付振榮，林嵐，張柏雯，吳水才

北京工業(yè)大學(xué) 生命科學(xué)與生物工程學(xué)院，北京 100124

基于小鼠大腦MRM圖像灰度分布的個體結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的研究

付振榮，林嵐，張柏雯，吳水才

北京工業(yè)大學(xué) 生命科學(xué)與生物工程學(xué)院，北京 100124

結(jié)構(gòu)磁共振成像腦網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)結(jié)合了sMRI成像、醫(yī)學(xué)圖像處理、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及圖論分析等技術(shù)方法，通過對大腦不同感興趣區(qū)之間的特征關(guān)系進行分析，能夠更好地分析腦組織結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系及與疾病的關(guān)聯(lián)性等。目前，基于人腦sMRI的大腦灰質(zhì)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)已成為腦網(wǎng)絡(luò)研究的一個熱點，但是基于小鼠MRM的大腦灰質(zhì)網(wǎng)絡(luò)分析還相對較少。本文首先通過構(gòu)建基于KL散度的小鼠MRM個體灰質(zhì)腦網(wǎng)絡(luò)，并在此基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性的分析，該方法可以應(yīng)用于腦老化和因疾病帶來的小鼠腦網(wǎng)絡(luò)變化的研究。

小鼠大腦；個體腦網(wǎng)絡(luò)；KL散度

近年來，隨著神經(jīng)影像數(shù)據(jù)采集設(shè)備和技術(shù)的快速進步，研究者們逐漸將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論應(yīng)用到大腦研究之中，腦網(wǎng)絡(luò)分析也隨之成為神經(jīng)影像學(xué)領(lǐng)域的研究熱點[1-3]?；趶浬埩砍上瘢―iffusion Tensor Imaging，DTI）[4]、功能性磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）[5]、結(jié)構(gòu)磁共振成像（Structure Magnetic Resource Imaging，sMRI）[6]、腦電圖（Electroencephalo-Graph，EEG）[7]和腦磁圖（Magnetoencephalogram，MEG）[8]等腦成像技術(shù)被用于構(gòu)建復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)。通過對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性的分析，可以在一定程度上幫助研究者了解大腦結(jié)構(gòu)與功能之間的相互關(guān)系[9]，揭示大腦傳遞信息與處理信息的運行機理，還能夠用于大腦年齡預(yù)測[10-11]以及疾病的診斷和預(yù)測[12-14]等研究。

由于sMRI易獲取、包含腦區(qū)間的結(jié)構(gòu)連接信息等優(yōu)勢，基于它的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)也越來越受到研究者們的重視。腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建主要包含兩個部分，即節(jié)點的定義和節(jié)點間的連接強度(邊)的定義。Gene等[15]依據(jù)大腦中不同腦區(qū)間存在協(xié)同變化的原理，采用一種改良的主成分分析方法（Scaled Subprof le Model，SSM），得到了反映載脂蛋白ApoE ε4等位基因攜帶者的結(jié)構(gòu)特征網(wǎng)絡(luò)。此方法可以用來衡量不同個體對該結(jié)構(gòu)特征網(wǎng)絡(luò)的表示程度，但此方法無法通過圖論進行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析。He等[16]通過將對象分組大腦分區(qū)，計算不同組對象各個腦區(qū)間的相關(guān)性得到全腦的相關(guān)性矩陣，并進一步通過圖論分析發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)絡(luò)具有小世界特征和無標度性。該方法雖能夠采用不同的結(jié)構(gòu)特征構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，但只能基于一組數(shù)據(jù)構(gòu)建一個平均腦網(wǎng)絡(luò)。由于該方法構(gòu)建的是一組的平均腦網(wǎng)絡(luò)，對數(shù)據(jù)量要求較大。同時，平均網(wǎng)絡(luò)是基于一組對象的平均特征，無法準確反應(yīng)個體對象間的差異。針對平均網(wǎng)絡(luò)的不足之處，研究人員提出了構(gòu)建個體網(wǎng)絡(luò)的新方法。Tijms等[17]將大腦定義為6982個立方體的腦區(qū)節(jié)點，各個節(jié)點內(nèi)部包含的27個體素可以組成特征向量，通過計算這些特征向量間的相關(guān)性可以得到腦區(qū)連接的強度。該方法可以構(gòu)建個體對象的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，但立方體大小和其中的旋轉(zhuǎn)操作存在一定的任意性。Kong等[18]提出了基于KL散度（Kullback-Leibler_divergence）得到KL散度相似性度量（Kullback-Leibler_divergence Similarity，KLS）構(gòu)建大腦個體灰質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的方法。KL散度能夠間接反映不同感興趣區(qū)之間的相似度，通過計算不同腦區(qū)間特征的概率密度分布得到不同腦區(qū)之間的KL散度。

