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輕型缺血性卒中后認(rèn)知障礙與腦動(dòng)態(tài)功能連接狀態(tài)改變的功能磁共振成像研究

2021-11-03 07:38肖瑞珠左麗君周怡君陳姚靜劉艷亭劉濤
中國(guó)卒中雜志 2021年10期
關(guān)鍵詞:腦區(qū)基線動(dòng)態(tài)

肖瑞珠,左麗君,周怡君,陳姚靜,劉艷亭,劉濤

卒中后認(rèn)知功能障礙的患者比例高達(dá)59%[1-2],盡早對(duì)卒中患者的認(rèn)知功能障礙進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià),是卒中后認(rèn)知功能障礙干預(yù)的關(guān)鍵[3]。靜息態(tài)功能磁共振成像(resting statefunctional magnetic resonance imaging,rsfMRI)可通過計(jì)算不同腦區(qū)間血氧水平依賴信號(hào)(blood oxygen level dependent,BOLD)的相關(guān)性,構(gòu)建特定的功能連接(functional connectivity,F(xiàn)C)網(wǎng)絡(luò)來研究大腦的功能異常[4-8]。FC網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究多假設(shè)FC在靜息掃描過程中是保持恒定的,但實(shí)際上FC也會(huì)隨著時(shí)間波動(dòng)[9],而基于rs-fMRI的動(dòng)態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)連接(dynamic functional network connectivity,dFNC)是一種可用于研究大腦短期內(nèi)FC動(dòng)態(tài)變化的新方法[10-11]。近年來,已有研究通過dFNC方法在一些精神類疾病中觀察到FC狀態(tài)的明顯變化[12-15],但卒中后認(rèn)知功能與大腦動(dòng)態(tài)FC狀態(tài)之間的關(guān)系尚不清楚。本研究以卒中后有認(rèn)知障礙(cognitive impairment,CI)患者與卒中后無認(rèn)知障礙(no cognitive impairment,NCI)患者為研究對(duì)象,利用dFNC方法探索CI、NCI的缺血性卒中患者與健康人之間動(dòng)態(tài)FC狀態(tài)的差異,并在基線與3個(gè)月隨訪期探索CI與NCI患者動(dòng)態(tài)FC狀態(tài)的變化。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象 2014年12月1日-2016年5月31日,首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京天壇醫(yī)院神經(jīng)病學(xué)中心連續(xù)招募年齡在35~65歲的首次輕型急性缺血性卒中(NIHSS≤3分)患者進(jìn)行前瞻性研究。受試者均接受標(biāo)準(zhǔn)基線評(píng)估,包括完整的人口社會(huì)學(xué)調(diào)查、血管危險(xiǎn)因素評(píng)估、神經(jīng)心理學(xué)評(píng)估和多模態(tài)MRI檢查。

納入標(biāo)準(zhǔn):①年齡35~65歲;②患者的病變位于前循環(huán)皮質(zhì)下(基底節(jié)、丘腦、放射冠、腦室周圍白質(zhì)或內(nèi)囊);③NIHSS≤3分;④發(fā)病時(shí)間為7 d內(nèi)的急性卒中;⑤無既往卒中或TIA病史;⑥急性缺血性卒中根據(jù)世界衛(wèi)生組織標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行診斷[16],并經(jīng)頭顱CT或MRI證實(shí);⑦患者有一位知情者,在患者被招募前至少5年內(nèi)每周均與患者見面。

排除標(biāo)準(zhǔn):①有癲癇發(fā)作、偏頭痛病史;②非皮質(zhì)下卒中;③文盲(小學(xué)以下文化程度);④存在無法配合神經(jīng)心理學(xué)測(cè)試的身體或精神狀況;⑤漢密爾頓抑郁量表(Hamilton depression scale,HAMD)評(píng)分≥17分[17];⑥老年人認(rèn)知功能減退知情者問卷(informant questionnaire on cognitive decline in the elderly,IQCODE)評(píng)分>3.38分[18];⑦有癡呆病史,或發(fā)病前已存在認(rèn)知功能障礙;⑧頭顱MRI掃描頭動(dòng)>3 mm或3 °。

為與卒中患者的認(rèn)知功能進(jìn)行對(duì)比,本研究還招募了志愿者作為健康對(duì)照(healthy control,HC),所有HC均接受神經(jīng)心理學(xué)評(píng)估和頭顱MRI檢查。納入標(biāo)準(zhǔn)為年齡、性別與卒中組相匹配,無精神障礙病史,且頭顱MRI顯示無明顯腔隙性梗死。

