脑电图仪的和神经影像不对称相关儿童注意力缺陷多动症患者

文摘

本研究探讨了脑电图仪的和神经影像不对称指数之间的相关性从EEG-MRI功能连接体和脑电图功率分析注意力不集中,运动,和混合子组的多动症。从健康的大脑网络六十二例儿童大脑研究所的生物数据集选择基于除法得分。MRI和脑电图不对称指数,皮尔逊相关性,方差分析和偏最小二乘法分析进行匹配左和右大脑包裹和通道。不对称指数显著相关学科之间在功能磁共振成像和power-EEG注意力不集中组在额叶和颞区域为θ和α乐队,一个anticorrelation三角洲乐队在同一地区被发现。半球不对称指数已报告的重要模式,涉及脑电图乐队背后的认知障碍,多动症。α和θ乐队在注意力不集中组患者改变,反映普遍缺乏基本的注意力处理。

1。介绍

注意缺陷多动症(ADHD)是一种最常见的儿童疾病,特点是症状如多动/冲动和注意力不集中,影响社会和学校/工作功能。成人的发病率是-4.9% - 2.5 (1]。临床表型沿着域名注意力不集中、多动/冲动或两者的结合。临床研究表明,成人多动症的主要特征是粗心的症状,而不是多动/冲动症状、流行的儿童多动症。这种疾病有一个相关联的普遍symptomatologic表达许多大脑结构和功能相关。神经影像学证据报道,生理病理学多动症表现出异常的大脑区域主要与认知控制,关注,和运动功能2- - - - - -4]。结构,体积减少基底神经节和皮层下结构的壳核、尾状核、苍白球(5,6),伏隔核、杏仁核和海马(7)被发现。核被认为是多动症的主要结构,因为它与大脑皮层运动区连接,涉及工作记忆等高级认知功能(8]。缩小体积被认为对向不对称变化。肖et al。9)发现增加不对称后temporooccipital地区由于前额叶区域,缩小体积和党et al。10发现在尾状核结构不对称。道格拉斯et al。11]报道增加体积的不对称指数多动症,也证实了白质的结果,特别是在frontoparietal电路。

大脑连通性研究假设功能障碍或脱节地区传入的静息状态网络(静)可能是多动症的原因之一,因为静参与认知,关注,和运动功能12]。Castellanos et al。13]报道的证据减少功能连通性(FC)的前扣带和两个节点之间的静,楔前叶和后扣带皮层(PCC)和改变FC在静息地区(腹内侧前额叶皮层和PCC)也证实了Uddin et al。14]。其他作者认为静不改变静止但在从其他过渡到任务(15]。在structural-functional静也异常明显不同的静息不对称(10,16]。增加或非典型功能不对称和两半球间的异常处理多动症也被报道,法斯宾德和施韦策(17]。

多动症患者的大脑活动的变化一直在探索,也寻找不同的神经关联槽两种类型的脑电图(EEG)分析、临床和定量。脑电图的临床方法包括定性观察脑电图轨道,而定量脑电图(qEEG)评估相对和绝对的脑力在不同频率乐队(δθ,α、β和γ)。脑电图的效用ADHD诊断很大程度上证明(18- - - - - -21),被美国食品和药物管理局(FDA, 2013)。EEG跟踪分析儿童和成人多动症展示了几个健康对照组相比差异(22]。“翠和Serfontein18),第一次证明qEEG适用性描述不同的神经生理学ADHD概要文件,后来也证实了克拉克et al。23,24]。作者确定了三种不同的脑电图亚型:第一个特点是增加frontocentralθ/α比和一个正常的α权力;第二增加θ/α比率在所有头皮和降低α平均功率;第三个亚型(组合)额测试活动的增加和减少α的力量。提出了不同的模型来描述ADHD患者的脑电图变化。尤其是,“成熟的国家”,强调θ活动的增加由于推迟皮质成熟在ADHD患者与健康受试者相比25]。另一个模型是“发展偏差”模型,提出了增加ADHDθ活动作为一个正常的大脑成熟的“偏差”,也不是与标准配置文件(18]。约翰et al。26]表明,儿童显示θ和增量的线性增加活动,通过生命进化,增加增加α和β的乐队。改变大脑不对称,主要额α不对称,也被报道的ADHD患者的脑电图。额α的区别是不对称的α乐队活动在左和右大脑半球的大脑皮质激活,是成反比关系。向右增加α不对称ADHD儿童在闭上眼睛休息条件被发现(18]。这些结果扩展到成人Hale et al。27],显示出更大的右额颞叶偏侧性α活动在闭上眼睛的状态。成人多动症也显示更高的额α权力和更大的额α不对称与更严重的ADHD症状(28]。