動物模型在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究中有著不可替代的作用。與人類相比，動物模型具有可操作性強、生命周期短、以及能夠批量生產(chǎn)等優(yōu)勢，能夠幫助科研人員加快研究進度以及更全面的認識疾病等研究內(nèi)容的本質(zhì)。隨著高分辨率影像技術(shù)的快速發(fā)展，能夠采集小動物大腦圖像的磁共振顯微成像技術(shù)（Magnetic Resource Microscopy，MRM）[19]為利用動物模型進行神經(jīng)影像的研究提供了技術(shù)支持。MRM技術(shù)不僅能夠采集高分辨率的小鼠活體三維圖像，而且避免了組織切片中的空間變形?；贛RM 的小鼠腦圖像分析的發(fā)展吸引了不少研究人員的關(guān)注[20]。

目前，基于人腦sMRI的灰質(zhì)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的研究正處于高速發(fā)展階段[21-22]，但基于動物模型構(gòu)建結(jié)構(gòu)腦網(wǎng)絡(luò)的研究還相對較少。人腦和鼠腦無論是在形態(tài)還是體積上都存在非常大的差異，例如，鼠腦的體積一般僅為人腦的三千分之一，并且鼠腦的表面較光滑，沒有復(fù)雜的腦溝與腦回。本文將KL散度的腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建進一步從人腦延伸到了小鼠腦MRM之中。本研究主要基于小鼠的T2 MRM影像展開。T2 MRM影像反映的是組織的橫向磁化強度Mxy衰減的快慢。不同腦區(qū)間的圖像灰度分布的不同，反映了不同腦區(qū)間橫向弛豫時間的差異。而這種差異在一定程度上可以反映不同腦區(qū)間組織特征的差異性（如神經(jīng)元細胞的種類、神經(jīng)元細胞的密度等）。本文基于小鼠不同腦區(qū)間的KLS建立小鼠大腦的個體灰質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，并通過進一步分析網(wǎng)絡(luò)的拓撲屬性，驗證這種方法在小鼠MRM個體腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中的適用性及延展性。

1 數(shù)據(jù)采集

本次研究采用的數(shù)據(jù)來自于新加坡國立大學(xué)（Computational Functional Anatomy Lab）的小鼠影像數(shù)據(jù)庫（http://www.bioeng.nus.edu.sg/cfa/mouse_atlas.html）。該數(shù)據(jù)庫包含5只雄性C57BL/6小鼠T2 MRM 影像。圖像采用德國布魯克7-T/20-cm ClinScan MRI進行采集，其中掃描序列為3DT2加權(quán)快速自旋回波（重復(fù)時間/回波時間=2000 ms/46 ms，視野范圍=9 mm×13 mm×25 mm，體素尺度= 100×98×98 micron），采集時間為1小時23分[23]。由于7-T磁場會給圖像帶來較強的不均勻性[24-25]，數(shù)據(jù)庫中的MRM圖像都采用N3（Nonparametric Non-uniform Intensity Normalization）[26]進行非均勻場校正，并且灰度被標準化到0～255。數(shù)據(jù)庫中小鼠圖像均被手工分割為39個感興趣區(qū)。腦區(qū)劃分流程為，首先將圖像剛體配準到Franklin and Paxinos小鼠腦圖譜空間中[27-28]，再將MRM圖像進行手工分割。圖譜劃分原則為：首先將容易分辨的腦區(qū)劃分出來，然后再將不易識別、輪廓不清晰的腦區(qū)嚴格按照組織切片圖譜來進行劃分，在很大程度上保持了腦區(qū)劃分的準確性。由于在腦網(wǎng)絡(luò)分析中，只需要大腦灰質(zhì)和神經(jīng)核團。本研究利用已分割的小鼠大腦個體腦區(qū)圖譜去除14個相關(guān)腦區(qū)，其分別屬于腦白質(zhì)、腦脊液、小腦和腦干等部分。然后，剩余的25個腦區(qū)被用于腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。25個灰質(zhì)腦區(qū)詳細定義見表1。