本研究由首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京天壇醫(yī)院倫理審查委員會(huì)批準(zhǔn)(審查編號(hào):KY2015-001-01),受試者均簽署知情同意書。

1.2 神經(jīng)心理學(xué)評(píng)估及分組 所有急性缺血性卒中患者在發(fā)病后10 d(基線)和3個(gè)月(隨訪期)由神經(jīng)內(nèi)科醫(yī)師進(jìn)行神經(jīng)心理學(xué)評(píng)估。NIHSS評(píng)估卒中的嚴(yán)重程度、HAMD評(píng)估抑郁程度、基礎(chǔ)性日常生活活動(dòng)(basic activities of daily living,BADL)量表和工具性日常生活活動(dòng)(instrumental activities of daily living,IADL)量表分別評(píng)估基本日常功能和復(fù)雜日常功能。此外,所有患者還接受全認(rèn)知域神經(jīng)心理學(xué)測(cè)試,包括:①總體認(rèn)知,采用MoCA進(jìn)行評(píng)估;②記憶功能,采用聽覺詞語(yǔ)學(xué)習(xí)測(cè)驗(yàn)(auditory verbal learning test,AVLT)進(jìn)行評(píng)估;③視覺延遲記憶,采用Rey-Osterrieth復(fù)雜圖形測(cè)驗(yàn)(Rey-Osterrieth complex figure test,ROCFT)進(jìn)行評(píng)估;④視覺運(yùn)動(dòng)速度,采用符號(hào)數(shù)字模式測(cè)驗(yàn)(symbol digit modality test,SDMT)進(jìn)行評(píng)估;⑤語(yǔ)言功能,采用波士頓命名測(cè)驗(yàn)(Boston naming test,BNT)、動(dòng)物流暢性測(cè)驗(yàn)(animal fluency test,AFT)進(jìn)行評(píng)估;⑥注意和執(zhí)行功能,采用數(shù)字連線測(cè)驗(yàn)A/B(trail making test-A/B,TMT-A/B)進(jìn)行評(píng)估。

根據(jù)MoCA評(píng)分將患者分成CI組(MoCA≤22分)和NCI組(MoCA≥23分)[1]。

1.3 影像學(xué)數(shù)據(jù)采集 受試者在首次卒中10 d內(nèi)(基線)和3個(gè)月后(隨訪期)均采用西門子3.0T Prisma MRI掃描儀進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。使用單次激發(fā)平面回波成像(single shot echo planar imaging,single-shot EPI)獲取rs-fMRI圖像,主要掃描參數(shù)為:重復(fù)時(shí)間(repetition time,TR)2500 ms,回波時(shí)間(echo time,TE)30 ms,翻轉(zhuǎn)角度90 °,體素大小2.86 mm×2.86 mm×3 mm,圖像矩陣70×70×43。另外,采集高分辨T1WI圖像,主要參數(shù)為:TR 2300 ms,TE 2.3 ms,翻轉(zhuǎn)角度8 °,體素大小0.94 mm×0.94 mm×1 mm,圖像矩陣256×256×192。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

1.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 基于MATLAB 2018a,使用DPABI工具包(http://rfmri.org/DPABI)對(duì)頭顱MRI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,主要步驟:①去除前10個(gè)時(shí)間點(diǎn),保留穩(wěn)定的信號(hào);②時(shí)間層矯正與頭動(dòng)矯正;③使用EPI模板將所有圖像配準(zhǔn)到蒙特利爾神經(jīng)病學(xué)研究所(Montreal Neurological Institute,MNI)標(biāo)準(zhǔn)腦空間;④對(duì)圖像進(jìn)行平滑,平滑參數(shù)為全寬半高(full-width of half-maximum,F(xiàn)WHM)值=8 mm;⑤去線性漂移;⑥對(duì)腦脊液和腦白質(zhì)信號(hào)進(jìn)行回歸;⑦濾波去噪,帶寬為0.01~0.1 Hz。

1.4.2 獨(dú)立成分分析與腦網(wǎng)絡(luò)劃分 通過獨(dú)立成分分析(independent component analysis,ICA)方法劃分腦區(qū)?;贛ATLAB 2018a,使用GIFT(https://trendscenter.org/software/gift/)工具箱中的infomax算法進(jìn)行組水平ICA,并設(shè)定獨(dú)立成分(independent component,IC)為100。使用icasso算法確保所估計(jì)IC的穩(wěn)定性,然后根據(jù)既往文獻(xiàn)[19]的IC挑選方法選出24個(gè)有意義的IC,并通過Allen等[10]的IC分區(qū)模板劃分成7個(gè)腦網(wǎng)絡(luò):執(zhí)行控制網(wǎng)絡(luò)(executive control network,EC)、聽覺網(wǎng)絡(luò)(auditory network,AUD)、視覺網(wǎng)絡(luò)(visual network,VIS)、默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)(default-mode network,DMN)、感覺運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)(sensorimotor network,SM)、小腦(cerebellum,CB)和皮層下網(wǎng)絡(luò)(subcortical network,SC)(圖1)。

