宣武医院韩璎教授团队与北师大牛海晶团队合作成果：轻度认知障碍及阿尔茨海默病患者脑血氧信号复杂度的多尺度熵分析

理解AD新角度...





生理系统是由多个时空尺度下复杂机制所调节控制的。系统的输出往往展现出复杂的波动，这不仅仅是由于混有干扰信号，同时也包含了深层的动力学信息。既往研究表明，疾病状态和衰老会降低个体适应能力，同时也可能会导致生理信号复杂度的降低。多尺度熵（multiscale entropy, MSE）是一种用于测量有限时间序列内生理系统动态信号复杂度的方法。

本研究对在宣武医院采集的31例正常对照者，27例遗忘型轻度认知障碍（amnestic mild cognitive impairment, aMCI）患者以及24例阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）患者的静息态功能性近红外成像（functional near-infrared spectroscopy, fNIRS）数据进行分析，比较各组被试脑血氧信号的MSE特征，及其与认知功能的关系。结果显示，AD患者与正常对照组相比MSE值显著降低，特别是在默认网络及腹侧注意网络中存在显著MSE值降低。aMCI患者则表现为一种介于NC与AD之间的过渡阶段。并且，在患者组中，MSE值与整体认知功能得分在默认网络及腹侧注意网络存在显著正相关，即该网络中的血氧信号复杂度越高时，该患者认知得分也越高。本研究基于MSE的分析，描述了aMCI及AD患者整体及脑网络层面异常皮层血氧信号复杂度的改变，为理解AD的病生理改变提供了新的角度。



图1. 采用插值法得到的各组MSE值的平滑空间分布



图2.默认网络（Default）及腹侧注意网络（Ventral Attention）的MSE值与患者临床量表得分的相关分析

本研究以《Decreased resting-state brain signal complexity in patients with mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease: a multi- scale entropy analysis》为题发表在2018年4月份《Biomedical Optics Express》国际期刊上。宣武医院韩璎教授和北师大认知神经科学与学习国家重点实验室牛海晶研究员为共同通讯作者，课题组成员李轩宇，朱兆军和赵维纳为文章的并列第一作者。

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