表1 小鼠腦區(qū)對照表

2 方法及結(jié)果

本研究構(gòu)建了兩種類型的腦網(wǎng)絡(luò)：一種為基于小鼠腦T2 MRM圖像構(gòu)建的灰質(zhì)個體網(wǎng)絡(luò)；另一種為將小鼠腦T2 MRM進行高斯平滑處理 (FWHM為4個體素)后所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)。兩種方法網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的流程基本一致，詳見圖1。

圖1 基于小鼠腦T2 MRM圖像的個體灰質(zhì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流程圖

該流程主要分為以下3個步驟：

（1）基于已有的小鼠腦個體感興趣區(qū)分區(qū)對小鼠腦MRM圖像進行分割。

（2）計算各個感興趣區(qū)的灰度概率密度分布，得到反映兩兩感興趣區(qū)相關(guān)關(guān)系的KLS相關(guān)性矩陣。

（3）基于KLS相關(guān)性矩陣構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，并進行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)計算與分析。

2.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點及邊

在基于腦區(qū)水平的大尺度的腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中，定義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和網(wǎng)絡(luò)連接(邊)是最關(guān)鍵的兩步。本文中25個感興趣區(qū)被定義為大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點。MRM影像中的灰度差異反映了小鼠不同腦組織間的T2值的差異。這里我們通過基于KL散度的相似性度量KLS來計算兩個腦區(qū)之間的圖像灰度概率密度分布的相關(guān)性。KL散度為一種通用的可以計算兩個概率密度分布相似度的度量方法。其中，各個腦區(qū)的灰度密度分布通過核密度估計（Kernel Density Estimation，KDE）來進行計算（http://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/14034-kernel-density-estimator?Requested Domain = www.mathworks.com）。由于數(shù)據(jù)庫中的小鼠圖像的灰度已經(jīng)被標準化到0～255之間，這里將KDE的采樣點個數(shù)定為256個。在得到每個腦區(qū)的灰度概率密度分布之后，計算各個腦區(qū)間的KL散度，然后再通過KL散度來計算KLS，即得到相關(guān)性矩陣。KLS的范圍為0到1，1表示兩個腦區(qū)具有完全相同的灰度概率密度分布，而0表示兩個腦區(qū)的灰度概率密度分布不存在任何交集。KL距離的計算公式為：

其中n為灰度分布中樣本點的個數(shù)，P和Q代表不同腦區(qū)的灰度分布。由于DISKL(P||Q)和DISKL(Q||P)不是等值的，我們用對稱的方法來消除這種不等值帶來的誤差，即將DISKL(P||Q)與DISKL(Q||P)相加得到一個新的KL距離。

最后，KLS的計算公式為：

2.2 網(wǎng)絡(luò)分析

基 于MATLAB的GRETNA 工 具 包（http://www.nitrc.org/projects/gretna/）[29]被 用 來 進 行復(fù) 雜 網(wǎng) 絡(luò) 分 析。GRENTA是 北 京 師 范 大 學(xué) 開發(fā)的具有圖形化界面的能夠進行網(wǎng)絡(luò)分析的工具箱。本文中的主要網(wǎng)絡(luò)指標[30]包括：聚類系數(shù)（clustering coeff cient，Cp）、標準化聚類系數(shù)（標準化Cp）、最短路徑長度（Characteristic Pathlength，Lp）、標準化最短路徑長度（標準化Lp）、全局效率（global eff ciency，Eglob）、標準化全局效率（標準化Eglob）、局部效率（local eff ciency，Eloc）和標準化局部效率（標準化Eloc）和網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點。隨機網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建是通過拓撲重新布線算法（Topological rewiring Algorithm）[31]產(chǎn)生100個與真實網(wǎng)絡(luò)具有一致的節(jié)點數(shù)、邊數(shù)和度分布的隨機網(wǎng)絡(luò)。此外，筆者還計算了以上各個參數(shù)在所定義的稀疏度范圍內(nèi)的積分，即曲線下面積（Area Under Curve， AUC）：聚類系數(shù)AUC（aCp）、最短路徑長度AUC（aLp）、全局效率AUC（aEglob）、局部效率AUC（aEloc）及其相應(yīng)的標準化參數(shù)。這些參數(shù)值使得我們可以獨立于具體稀疏度閾值來分析網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性。每個加權(quán)連接矩陣中的相關(guān)系數(shù)都需要取特定的閾值進行二值化，二值化網(wǎng)絡(luò)保留了相關(guān)系數(shù)中相對較大的連接。目前尚無確定的方法來選擇一個唯一的稀疏度，因此我們將稀疏度范圍定為0.15～0.4，每隔1%選取一個稀疏度。