圖1 各網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立成分的空間位置示意圖

1.4.3 dFNC與動(dòng)態(tài)FC狀態(tài)劃分 設(shè)定時(shí)間窗=20TR、步長(zhǎng)=1TR,對(duì)各IC進(jìn)行滑窗操作,計(jì)算每個(gè)窗口中所有BOLD信號(hào)兩兩之間的Pearson相關(guān)系數(shù),構(gòu)建一系列動(dòng)態(tài)FC矩陣,各組樣本均執(zhí)行以上操作。然后結(jié)合各組所有樣本的動(dòng)態(tài)FC矩陣進(jìn)行聚類,劃分為多個(gè)具有代表性的動(dòng)態(tài)FC狀態(tài)(圖2)。根據(jù)以上步驟,動(dòng)態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)最終聚類成4個(gè)代表性FC網(wǎng)絡(luò)狀態(tài):①模塊化連接狀態(tài),表現(xiàn)為AUD、SM、VIS之間具有明顯模塊化特征的強(qiáng)連接;②強(qiáng)連接狀態(tài),表現(xiàn)為整個(gè)大腦每個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)及網(wǎng)絡(luò)間均存在較強(qiáng)的正連接;③局部連接狀態(tài),表現(xiàn)為各網(wǎng)絡(luò)之間存在局部性連接;④稀疏連接狀態(tài),表現(xiàn)為每個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)和網(wǎng)絡(luò)間都僅存在少量弱連接(圖3)。

圖2 動(dòng)態(tài)功能連接網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程示意圖

圖3 動(dòng)態(tài)功能連接網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)

1.4.4 動(dòng)態(tài)特征的計(jì)算 根據(jù)劃分的動(dòng)態(tài)FC狀態(tài),在各組中分別計(jì)算以下動(dòng)態(tài)特征:①時(shí)間比例(fraction time),表示每個(gè)狀態(tài)占總時(shí)間的百分比;②駐留時(shí)間(dwell time),表示每個(gè)狀態(tài)的平均持續(xù)停留時(shí)間;③轉(zhuǎn)換次數(shù)(transition),表示每個(gè)狀態(tài)之間相互轉(zhuǎn)換的總次數(shù)。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 26.0軟件包進(jìn)行一般臨床資料和dFNC動(dòng)態(tài)特征的統(tǒng)計(jì)分析。連續(xù)變量進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn),符合正態(tài)分布的用表示,兩組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn),多組間比較采用單因素方差分析;不符合正態(tài)分布的用M(P25~P75)表示,兩組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn),多組間比較采用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)。分類變量以頻數(shù)(%)表示,兩組間或多組間比較采用χ2檢驗(yàn)。同組兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間的比較采用配對(duì)樣本t檢驗(yàn)(正態(tài)分布)或Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)(非正態(tài)分布)。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。多重比較均對(duì)P值進(jìn)行Bonferroni校正(其中分類變量三組間的事后兩兩比較,P值調(diào)整為0.05/3=0.017,即P<0.017為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義)。

2 結(jié)果

2.1 基線資料與兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)認(rèn)知功能比較 本研究共納入CI組15例,NCI組11例,HC組29例。對(duì)于人口社會(huì)學(xué)信息,與NCI組相比,CI組的受教育年限更少;與HC組和NCI組相比,CI組的IADL評(píng)分更高,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P<0.05)。對(duì)于血管危險(xiǎn)因素,與HC組相比,CI組與NCI組吸煙、飲酒、高血壓、脂代謝紊亂者比例更高,CI組的糖尿病患者比例更高,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P<0.017)。在認(rèn)知方面,與HC組比較,CI組MoCA、AVLT、ROCFT、SDMT、BNT、AFT評(píng)分均更低,TMT-A/B的反應(yīng)時(shí)長(zhǎng)更長(zhǎng),而NCI組只有AVLT和SDMT評(píng)分更低,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P<0.05);與NCI組比較,CI組MoCA、ROCFT、AFT評(píng)分均更低,TMT-A的反應(yīng)時(shí)長(zhǎng)更長(zhǎng),差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(表1)。

