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中醫(yī)手法治療頸椎病對靜息態(tài)腦功能認(rèn)知結(jié)構(gòu)的影響

神經(jīng)根頸椎病的發(fā)病率占頸椎病發(fā)病率的50%70%。一般癥狀是神經(jīng)根支配區(qū)域的疼痛、癱瘓和感覺障礙。當(dāng)疼痛持續(xù)3.6個(gè)月以上時(shí),它被認(rèn)為是一種慢性疼痛。慢性疼痛通過復(fù)雜的生理病理機(jī)制,可進(jìn)一步引起腦功能紊亂,出現(xiàn)智能下降、焦慮、抑郁等精神疾患,嚴(yán)重影響患者生活質(zhì)量。在頸椎病的非藥物療法中,中醫(yī)推拿是被廣泛采用的康復(fù)療法,其治療神經(jīng)根型頸椎病的中樞療效機(jī)制尚不明了。本課題即從靜息態(tài)腦功能成像角度,研究推拿手法改善臨床癥狀的同時(shí),對臨床量表相關(guān)的默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)的影響。1門醫(yī)院推管者2013年7月—2014年1月在北京中醫(yī)藥大學(xué)東直門醫(yī)院推拿科門診患者10例,所有受試者均為右利手,經(jīng)北京中醫(yī)藥大學(xué)東直門醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會批準(zhǔn),受試者均已簽署知情同意書?;颊叩幕厩闆r見表1。1.2雙側(cè)抑郁癥狀量表及抑郁量表檢測參照第三屆全國頸椎病專題座談會對神經(jīng)根型頸椎病的診斷標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)患者癥狀、體征和影像學(xué)結(jié)果進(jìn)行診斷,并對患者進(jìn)行田中靖久頸椎病癥狀量表以及視覺模擬評分(visualanaloguescore,VAS),并通過漢密爾頓17項(xiàng)抑郁量表(hamiltondepressionratingscale,HAMD)排除抑郁癥。1.3腰椎節(jié)段陽性反應(yīng)物1頸項(xiàng)、肩背部疼痛、僵硬,上肢的疼痛、麻木范圍與頸脊神經(jīng)支配區(qū)域一致,疼痛持續(xù)6個(gè)月以上;2頸部活動受限;3頸背部肌肉緊張,呈局限性條索狀或結(jié)節(jié)狀陽性反應(yīng)物,在病變的頸椎節(jié)段間隙、棘突上、棘突旁及其神經(jīng)分布區(qū)可出現(xiàn)壓痛、放射性痛、麻,均與病變節(jié)段相吻合;4臂叢神經(jīng)牽拉試驗(yàn)和/或頸椎間孔擠壓試驗(yàn)陽性;5患側(cè)肌力可減弱,痛、觸覺可減低;6腱反射可減弱或消失;7X線片顯示頸椎生理曲度變直或消失、椎間隙變窄、椎體增生、椎間孔狹窄、韌帶鈣化;8CT或MRI檢查,椎體增生、頸椎椎管或神經(jīng)根管狹窄、椎間盤突出或膨出、韌帶肥厚、脊神經(jīng)受壓。1~4項(xiàng)必備,78有一項(xiàng)符合即可。1.4不能行核磁檢查的患者1受試者患有心、腦血管系統(tǒng)疾病;2有心臟支架、起搏器等不能行核磁檢查的患者;3治療前2周內(nèi)服用止痛藥的患者;4HAMD得分>17分。1.5治療手法治療組基礎(chǔ)手法:1在患者頸項(xiàng)、肩、背及上肢部施以法、點(diǎn)按法、彈撥法、揉法;2仰臥位頸椎拔伸法。隨癥加減:頸項(xiàng)肩背痛為主癥的患者取患側(cè)風(fēng)池、肩井、肺俞、膈俞、魄戶、神堂;上肢尺側(cè)、掌側(cè)痛麻為主者取患側(cè)極泉、青靈、少海、陰郄、肩貞、小海、曲澤、內(nèi)關(guān),循手少陰、厥陰、太陽經(jīng)施以拿法、捋順法;以上肢橈側(cè)、背側(cè)痛麻為主者,取患側(cè)肩髎、肩髃、手五里、曲池、合谷、尺澤、孔最、臑會,循手陽明、少陽、太陰經(jīng)施以拿法、捋順法。每次治療時(shí)間35~40min,隔日治療1次,12次為1療程。在治療前后進(jìn)行頸椎病癥狀量表和VAS評分。1.6圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理1.6.1掃描方法使用SiemensVero3.0TMR掃描儀。T1像采用TLF3D序列,掃描參數(shù)為:TR1900ms,TE2.52ms,矢狀位采集矩陣256×256,層厚1.0mm,掃描層數(shù)176層,體素大小為1.0mm×1.0mm×1.0mm。