2.3 結(jié)果分析

圖2為小鼠腦MRM圖像和平滑后的MRM圖像，通過KLS計算生成的平均相關(guān)性矩陣，其中二值化網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)稀疏度為20%。圖2中的左圖為平均加權(quán)相關(guān)性矩陣，相對未平滑的圖像，經(jīng)過平滑處理后的圖像各腦區(qū)間具有更強的相關(guān)性。經(jīng)過平滑運算，每個腦區(qū)和它相臨近的腦區(qū)間的相關(guān)性都會得到提升，具體表現(xiàn)為腦區(qū)相關(guān)性的整體提高。由于平滑處理對各個腦區(qū)邊緣的灰度分布影響更大，因此它對于各個腦區(qū)的影響是不一致的。一般腦區(qū)體積越小，與周邊其它腦區(qū)的灰度分布差異越大，平滑操作的影響也就越大。圖2中的右圖為二值化矩陣，平滑前后，網(wǎng)絡(luò)的整體拓撲結(jié)構(gòu)有了較大的變化。

小世界網(wǎng)絡(luò)是介于隨機網(wǎng)絡(luò)和規(guī)則網(wǎng)絡(luò)之間[32-34]的一種網(wǎng)絡(luò)。小世界網(wǎng)絡(luò)具有較短的最短路徑長度和較大的聚類系數(shù)這兩個重要的特點。聚類系數(shù)越大的網(wǎng)絡(luò)，局部效率就會越高；最短路徑長度越長，全局效率就會越低。規(guī)則網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)較高，但是最短路徑長度較長；隨機網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)較低，但最短路徑長度較短。小世界網(wǎng)絡(luò)作為這兩種網(wǎng)絡(luò)的中間產(chǎn)物，具有比規(guī)則網(wǎng)絡(luò)高的聚類系數(shù)，以及比隨機網(wǎng)絡(luò)低的最短路徑長度。腦網(wǎng)絡(luò)如果是小世界網(wǎng)絡(luò)，與隨機網(wǎng)絡(luò)相比，應(yīng)具有更高的聚類系數(shù)值與局部效率（標準化 Cp＞1，標準化 Eloc ＞1），同時具有相近的最短路徑長度和全局效率（標準化 Lp～1 ，標準化 Eglob～1）。圖3為兩種不同處理流程（數(shù)據(jù)庫中MRM圖像與平滑后圖像）處理后，標準化的腦網(wǎng)絡(luò)參數(shù)在不同稀疏度下的分布圖。對于未平滑處理的圖像生成的網(wǎng)絡(luò)，標準化Cp的值隨稀疏度的增大呈下降趨勢，標準化Cp的最大值為5.78，最小值為1.40，總體均值為2.27，標準差為0.78，小鼠結(jié)構(gòu)腦網(wǎng)絡(luò)與隨機網(wǎng)絡(luò)相比具有較高聚類系數(shù)；標準化 Eloc的值隨稀疏度的增大呈下降趨勢，標準化 Eloc 的最大值為5.75，最小值為1.12，總體均值為1.90，標準差為0.79，小鼠結(jié)構(gòu)腦網(wǎng)絡(luò)與隨機網(wǎng)絡(luò)相比具有較高的局部效率；標準化Lp的值隨稀疏度的增大呈緩慢下降趨勢，趨向于1，標準化Lp的最大值為2.47，最小值為1.10，總體均值為1.29，標準差為0.24，小鼠結(jié)構(gòu)腦網(wǎng)絡(luò)與隨機網(wǎng)絡(luò)相比最短路徑長度相近；標準化Eg的值隨稀疏度的增大呈緩慢上升趨勢，趨向于1，標準化Eg的最大值為0.92，最小值為0.40，總體均值為0.79，標準差為0.11，小鼠結(jié)構(gòu)腦網(wǎng)絡(luò)與隨機網(wǎng)絡(luò)相比全局效率相近。對于平滑后圖像生成的網(wǎng)絡(luò)，標準化Cp的值隨稀疏度的增大呈下降趨勢，標準化Cp的最大值為4.41，最小值為1.48，總體均值為2.52，標準差為0.79；標準化 Eloc的值隨稀疏度的增大呈下降趨勢，標準化 Eloc的最大值為4.31，最小值為1.22，總體均值為2.06，標準差為0.83；標準化Lp的值隨稀疏度的增大呈緩慢下降趨勢，標準化Lp的最大值為1.92，最小值為1.07，總體均值為1.29，標準差為0.26；標準化Eg的值隨稀疏度的增大呈緩慢上升趨勢，標準化Eg的最大值為0.94，最小值為0.52，總體平均值為0.80，標準差為0.13。該網(wǎng)絡(luò)與隨機網(wǎng)絡(luò)相比，具有較高聚類系數(shù)、局部效率和相近的最短路徑長度與全局效率。兩種網(wǎng)絡(luò)均滿足小世界屬性。

