基于多模态脑影像的晕动应激后自主神经响应预测

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应激事件在日常生活中非常普遍,例如上课被提问、准备临时演讲和受到惊吓等。此时,人体自主神经系统中的交感神经分支会产生一系列生理改变,表现为心跳加快、瞳孔放大和消化功能紊乱等。对应激事件进行快速准确的响应,可以及时动员人体机能,保证个体在复杂环境中的适应和生存。晕动应激就是一种非常经典而常见的应激事件,通常会引起个体的晕车晕船等症状,对大多数人的生活工作都造成了困扰,甚至可能带来一定的生命安全隐患。而在竞技体育、航天航空和军事等一些特殊领域,晕动易感性已成为人才筛选的参考指标。因此,探索脑结构特质对晕动应激后自主神经响应的预测能力以及如何降低该应激事件带来的负面影响,已成为当前相关科研领域的研究热点。实际生活中,人们的晕动症状具有明显的个体差异,即有的人呕吐不止,而有的人似乎毫无影响,造成这种差异的脑生理机制值得去深入探索。然而,总结前人研究发现:前人基于单模态影像和多种实验设计,找到了一些脑中枢通路,但这些仍无法全面清晰的解释其中的脑神经机制,更加鲜有基于脑结构特质的预测模型。因而,本次研究尝试采用多模态脑影像数据,分别从静息态脑功能连接、脑白质完整性和脑皮层形态属性这三种脑特质属性出发,结合机器学习方法,尝试构建合理的预测模型,综合全面的探究相关脑结构对晕动应激后自主神经响应的预测能力。首先,本次研究采用静息态的脑功能连接数据与晕动应激前后自主神经响应的改变做相关分析,再基于相关结果构建线性回归预测模型。最终模型显示:与晕动应激后交感神经响应相关的脑区包括杏仁核、额叶、扣带回、距状裂周围皮层和脑岛等。与副交感神经响应相关的脑区包括舌回、海马旁回、杏仁核、距状裂周围皮层、额叶和脑岛等。晕动应激后的自主神经响应可能涉及了多个脑区的协同合作,包括视觉运动、情绪、记忆、内感觉等相关皮层的复杂的信息交互,这些脑区之间的功能连接具有较好的预测能力。之后,白质纤维的完整性特征也被同样应用于与晕动应激后自主神经响应的相关分析中。结果发现,多条脑白质纤维呈现出了显著正相关,而最终回归模型仅剩下上放射冠与矢状层。晕动下自主神经响应更强烈的被试,其上放射冠和矢状层的完整性更高,而更高的连接完整性表明该白质纤维在相关脑区间的信息传输效率更高,从而表现为更强烈敏感的应激响应。预测模型结果显示,连接视觉运动皮层和内脏感觉相关脑区的白质纤维完整性特质属性,对晕动应激后的自主神经响应具有一定预测能力。其次,本次研究还采用了皮层形态度量特征进了行同样的相关分析和预测建模,旨在探讨脑皮层机制对晕动应激后自主神经响应的实际预测能力。结果发现,扣带回峡部、楔前叶等脑区的皮层形态特征与交感神经响应相关,而颞叶、内嗅皮层、额下回、梭状回和顶上回等脑区与副交感神经的响应相关。该结果再一次证明,人脑的视觉运动皮层、边缘系统和高级认知皮层对晕动应激后的自主神经响应具有较强预测能力。我们推测:这些皮层可能在晕动应激后协同合作,共同完成相关信息处理。这与前两章的研究结果相呼应,进一步完善和加强了本文的研究结论。最后,本次研究融合了这三种模态的脑结构数据,尝试构建更加全面综合的预测模型。该预测模型具有更高的预测能力,且结果显示,涉及视觉运动、认知记忆和内脏感觉的相关脑区的脑功能连接、白质完整性和皮层形态属性等脑特质信息,具有较强预测能力,可以尝试将其作为评估晕动应激及相关疾病的潜在影像学指标。
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