就是明证,ADHD是一个异构的障碍,不同的神经生物学和神经生理学模式(29日]。旨在改善的理解大脑处理支撑ADHD病理生理学,本研究指出研究磁共振成像和脑电静息状态功能不对称之间的关系在不同的多动症的临床资料。

2。材料和方法

孩子心灵的健康的大脑网络生物研究所是一个数据集的不同精神疾病进行全面的精神病学和神经影像学评估(30.]。在本研究中,受试者患有ADHD症状被认为,基于除法ADHD系统的结果。用于选择的过程最终的样本对象恢复在图1。

3所示。商ADHD系统

商多动症临床仪器提供的信息系统是一个功能在控制汽车活动,参加一个任务,没有冲动的反应。这措施的充分性神经控制流程通常在多动症影响。按比例缩小的分数报告从清廉数值,与患有ADHD的意思是6.8 - -7.1。更高的比例分数表明病人有很大的赤字控制的运动,与分数相关的注意,或者两者兼有,更多的是在个体将继续满足ADHD诊断标准。

所有的参与者在3.0特斯拉扫描仪扫描使用标准resting-connectivity T2 - - - - - -T1加权echo-planar影像与解剖图像(见表1为进一步的细节)。

所有成像数据使用公开可用的神经影像信息学工具和资源交流中心(NITRC)(见http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/adhd200)。

4所示。解剖数据预处理

t1 (T1w)图像纠正与N4BiasFieldCorrection强度不均匀(犬)(31日与蚂蚁2.2.0[],分布式32)(RRID: SCR_004757),用作T1w-reference整个工作流程。当时T1w-reference skull-stripped Nipype antsBrainExtraction的实现。sh工作流(蚂蚁),使用OASIS30ANTs作为目标模板。脑组织分割的脑脊液(CSF)、白质(WM)和灰质(GM)进行brain-extracted T1w使用快速(目前5.0.9,RRID:可控硅002823)(33]。大脑表面重建使用recon-all (FreeSurfer 6.0.1中,RRID: SCR_001847) [34),和大脑面具之前估计是精制定制方法的变异调和ANTs-derived和FreeSurfer-derived分割的皮层灰质Mindboggle (RRID: SCR_002438) [35]。基于卷的空间归一化到一个标准空间(MNI152NLin2009cAsym)是通过非线性执行登记antsRegistration(蚂蚁2.2.0),使用brain-extracted T1w参考和T1w模板的版本。以下模板选择空间标准化:152年洲际弹道导弹非线性非对称模板版本2009 c (36](RRID: SCR_008796;TemplateFlow ID: MNI152NLin2009cAsym)。

5。功能数据预处理

结果包含在该手稿来自预处理使用fMRIPrep 1.4.0[执行37)(Esteban et al。38];RRID: SCR_016216),这是基于Nipype 1.2.0 [39,40](RRID: SCR_002502)。

的静息状态功能磁共振成像,以下进行预处理。首先,参考体积及其skull-stripped fMRIPrep版本使用自定义生成方法。blood-oxygen-level-dependent(粗体)参考当时coregistered T1w参考使用bbregister (FreeSurfer)实现boundary-based登记(41]。Coregistration配置了九自由度扭曲占剩下的大胆的引用。头部动作参数对大胆的引用(变换矩阵和六个相应的旋转和转换参数)估计在任何时空过滤使用mcflirt(目前5.0.9)(42]。大胆的把时间分割纠正使用运行3 dtshift AFNI 20160207 (43](RRID: SCR_005927)。大胆的时间序列(包括slice-timing校正)被重新取样到原来,本地空间运用单一、复合变换纠正头部动作和易感性扭曲。大胆的时间序列重新取样到标准空间,生成一个预处理大胆的在“MNI152NLin2009cAsym”空间中运行。几个混淆时间序列计算基于预处理大胆:framewise位移(FD) DVARS,三哪些地区全球信号。FD和DVARS计算为每个功能运行,都使用他们的实现在Nipype [44](以下定义的权力et al . 2014年)。三个全球CSF中提取出信号,WM和整个大脑面具。此外,一系列的生理解释变量提取,以便基于组件的噪声校正(CompCor) [45]。主成分估计高通滤波预处理后大胆的时间序列(使用离散余弦滤波器截止128年代)的两个CompCor变体:时间(tCompCor)和解剖(aCompCor)。tCompCor组件然后从5%计算变量压在一个面具覆盖的皮质下区域。皮层下面具是严重侵蚀大脑获得的面具,确保它不包括皮质通用区域。aCompCor,组件计算上述路口内的面具和工会的CSF和WM面具在T1w空间计算,之后他们的本地空间的投影功能运行(使用逆BOLD-to-T1w转换)。组件也分开计算在WM和CSF面具。对于每个CompCor分解,组件的最大奇异值保留,这样保留组件的时间序列是足以解释50%的方差妨害面具(WM CSF,联合,或时间)。其余的组件从考虑。头部动作估计计算校正步骤也放置在相应的混淆文件。混淆时间序列来自头部动作估计和全局信号扩展与包容的衍生品和二次项为每个(46]。帧超过一个阈值的0.5毫米FD或1.5标准化DVARS运动被视为离群值。都可以用一个插值执行重采样步骤通过组合(即所有相关的转换。,head-motion transform matrices, susceptibility distortion correction when available, and coregistrations to anatomical and output spaces). Gridded (volumetric) resamplings were performed using antsApplyTransforms (ANTs), configured with Lanczos interpolation to minimize the smoothing effects of other kernels [47]。网格(表面)进行重采样使用mri_vol2surf (FreeSurfer)。