表1 三組人口社會(huì)學(xué)、血管危險(xiǎn)因素、認(rèn)知功能比較

在基線和隨訪期兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間,CI組隨訪期只有ROCFT評(píng)分較基線明顯升高(P=0.023),其他認(rèn)知功能項(xiàng)目評(píng)分或反應(yīng)時(shí)長(zhǎng)比較差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(表2)。

表2 卒中后有認(rèn)知障礙組患者基線與隨訪期認(rèn)知功能比較

2.2 dFNC動(dòng)態(tài)特征比較 HC組、CI組和NCI組在基線和隨訪期各連接狀態(tài)的時(shí)間比例差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。在基線,HC組、CI組和NCI組僅在稀疏連接狀態(tài)的駐留時(shí)間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.035),經(jīng)過Bonferroni校正后,兩兩間的駐留時(shí)間差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;在隨訪期,各連接狀態(tài)的駐留時(shí)間差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義??v向比較中,與基線相比,CI組隨訪期在模塊化連接狀態(tài)的時(shí)間比例明顯下降(P=0.035),在稀疏連接狀態(tài)的時(shí)間比例明顯上升(P=0.025),在模塊化連接狀態(tài)的駐留時(shí)間明顯減少(P=0.012);NCI組隨訪期各連接狀態(tài)的時(shí)間比例和駐留時(shí)間差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。對(duì)于轉(zhuǎn)換次數(shù),所有組間的差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(表3)。

表3 各功能連接狀態(tài)動(dòng)態(tài)特征比較

3 討論

本研究通過基于rs-fMRI構(gòu)建dFNC的方法為CI與NCI患者的大腦功能變化提供了一種新的測(cè)量手段,以動(dòng)態(tài)的角度更深入地了解卒中后認(rèn)知功能恢復(fù)過程中潛在的腦網(wǎng)絡(luò)連接機(jī)制,為卒中后認(rèn)知功能障礙相關(guān)的研究提供新的認(rèn)識(shí)。

本研究發(fā)現(xiàn),雖然HC組、CI組和NCI組在基線和隨訪期各連接狀態(tài)的時(shí)間比例差異均未達(dá)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,但與HC組相比,CI組基線和NCI組基線在局部連接狀態(tài)的時(shí)間比例存在上升趨勢(shì)、在稀疏連接狀態(tài)的時(shí)間比例存在下降趨勢(shì),而CI組隨訪期和NCI組隨訪期在這兩個(gè)狀態(tài)中則存在向HC組恢復(fù)的趨勢(shì)。局部連接狀態(tài)的特點(diǎn)是各腦區(qū)之間都有可能出現(xiàn)小部分的強(qiáng)連接。在基線,即卒中急性期,這種局部腦區(qū)FC增加的現(xiàn)象可能是一種功能代償[20],這種機(jī)制可讓大腦更靈活地調(diào)用其他腦區(qū)來對(duì)部分缺失的大腦功能進(jìn)行替補(bǔ),從而加強(qiáng)卒中患者大腦功能的調(diào)控。這種代償機(jī)制并不少見,如在卒中患者運(yùn)動(dòng)功能的相關(guān)研究中,有研究表明在卒中兩周內(nèi)初級(jí)運(yùn)動(dòng)皮層、聽覺皮層和視覺皮層與其他腦區(qū)間的連接會(huì)更為頻繁[21];一項(xiàng)專門針對(duì)急性卒中患者運(yùn)動(dòng)執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)的研究發(fā)現(xiàn),初級(jí)運(yùn)動(dòng)皮層與其他腦區(qū)FC的動(dòng)態(tài)變化明顯增多[22]。這些研究均發(fā)現(xiàn)卒中梗死區(qū)附近通常會(huì)和其他遠(yuǎn)處的腦區(qū)構(gòu)成新的FC[23],以補(bǔ)償部分受損腦區(qū)的缺失功能。同時(shí)隨著大腦功能的恢復(fù),F(xiàn)C將逐漸恢復(fù)正常[24]。本研究的結(jié)果進(jìn)一步支持了這種代償現(xiàn)象的解釋,說明卒中患者無論有無認(rèn)知障礙,急性期時(shí)只要大腦出現(xiàn)了組織損傷,可能都會(huì)出現(xiàn)一定程度的功能代償以保持大腦基本功能的穩(wěn)定;同時(shí)在隨訪期,大腦功能逐漸恢復(fù),這種功能代償逐漸減弱,因此其大腦FC狀態(tài)也逐漸往正常狀態(tài)恢復(fù)。

