,等.組穴針刺治療頸痛患者默認網絡的ReHo研究[J].磁共振成像,2014,5(6):436- 440.

[29] Liu Z, Wei W, Bai L,. Exploring the patterns of acupuncture on mild cognitive impairment patients using regional homogeneity[J]., 2014,9(6): e99335.

[30] 王輝,盧潔,李坤成,等.靜息態功能磁共振數據處理方法的應用[J].中國醫學影像技術,2013,29(4):651- 654.

[31] Long XY, Zuo XN, Kiviniemi V,. Default mode network as revealed with multiple methods for resting- state functional MRI analysis[J]., 2008,171(2):349-355.

[32] Sporns O, Zwi JD. The small world of the cerebral cortex[J]., 2004,2(2):145-162.

[33] de Pasquale F, Sabatini U, Della Penna S,. The connectivity of functional cores reveals different degrees of segregation and integration in the brain at rest[J]., 2013,69:51-61.

[34] Liu B, Chen J, Wang J,. Altered small-world efficiency of brain functional networks in acupuncture at ST36: a functional MRI study[J]., 2012,7(6): e39342.

[35] Bai L, Zhang M, Chen S,. Characterizing acupuncture de qi in mild cognitive impairment: relations with small-world efficiency of functional brain networks[J]., 2013: 304804.

[36] Zhang Y, Jiang Y, Glielmi CB,. Long-duration transcutaneous electric acupoint stimulation alters small-world brain functional networks[J]., 2013,31(7):1105-1111.

[37] Fang Z, Ning J, Xiong C,. Effects of electroacupuncture at head points on the function of cerebral motor areas in stroke patients: a PET study[J]., 2012:902413.

[38] Park MS, Sunwoo YY, Jang KS,. Changes in brain FDG metabolism induced by acupuncture in healthy volunteers[J]., 2010,51(8):947-952.

[39] Yang M, Yang J, Zeng F,. Electroacupuncture stimulation at sub-specific acupoint and non-acupoint induced distinct brain glucose metabolism change in migraineurs: a PET-CT study[J]., 2014,12: 351.

[40] 曾芳,蘭蕾,劉邁蘭,等.針刺足少陽膽經穴對功能性消化不良患者腦葡萄代謝的影響[J].世界華人消化雜志, 2012,20(23):2146-2150.

[41] Kne?aurek K. Fourier-wavelet restoration in PET/CT brain studies[J]., 2012,689(11):29-34.

[42] Snook L, Paulson LA, Roy D,. Diffusion tensor imaging of neurodevelopment in children and young adults[J]., 2005,26(4):1164-1173.

[43] Li K, Zhang Y, Ning Y,. The effects of acupuncture treatment on the right frontoparietal network in migraine without aura patients[J]., 2015,16: 518.

[44] Bai L, Tao Y, Wang D,. Acupuncture Induces Time- Dependent Remodelling Brain Network on the Stable Somatosensory First-Ever Stroke Patients: Combining Diffusion Tensor and Functional MR Imaging[J]., 2014:740480.

[45] Auriat AM, Borich MR, Snow NJ,. Comparing a diffusion tensor and non-tensor approach to white matter fiber tractography in chronic stroke[J]., 2015,7:771-781.

Application of Brain Network Analysis to the Study of Acupuncture Effect

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Acupuncture therapy is a therapeutic method in traditional Chinese medicine. Its clinical efficacy has widely accepted internationally but its mechanism of action is still unclear. In recent years, more and more researchers began to use brain network analysis to explore the mechanism of action of acupuncture. This article reviews the significance of brain network analysis in the study of acupuncture effect, that is, brain network analysis can effectively assess changes in cerebral function in chronic pain and observe the real therapeutic effect of acupuncture. It also reviews various methods of brain network analysis, including brain functional connectivity (FC) analysis, amplitude of low frequency fluctuations (ALFF) analysis, regional homogeneity (ReHo) analysis, small-world network (SWN) analysis, positron emission computed tomography (PET) and diffusion tensor imaging (DTI); the shortcomings and prospects of brain network analysis in the application of acupuncture. A summary of the newest research advances in the application of brain network analysis to the study of acupuncture effect provides a certain reference for the future scientific study.

Brain network analyssi; Acupuncture therapy; Acupuncture effect; Action mechanism; Research advance

1005-0957(2017)05-0629-06

R2-03

A

10.13460/j.issn.1005-0957.2017.05.0629

上海市科學技術委員會項目(14401932800,14ZR1405000)

鄒燕(1992—),女,2015級碩士生,Email:zouyan_0208@163.com

李霽(1968—),男,副教授,碩士生導師,碩士,Email:liji_2016@163.com

2016-10-06