作为最后一步,高通滤波器应用于功能磁共振成像时间课程线性去趋势的信号。

6。脑电图数据处理

所有的参与者进行了五分钟的静息状态记录会话。特别是,参与者被固定在一个空白背景,要求尽量不去想任何的时间扫描。使用128通道脑电图信号记录脑电图测地线EGI HydroCel系统。记录在Cz引用。每个电极的阻抗保持低于40 kOhm。阻抗测试期间记录部分。眼工件被移除的线性回归的小城镇渠道头皮脑电图频道(30.]。脑电图信号预处理与MATLAB工具箱实地考察(Donders认知神经影像中心,奈梅亨,荷兰)。脑电图在500 Hz重新取样,过滤和线性去趋势,使用1 Hz锥度在,平滑。

都使用了多窗口谱分解方法实现ft_freqanalysis实地考察分析的函数包(48]。对于每一个参与者,根据标准频带(δ(1 - 3 Hz),θ(4 - 8 Hz),α(8 - 14 Hz)和β(13-30 Hz)),在所有脑电图功率谱分析渠道(power-EEG)。从每个半球15频道选择(15左右和15);具体来说,我们选择三个渠道不同头皮区域(额,中央、颞叶、顶叶、枕叶)。

7所示。大脑区域的定义

脑电图分析权力活动执行的利益放到不同的区域(ROI),遵循国际10 - 20体系并确保相关的大脑区域得到结构磁共振成像。从原来的128脑电图频道,15频道选择,然后为每个半球分为五个领域(F7,额:F3, F4, F6 F8, F9;中央:C1, C2, C3, C4、C5、C6;时间:T5、T6、T8, T9, T10,和T11;壁:P1, P2, P3, PP8票数,P10;警察丙和枕:O1、O2,警察丁,PO7,和PO8),单位面积总共3通道。预处理时间(time-EEG)和幂级数(power-EEG)为每个通道和平均为每个区域;power-EEG的度量,不同波段计算:β,γ,θ,三角洲,α。

关于核磁共振,84皮层和皮层下包裹(42从左半球和42右半球),来源于结构磁共振成像处理,被认为是为分析;为了匹配和脑电图区域重叠,33个包裹为每个半球被选择,然后分成五区(额:尾前扣带,尾中间额,外侧前额,内侧眶额,pars opercularis, pars orbitalis, pars triangularis,吻侧前扣带,喙的额,额上,和额极;中央:近中心、中央后,中央前;时间:bankssts嗅梭状回差时间,中间暂时,海马旁,颞、颞极,和横向时间;壁:顶叶,地峡扣带,后扣带,楔前叶,顶叶,supramarginal;和枕:楔片,侧枕、舌和pericalcarine)。静息状态功能磁共振成像数据预处理和平均十地区通过每个包裹映射到相应的叶,不包括皮层下包裹。