圖 2 平均相關(guān)性矩陣示意圖

圖3標準化腦網(wǎng)絡(luò)參數(shù)分布圖

圖4為基于AUC值的各個樣本的全局網(wǎng)絡(luò)參數(shù)示意圖。五只不同小鼠個體網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)AUC的均值為0.13，標準差為0.02；最短路徑長度AUC的均值為0.72，標準差為0.12；標準化聚類系數(shù)AUC的均值為0.56，標準差為0.12；標準化最短路徑長度AUC的均值為0.32，標準差為0.05，全局效率AUC的均值為0.09，標準差為0.02、局部效率AUC的均值為0.15，標準差為0.02，標準化全局效率AUC的均值為0.20，標準差為0.02；標準化局部效率AUC的均值為0.47，標準差為0.09。對于平滑后圖像生成的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，五個不同小鼠個體網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)AUC的均值為0.17，標準差為0.01；最短路徑長度AUC的均值為0.62，標準差為0.06；標準化聚類系數(shù)AUC的均值為0.63，標準差為0.02；標準化最短路徑長度AUC的均值為0.32，標準差為0.02、全局效率AUC的均值為0.11，標準差為0.01；局部效率AUC的均值為0.19，標準差為0.004、標準化全局效率AUC的均值為0.20，標準差為0.01；標準化局部效率AUC的均值為0.51，標準差為0.04。不同小鼠的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的AUC值在平滑后個體差異性減少。

網(wǎng)絡(luò)中的hub節(jié)點是網(wǎng)絡(luò)通訊中重要的中心節(jié)點，定義hub節(jié)點的方法有很多，比如度、中介性指標等。我們前期的研究發(fā)現(xiàn)這些定義指標間具有很強的相關(guān)性[35]，因此這里采用中介性指標來定義Hub。首先計算中介性指標在25個腦區(qū)的平均值，各個腦區(qū)中介性指標的大小反映了該腦區(qū)節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要性。然后根據(jù)以下公式計算各個小鼠個體腦區(qū)節(jié)點重要性的相似度和特異性。

m和n為小鼠的編號，N為小鼠個體的總數(shù)，Bdm與Bdn為整體網(wǎng)絡(luò)稀疏度范圍內(nèi)的平均節(jié)點中介性指標。圖5為5只小鼠的個體網(wǎng)絡(luò)腦區(qū)節(jié)點中介性指標的相似度與特異性的平均值與標準差。不同個體的腦區(qū)節(jié)點中介性指標具有較大的特異性，相似度較低。平滑處理可以提高相似度，降低它們之間的特異性。

圖4 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的AUC值

圖5 個體網(wǎng)絡(luò)腦區(qū)節(jié)點中介性指標的相似度與特異性

3 討論

隨著sMRI成像技術(shù)的快速發(fā)展，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及圖論分析的方法被用來分析大腦網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部關(guān)聯(lián)性。由于sMRI的易獲取等優(yōu)點，利用sMRI構(gòu)建大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)得到了專家學(xué)者們的高度重視，各種新的方法也不斷涌現(xiàn)。本研究將基于KL散度的個體腦網(wǎng)絡(luò)成功延伸到了小鼠腦MRM個體結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的研究中，構(gòu)建的個體灰質(zhì)網(wǎng)絡(luò)滿足小世界屬性，這應(yīng)該是第一個基于結(jié)構(gòu)特征的小鼠腦網(wǎng)絡(luò)。與隨機網(wǎng)絡(luò)相比，構(gòu)建的灰質(zhì)網(wǎng)絡(luò)具有較高的聚類系數(shù)、局部效率，以及與隨機網(wǎng)絡(luò)相近的最短路徑長度與全局效率。當前，對于灰質(zhì)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的具體生理意義還不是十分明確，筆者認為它有可能與大腦發(fā)育過程中各個腦區(qū)的協(xié)同工作有關(guān)。即使一個簡單的功能，大腦都需要調(diào)動多個腦區(qū)的協(xié)同工作來完成。當這些腦區(qū)協(xié)同工作時，非?？赡軙龠M這些腦區(qū)內(nèi)部的細胞協(xié)同發(fā)育，而在腦圖像中這些腦區(qū)可能會出現(xiàn)較相近的神經(jīng)細胞分布。