從基線到隨訪期,只有CI組在模塊化連接狀態(tài)的時(shí)間比例與駐留時(shí)間明顯降低,同時(shí)在稀疏連接狀態(tài)的時(shí)間比例明顯增加。這可能說明模塊化連接狀態(tài)的變化與認(rèn)知功能的變化存在一定聯(lián)系。模塊化連接狀態(tài)最明顯的特征為AUD、SM和VIS網(wǎng)絡(luò)之間的FC增強(qiáng),CI患者基線模塊化連接狀態(tài)的增多可能同樣是一種代償,但與前面局部連接狀態(tài)的增多不同,這更可能是一種認(rèn)知功能的代償。從所有認(rèn)知量表的評(píng)價(jià)結(jié)果可知CI患者基線的總體認(rèn)知、視覺、語(yǔ)言等功能都有明顯的缺陷,可能是基底節(jié)損傷破壞了皮層下組織與額葉腦區(qū)等認(rèn)知相關(guān)腦區(qū)的信息交流而導(dǎo)致的[25],為了彌補(bǔ)部分認(rèn)知功能的嚴(yán)重缺陷,AUD、SM和VIS腦區(qū)的FC增加,以維持部分語(yǔ)言、感覺、視覺等功能。在有運(yùn)動(dòng)障礙的卒中患者中,代償機(jī)制是運(yùn)動(dòng)功能動(dòng)態(tài)恢復(fù)的標(biāo)志[24],因此推測(cè),在CI患者中,這種代償機(jī)制的出現(xiàn)可能同樣意味著認(rèn)知功能有逐漸恢復(fù)的趨勢(shì)。近年來,已有研究表明有語(yǔ)言障礙的卒中患者存在大腦半球內(nèi)FC增加以恢復(fù)語(yǔ)言功能的代償現(xiàn)象[26],也有研究通過動(dòng)態(tài)因果模型分析方法發(fā)現(xiàn)CI患者的神經(jīng)元模型中出現(xiàn)了額外的連接路徑[27],還有研究通過基于種子點(diǎn)的FC發(fā)現(xiàn)CI患者梗死周圍相關(guān)腦區(qū)的FC顯著增加,提示損傷和代償共存[28]。另外,還有研究提示認(rèn)知功能網(wǎng)絡(luò)的FC在認(rèn)知功能受損的初期會(huì)先增加,然后逐漸減少,最終隨著認(rèn)知功能的恢復(fù)達(dá)到正常水平[24]。本研究結(jié)果顯示CI患者模塊化連接狀態(tài)的變化趨勢(shì)與此相一致,說明CI患者在隨訪期時(shí),認(rèn)知功能可能已逐漸出現(xiàn)好轉(zhuǎn),但從主觀的量表評(píng)分中卻沒有太多明顯的變化,僅能觀察到視覺延遲記憶功能的改善,意味著在主觀量表評(píng)分出現(xiàn)明顯變化之前,大腦的動(dòng)態(tài)FC狀態(tài)已出現(xiàn)了顯著改變,因此dFNC或許能夠?yàn)樽渲谢颊哒J(rèn)知功能的恢復(fù)效果提供一種新的客觀評(píng)價(jià)手段。

本研究的優(yōu)點(diǎn)是采用了新的dFNC方法來探索卒中后認(rèn)知功能障礙與動(dòng)態(tài)FC狀態(tài)之間的關(guān)系,并且進(jìn)行了縱向研究。局限性是本研究的樣本量較少,個(gè)體差異較大,因此在進(jìn)行組間比較時(shí)可能因?yàn)榉讲钶^大導(dǎo)致有些趨勢(shì)顯然存在但卻并不顯著。但在小樣本的研究中,在P>0.05的統(tǒng)計(jì)水平并不意味著差異一定不存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,相反地,如果直接忽略這些結(jié)果很可能會(huì)錯(cuò)過重要信息,因此小樣本的均值趨勢(shì)結(jié)果同樣應(yīng)引起關(guān)注[29]。

本研究通過dFNC方法發(fā)現(xiàn)CI和NCI患者的動(dòng)態(tài)FC狀態(tài)均發(fā)生改變,這些改變可能意味著受損大腦的一種代償和恢復(fù)的過程。尤其在卒中患者認(rèn)知功能的評(píng)價(jià)上,動(dòng)態(tài)FC狀態(tài)的改變可能比主觀的量表評(píng)分能夠更早地發(fā)現(xiàn)認(rèn)知功能的恢復(fù),從而為卒中患者認(rèn)知功能的預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)提供更為客觀的影像學(xué)依據(jù)。

【點(diǎn)睛】動(dòng)態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)能更早、更客觀地反映卒中患者認(rèn)知功能的改變,未來將可能成為一種卒中患者認(rèn)知功能的新的臨床輔助診斷工具。

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動(dòng)態(tài)
再不動(dòng)腦, 真的會(huì)傻
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