| 彭景，李傅尧，魏明清，时晶，田金洲.阿尔茨海默病患者脑网络动力学的重构：一项基于隐马尔可夫模型的研究[J].放射学实践,2026,41(02):153-159 |
| 阿尔茨海默病患者脑网络动力学的重构：一项基于隐马尔可夫模型的研究 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2026.02.007 |
| 中文关键词: 阿尔茨海默病 磁共振成像 隐马尔可夫模型 |
| 基金项目:北京中医药大学解码中医协同攻关项目资助（BZY-JMZY-2022-002） |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：阿尔茨海默病（AD）的病理机制与异常的动态功能脑网络密切相关，但传统静态分析方法难以捕捉其短时动态特征。本研究基于隐马尔可夫模型（HMM），探究AD患者与认知正常（CN）受试者的脑网络动力学差异及其与认知功能的相关性。方法：纳入阿尔茨海默病神经影像学计划（ADNI）数据库中39例AD患者以及性别、年龄相匹配的40例CN受试者的静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据。进行预处理之后，通过HMM将全脑90个感兴趣区域（ROIs）的BOLD信号分解为离散的隐藏大脑状态，HMM模型的关键参数—最优状态数（K）由最小自由能确定。计算反映大脑时间动态特性的状态占用比例、状态切换率、状态转移概率。统计分析使用双样本t检验比较两组状态占用比例、状态切换率的差异，非参数置换检验比较两组状态转移概率的差异。Spearman相关性分析评估时间动态特性与认知评分的关联。结果：使用最小自由能来确定HMM模型最佳状态的数量为K=13，AD患者HMM状态4的占用比例显著高于CN组（P<0.05，FDR校正），且与简易精神状态量表（MMSE）评分呈负相关（r=-0.405，P=0.001）。AD组和CN组之间的状态切换率没有显著的统计学差异（P=0.145）。状态转移概率分析显示AD组从状态4到状态4（P=0.016，FDR校正）及状态12到状态4（P=0.033，FDR校正）的转移概率显著增加，相关性分析结果显示状态4到状态4（r=-0.348，P=0.002）、状态12到状态4（r=-0.269，P=0.016）的转移概率均与MMSE评分呈显著负相关。HMM状态4的激活减少主要发生在默认模式网络（DMN）核心脑区，而激活增加主要位于视觉空间网络（VSN）的核心脑区。结论：HMM揭示了AD患者脑网络动态重组特征，表现为特定状态的异常持续激活及转移模式，并与认知功能下降显著相关。本研究为AD中大脑活动模式的动态重组提供了新的见解，并有助于更深入地理解AD认知功能障碍背后的神经机制。 |
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