空間平滑操作是神經(jīng)影像處理中的一種常用操作，它可以用來提高圖像的信噪比和減小配準誤差帶來的腦區(qū)劃分差異。由于小鼠大腦體積較小，每個體素的體積也非常小，圖像信噪比較差。同時，由于小鼠大腦的個體差異性相對人腦也較少，所以對配準算法提出了較高要求[36]。因此空間平滑操作對于小鼠圖像是存在一定必要性的。結(jié)果顯示，平滑圖像生成的腦網(wǎng)絡(luò)仍然具有小世界特性，同時多種網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的AUC結(jié)果顯示，個體對象的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的個體特異性減小。腦區(qū)重要性的研究也顯示平滑處理可以提高不同個體腦區(qū)節(jié)點重要性的相似度和降低其特異性。由于平滑操作會在一定程度上改變腦網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)，因此在未來的研究中還需要進一步研究不同平滑程度對網(wǎng)絡(luò)的影響。一個好的平滑參數(shù)應(yīng)該是可以在降低噪聲的同時，具有較高的網(wǎng)絡(luò)檢測敏感性，可以檢測出各種其它因素（如年齡，疾病等）對腦網(wǎng)絡(luò)的影響。Hub的研究結(jié)果顯示，對于不同個體，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的重要性具有較大的特異性和較小的相似度，這可能是由于多種原因造成的。首先，小鼠MRM圖像的體素大小為人腦的千分之一，圖像的信噪比較低。由于網(wǎng)絡(luò)中連接邊的計算是基于各腦區(qū)的灰度分布實現(xiàn)的，噪音對于結(jié)果的影響可能較大。后期工作一方面需要通過模擬仿真研究信噪比對網(wǎng)絡(luò)特異性的影響，另一方面可以加長對活體小鼠圖像采集時間，或采用離體小鼠圖像，提高圖像的信噪比。其次，采用的數(shù)據(jù)庫中的小鼠圖像前期已經(jīng)做過灰度歸一化，這部分可能存在舍入誤差，對網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果造成一定影響。

當然，本研究還存在一些不足之處。首先，基于圖像灰度建立的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，雖然在一定程度上可以反映腦區(qū)中神經(jīng)細胞的分布信息，但并不能反映小鼠大腦中各個腦區(qū)的形態(tài)變化。后期可能需要通過變形域?qū)D像進行調(diào)制，使得網(wǎng)絡(luò)可以反映形態(tài)學(xué)的變化。另外，研究對象的腦區(qū)劃分并沒有區(qū)分左右腦，在下一步的研究中筆者希望將腦區(qū)劃分為左右腦，進一步研究左右腦的協(xié)同化工作以及腦區(qū)間存在的長程連接。

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Study on the Construction of Individual Structure Network Based on Gray Level Distribution of Mouse Brain MRM Image

The Structure Magnetic Resource Imaging (sMRI) network analysis, one of the most popular techniques for neuroimaging analysis, which integrates the techniques of the sMRI, imaging processing, complex networks and graph theory analysis et al, gives us a good understanding of the brain structural organization and its relationship with diseases. Nowadays, the network analysis for human brain based on sMRI has attracted researchers’ attention, while the study for mouse brain magnetic resource microscopy is relatively rare. In this paper, the individual mouse structural networks were constructed based on Kullback-Leibler divergence of regional intensity distribution and a further analysis of network topology properties was made. This method can be used to study the age and disease related brain network changes in mouse brain.

mouse brain; individual brain network; Kullback-Leibler divergence

FU Zhen-rong, LIN Lan, ZHANG Bai-wen, WU Shui-cai
College of Life Science and Bioengineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China

R445.2

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2016.12.004

1674-1633(2016)12-0017-06

2016-11-15

北京市自然科學(xué)基金資助項目（7143171）；國家科技支撐計劃課題（2015BAI02B03）。

林嵐，副教授。

通訊作者郵箱：lanlin@bjut.edu.cn