靜息態(tài)功能磁共振采用T2*WI梯度回波-平面回波成像(echo-planarimaging,EPI)序列,層厚3.5mm,層間距0.7mm,TR:2000ms,TE:50ms,掃描矩陣:128×128,Fov:240×240,Flipangle:90°,采集層數(shù):26層。共采集210幀圖像。以泡沫枕固定受試者頭部以減少頭動,使用耳塞降低噪音,囑受試者閉眼、放松、保持清醒,盡量不進(jìn)行任何思考。治療前后分別進(jìn)行1次掃描。1.6.2數(shù)據(jù)預(yù)處理首先使用DPARSF軟件包(北京師范大學(xué))將原始文件轉(zhuǎn)換為NIFTI格式。為消除磁場不均勻的影響,靜息態(tài)功能像去除前10個(gè)時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)。經(jīng)過層面時(shí)間校正(Slicetiming),頭動校正,所有被試對象在3個(gè)平移方向和3個(gè)旋轉(zhuǎn)方向的位移/角度都小于2mm/度。為了不影響支持向量機(jī)分類的結(jié)果,故沒有對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑。高清晰結(jié)構(gòu)像經(jīng)過FreeSurfer(美國麻省總醫(yī)院)和SUMA(美國國立精神衛(wèi)生研究所)軟件包處理,提取所有被試對象之間點(diǎn)對點(diǎn)精確對應(yīng)的皮層模型,每個(gè)半球有40962個(gè)頂點(diǎn),再將功能像投射至皮層模型上。1.6.5基于SVM分類結(jié)果的DMN與頸椎病癥狀量表的相關(guān)分析考慮到腦功能都是以簇的形式存在,對SVM的結(jié)果進(jìn)行簇閾值的篩選(面積>5mm2),在這些激活簇中對DMN和頸椎病量表進(jìn)行Pearson相關(guān)分析(MATLAB平臺),對所得到的相關(guān)系數(shù)的P值進(jìn)行基于錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率(FalseDiscoveryRate,FDR)的多重比較校正(q<0.05),簇閾值為1mm2。以上所有計(jì)算流程見圖1(彩圖見插頁5)。2結(jié)果2.1患者癥狀改善情況對患者治療前后的田中靖久頸椎病癥狀量表得分進(jìn)行配對t檢驗(yàn)(MATLAB平臺),P<0.0001,即經(jīng)治療后,患者癥狀得分明顯升高,癥狀改善,見表2。2.2蒙特卡羅模擬的簇水平校正所有19個(gè)成分中,符合DMN頻帶分布,且與模板擬合度最高的第17個(gè)成分患者治療前后的單樣本t檢驗(yàn)結(jié)果(P<0.05),蒙特卡羅模擬的簇水平校正(重復(fù)1000次)簇閾值為30mm2。DMN主要分布于雙側(cè)半球后扣帶回前、后部,楔前葉,角回等區(qū)域。治療后DMN分布區(qū)域在左半球的前扣帶回正激活增多,右楔前葉、后扣帶回正激活減少,右半球前額葉、島葉的負(fù)激活減少。見圖2(彩圖見插頁5)。2.3下回、左扣帶回、睡眠葉分布對識別治療前狀態(tài)貢獻(xiàn)度大的區(qū)域主要集中在左側(cè)額下回、左扣帶回及雙側(cè)枕葉,而代表治療后狀態(tài)的區(qū)域相對較分散,雙側(cè)額頂葉、扣帶回、枕葉均有分布,見圖3(彩圖見插頁6)。2.4治療前與癥狀有正相關(guān)的dmn臨床特點(diǎn)經(jīng)推拿治療后,與癥狀減輕相關(guān)的DMN連接位于雙側(cè)體感區(qū)(左中央后回,右頂上、下回),右側(cè)執(zhí)行功能皮層(額中回前部);而治療前與癥狀呈正相關(guān)的DMN連接出現(xiàn)在左側(cè)認(rèn)知、語言相關(guān)區(qū)域(額中回眶部、額下回),雙側(cè)視覺(左舌回、右梭狀回)和記憶相關(guān)區(qū)(右楔前葉),見圖4(彩圖見插頁6)。詳細(xì)區(qū)域說明見表3,表4。3討論3.1svm分析結(jié)果使用基于大腦皮層的功能磁共振分析,研究局限在腦表面灰質(zhì)相關(guān)區(qū)域,提高了不同受試者間皮層對齊的精度,并去除了皮層外組織(顱骨、白質(zhì)、腦脊液)的干擾,可以在三維腦表面直觀地顯示結(jié)果。多個(gè)比較研究均顯示,基于皮層的功能磁共振研究結(jié)果較基于體素的更為準(zhǔn)確。從GIFT軟件估計(jì)獨(dú)立成分的數(shù)量(基于體素的24個(gè)/基于皮層的19個(gè))來看,也能顯示出基于皮層的ICA混雜因素明顯減少。