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題名 利用靜態功能性磁振造影探討大腦活動造成之腦部區域代謝變化(第2年)
作者 蔡尚岳
貢獻者 應物所
關鍵詞 回訊頻譜影像技術; 靜態功能性影像; 磁共振頻譜影像; 大腦預設網路
日期 2015
上傳時間 18-五月-2017 09:50:34 (UTC+8)
摘要 靜態功能性影像可以用來觀察大腦處於靜態時不同區域間的功能性連結,其中大腦預設網路,是被找到的所有網路中最穩定也最常探討的,目前已經應用於許多認知功能障礙的疾病研究。基於對靜態功能性影像的興趣,已有非常多的研究致力於探討大腦預設網路的基本生理機制,其中針對大腦預設網路中,神經傳導物質系統的調變,就是一個非常重要的議題。然而要探討大腦預設網路以及大腦生化代謝機制間的關係,目前限於傳統磁振頻譜影像技術的空間解析度及掃描時間,相當稀少,而我們目前發展的快速頻譜影像方法,面回訊磁共振造影技術,則可以克服傳統技術的限制,非常適合用在這個目的上。本計畫旨在系統性的探討大腦於靜態時的基礎代謝情形跟大腦預設網路區域間,以及預設網路區域內腦部活動的關係,主要探討的代謝物有,腦內主要的神經傳導物質,Glutamate及Glutamine,合稱Glx,以及大腦神經密度的指標,NAA。目前我們已利用獨立成分分析法,得到大腦預設網路,比較個別受試者分開處理和所有受試者一起處理的兩種流程,發現利用獨立成分分析法均能得到類似的大腦預設網路,我們利用得到的預設網路圖譜,將腦部區域區分並分析跟代謝物濃度之間的相關性,發現在受試者個別的分析上,預設網路區的Glx以及NAA較非預設網路區域還要高,另外透過受試者間的比較也發現大腦的左側前扣帶迴(Anterior Cingulate cortex, ACC)的Glx濃度與的預設網路活動強度有正相關,我們的研究證實了靜態大腦網路除了有功能上的區分外,也會造成生理代謝上的變化,在靜態網路的大腦區域內會有較高的神經傳導物質濃度。
關聯 NSC 103-2420-H-004-003-MY2
資料類型 report
dc.contributor 應物所
dc.creator (作者) 蔡尚岳zh_TW
dc.date (日期) 2015
dc.date.accessioned 18-五月-2017 09:50:34 (UTC+8)-
dc.date.available 18-五月-2017 09:50:34 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 18-五月-2017 09:50:34 (UTC+8)-
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/109766-
dc.description.abstract (摘要) 靜態功能性影像可以用來觀察大腦處於靜態時不同區域間的功能性連結,其中大腦預設網路,是被找到的所有網路中最穩定也最常探討的,目前已經應用於許多認知功能障礙的疾病研究。基於對靜態功能性影像的興趣,已有非常多的研究致力於探討大腦預設網路的基本生理機制,其中針對大腦預設網路中,神經傳導物質系統的調變,就是一個非常重要的議題。然而要探討大腦預設網路以及大腦生化代謝機制間的關係,目前限於傳統磁振頻譜影像技術的空間解析度及掃描時間,相當稀少,而我們目前發展的快速頻譜影像方法,面回訊磁共振造影技術,則可以克服傳統技術的限制,非常適合用在這個目的上。本計畫旨在系統性的探討大腦於靜態時的基礎代謝情形跟大腦預設網路區域間,以及預設網路區域內腦部活動的關係,主要探討的代謝物有,腦內主要的神經傳導物質,Glutamate及Glutamine,合稱Glx,以及大腦神經密度的指標,NAA。目前我們已利用獨立成分分析法,得到大腦預設網路,比較個別受試者分開處理和所有受試者一起處理的兩種流程,發現利用獨立成分分析法均能得到類似的大腦預設網路,我們利用得到的預設網路圖譜,將腦部區域區分並分析跟代謝物濃度之間的相關性,發現在受試者個別的分析上,預設網路區的Glx以及NAA較非預設網路區域還要高,另外透過受試者間的比較也發現大腦的左側前扣帶迴(Anterior Cingulate cortex, ACC)的Glx濃度與的預設網路活動強度有正相關,我們的研究證實了靜態大腦網路除了有功能上的區分外,也會造成生理代謝上的變化,在靜態網路的大腦區域內會有較高的神經傳導物質濃度。
dc.format.extent 2415188 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.relation (關聯) NSC 103-2420-H-004-003-MY2
dc.subject (關鍵詞) 回訊頻譜影像技術; 靜態功能性影像; 磁共振頻譜影像; 大腦預設網路
dc.title (題名) 利用靜態功能性磁振造影探討大腦活動造成之腦部區域代謝變化(第2年)zh_TW
dc.type (資料類型) report