8。不对称分析

核磁共振的功能连接体(FC-MRI)由一个 连接矩阵,每一对网络节点之间的连接强度已被定义为静息状态功能磁共振成像时间的皮尔森相关课程平均42解剖包裹。

另一方面,脑电图的功能连接体(FC-EEG)由一个 连接矩阵,每一对网络节点之间的连接强度已被定义为time-EEG时间的皮尔森相关课程平均在15频道。

大脑对于每个节点,半球形的中心被估计为节点之间的连接强度的总和,所有的侧节点。

不对称指数(AI)的目的是找到左右半球功能网络之间的差异。人工智能的大脑网络计算根据Argyropoulos et al。49用下面的公式: ,在哪里和代表中心度的绝对值左右半球,分别。代表包裹的数量为每个半球/通道,42为EEG-FC MR-FC和15。的范围从+ 100−100。当是正的,这表明大脑网络显示突出的向右不对称;当是负的,这表明大脑网络显示左侧的不对称。

9。统计分析

评估不对称的三个不同的指标(FC-fMRI、FC-EEG power-EEG),每组的主题,是为了测试获得的协变量不对称分数在形式和度量。测试是否可以歧视不同组的ADHD患者AI,首次测试的数据与Shapiro-Wilk测试正常。然后,方差分析已经完成评估的区别脑电图在三个子组和功能磁共振成像指标措施,纠正图基的多重比较。然后,为了考虑共享在大脑区域方差,偏最小二乘法(PLS)与主成分回归分析方法用于了解多个相关变量之间的关系,并且,每一组的受试者,相关性计算评估脑电图和fMRI学科之间不对称分数之间的关系属于“注意力不集中”,“运动”和“混合概要”组,分别。

在缺乏对照组,实际网络与随机网络相比,目的是验证是否至少不对称特征不同的机会。为了这个目的,我们使用马斯洛夫随机网络的布线算法实现格雷特纳工具箱(50),然后比较了网络度量随机分布和真正的图形。

10。结果

最后的样本对象与合适的数据如下:注意力不集中概要19个学科(7女性;平均年龄: ;意味着商数得分: );运动姿态11科目(5女性;平均年龄: ;意味着商数得分: );和混合32科目(8雌性;平均年龄: ;意思是商注意力不集中分数: )。

人工智能计算的三个指标(FC-fMRI、FC-EEG power-EEG)为每个主题属于“注意力不集中”,“运动”,“混合配置,”和ADHD总集团(这是每个主题属于子组)的总和。“注意力不集中”组患者,人工智能从FC-fMRI左额区表示,中部和向右表示,颞顶叶和枕叶区域。人工智能从power-EEGθ乐队和整个大脑左表示整个大脑向右表示δ乐队,而α乐队在额左方的患病率,中央,向右颞区和患病率在顶叶和枕叶区域。

AI显著相关学科之间在功能磁共振成像和power-EEG注意力不集中组额区( , )请的拟合优度 ( ),和颞区( , )请的拟合优度 ( )对大脑θ乐队;发现了一个负相关在额叶( , )请的拟合优度 ( )和时间区域( , )请的拟合优度 ( )对大脑三角洲带;最后,在颞区(正相关 , )请的拟合优度 ( )观察大脑α乐队(图2)。

关于FC-EEG、FC-fMRI power-EEG指标,从方差分析发现组间无统计学差异。此外,随机网络的相关性无统计学意义之间使用人工智能生成的随机网络的三个指标(FC-fMRI、FC-EEG power-EEG)(图3)。

11。讨论

本研究旨在调查,第一次,静息状态功能不对称指数之间的相关性来源于fMRI和ADHD患者的脑电图。临床样本分类的三个配置文件:运动,注意力不集中,并结合,根据普遍的症状。重要结果选择性注意力不集中组中观察到的病人,我们报告两种模式之间的相关性这两个措施,在同一地区。积极的功能磁共振成像和脑电图不对称指数之间的相关性被发现在额叶和颞区θ乐队,而负相关三角洲乐队被发现在同一地区。在颞区、脑电图及功能磁共振成像不对称指数之间的正相关关系发生α乐队。θ频段反映慢的大脑活动(范围从4到7.5赫兹),而α反映更快大脑活动(范围从7.5到12.5赫兹);通常,这些乐队的力量回应在相反的方面,即当一个乐队增加时,另一个减少(51]。在我们的示例中,这个平时anticorrelation消失,因为这两个乐队,一个积极的大脑活动这两个指标之间的相关性被发现。这个结果可以反映出改变正常的大脑活动在ADHD病理之间的关系。值得注意的,有趣的,这些乐队支撑注意力刺激的加工。α带振荡似乎应对各种各样的认知域和与注意力密切相关,特别关注和阻塞信息处理。阿尔法乐队不是关注相关的;事实上,新信息的监测是主要与θ,这需要增加乐队活动(52]。这些数据表明,多动症注意力不集中主要概要报告一个障碍患者正常的乐队之间的关系,在注意力处理过程中更活跃。一个解释的假说可能属性这个变更所需的浓度大量注意力的病人处理刺激。此外,注意力不集中,AI power-EEG揭露出整个大脑左表示θ乐队和整个大脑右表示δ乐队,而α乐队在额左方的患病率,中央,颞区和正确的患病率在顶叶和枕叶区域。同样,Hashemi et al。53)在一个大型的健康受试者样本发现不对称在左侧额叶区域更明显(反映在右半球更大的神经活动)而在颞顶领域显示了相反的模式。

儿童多动症,两半球间的脑电图不对称乐队被发现在额叶,颞枕叶区域,建议减少协调半球之间的神经生理活动(18]。一员等。5426]进行脑电图乐队权力分析男性青少年多动症表现出绝对θ和α活动增加,暗示可能在额地区继续成熟滞后。

Bresnahan et al。55]调查首次脑电图资料也在成人多动症,比较他们与儿童和青少年和控制。结果表明,θ权力活动仍保持较高水平在所有受试者的团体,但随着年龄的增长相对减少β活动。这些结果还表明变化qEEGs科目相对β权力与年龄相关,反映了一些与年龄有关的症状的报道临床与多动症有关。在引言中提出,在发展正常的人,没有观察到θ增加,这是典型的病理资料作为阿尔茨海默病或特定的老人。

我们的结果,观察到组织的成人多动症,维持乐队的假设关于维护活动变化在增长。特别是,α和θ乐队改变似乎是一个稳定的束在ADHD病理学,专门为集团与流行的注意力不集中的财政赤字。

在描述性层面,多动症患者是有用的报告显示大脑结构的改变可能产生异常左右EEG相干(56]。巴里et al。57]发现θ乐队两半球间的一致性的差异在儿童多动症。这些结果可能是由于减少了开发和专业化的半球多动症,随之改变的神经电路涉及θ活动。特别是,θ活动似乎是情景记忆的海马在学习中产生,而且与hippocampal-neocortical电路对记忆的巩固58]。

目前的数据增强黑尔et al。(59]建议额α不对称是多动症的endophenotypic特点,还支持假说的弥漫性改变脑电图措施的大脑活动,招聘也其他的乐队。额不对称之前已经报道过在ADHD (28,60),但只有很少的研究检查了额α不对称多动症。Alperin et al。61年)在一个大样本的年轻人关注的角色脑电图研究模式典型的不对称可能表型的多动症。在现有的研究中,一些报道对α对称性在不同年龄患者的样本(27,62年),而另一些报道了不对称α(55,63年]。此外,α力量似乎也与情感方面密切相关。据报道,对不对称失调主要是一致的积极影响,而负面影响与左不对称(64年]。

三角洲之间的逆相关健康受试者中观察到的乐队,这也反映出减缓大脑活动(范围从0.5到4),和α乐队,保持在我们的示例中,可能是因为三角洲乐队不专门为α和θ与多动症有关病理学的乐队。三角洲乐队不太研究了α和θ,因为它更受工件的眼部动作。在正常的受试者,三角洲带被认为是大脑不成熟的标志,是脑损伤有关,被认为是衡量中断正常的大脑功能。

总之,这是第一个研究调查特定的大脑活动的变化与几种类型的多动症患者,与脑电图和功能磁共振成像。半球不对称已报告的重要模式,包括脑电图乐队特别基础的认知障碍,多动症。α和θ乐队,选择性地与这群失调有关,在注意力不集中组患者改变,反映出普遍缺乏基本的注意力处理过程中保持生命。此外,三角洲带蚀变,即使非特异性对多动症,证实了大脑皮层活动的扩散障碍多动症的endophenotypic束。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现已被存入http://fcon_1000.projects.nitrc.org/repository(亚历山大·l . et al。一个开放资源transdiagnostic研究儿童心理健康和学习障碍。科学数据4,170181 (2017))。

伦理批准

所有程序中执行研究涉及人类受试者按照道德标准机构和/或国家研究委员会1964年赫尔辛基宣言及其后来的修正案或类似的道德标准。

的利益冲突

作者宣称他们没有金融或非金融的利益冲突。

确认

这项工作是支持的部分意大利卫生部在Ricerca Corrente。

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