基于ICA的腦網(wǎng)絡(luò)提取方法已廣泛被多家研究采用,并有較為公認(rèn)的模板,與后扣帶回種子點(diǎn)功能連接相比較,具有結(jié)果可重復(fù)性高、去噪聲能力強(qiáng)、不依賴種子點(diǎn)選擇等優(yōu)勢。很多研究直接將行為學(xué)數(shù)據(jù)與磁共振數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析,但研究證實(shí),簡單地將磁共振數(shù)據(jù)和量表之間進(jìn)行Pearson相關(guān)分析,結(jié)果易受離群值的影響。因此將全腦所有頂點(diǎn)作為不同維度,將治療前后作為2種狀態(tài),使用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類識別,經(jīng)過權(quán)重值的統(tǒng)計(jì)學(xué)估計(jì)和交叉驗(yàn)證,找出治療前后2種狀態(tài)的特征模式,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行相關(guān)性研究,可以突出中醫(yī)推拿治療對分值的影響,并極大減少單變量統(tǒng)計(jì)的次數(shù),降低多重比較嚴(yán)格程度。由于頸椎病癥狀量表的制定規(guī)則為分值越小,癥狀越重,因此,與DMN呈正相關(guān)的區(qū)域的意義為:隨著DMN連接增強(qiáng),癥狀減輕,這些激活簇都落在SVM分析結(jié)果中治療后的代表區(qū)域中。而與DMN呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域的意義為:與癥狀加重相關(guān)的DMN功能連接,這些區(qū)域都包含在識別治療前狀態(tài)的腦區(qū)之內(nèi)。分析結(jié)果顯示,分值與DMN呈正相關(guān)的區(qū)域,同時(shí)也是治療后DMN的特征性區(qū)域,包括雙側(cè)軀體感覺、感覺整合和執(zhí)行功能相關(guān)腦區(qū),這些腦區(qū)的DMN變化與臨床癥狀好轉(zhuǎn)相關(guān),并且以右半球?yàn)橹?顯示推拿通過增強(qiáng)靜息態(tài)DMN對雙側(cè)感覺系統(tǒng)和非主側(cè)半球執(zhí)行功能的連接強(qiáng)度,減輕患者臨床癥狀和疼痛感受。在局部慢性疼痛刺激下,軀體感覺的整合功能下降,并且疼痛患者的執(zhí)行功能減弱,推拿治療可逆轉(zhuǎn)這些功能失調(diào)。治療前的特征區(qū)域,即與頸椎病慢性疼痛呈正相關(guān)的區(qū)域,包括左額中回及額下回,這些高級認(rèn)知功能相關(guān)區(qū)域連接度增高,考慮為疼痛導(dǎo)致的執(zhí)行、決策功能的失調(diào);而治療后楔前葉相關(guān)區(qū)域的DMN連接強(qiáng)度下降,考慮為疼痛減輕后,負(fù)性情緒、記憶強(qiáng)度隨之減弱。疼痛作為一種復(fù)雜的病理生理現(xiàn)象,雖然以體感腦區(qū)的變化為主,但可受視覺甚至聽覺網(wǎng)絡(luò)的調(diào)制,治療后DMN與視覺相關(guān)區(qū)域(梭狀回、舌回)的連接減弱,推測為對自身的視覺關(guān)注度隨癥狀減輕而下降。由此可見,慢性頸椎病疼痛患者的默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)治療前后有明顯變化,并且感覺、認(rèn)知、視覺等區(qū)域的DMN連接與臨床癥狀量表的變化相關(guān),如果樣本量足夠大,可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法,建立慢性疼痛患者的臨床相關(guān)靜息態(tài)功能影像模型,從功能影像角度對新鮮病例進(jìn)行判斷和量化。本研究的局限性在于:1樣本量較小,統(tǒng)計(jì)效能不高;2未采用性別、年齡匹配的正常對照對比研究;3采用基于皮層的數(shù)據(jù)分析雖然提高了配準(zhǔn)精度,但無法對皮層下灰質(zhì)如丘腦、基底節(jié)和導(dǎo)水管周圍灰質(zhì)等重要疼痛相關(guān)部位進(jìn)行分析。1.1基于線性核的qp-pcr算法1.6.4支持向量機(jī)分類先使用支持向量機(jī)(SVM)算法找出對區(qū)別治療前后貢獻(xiàn)度最大的區(qū)域,在這些高貢獻(xiàn)度區(qū)域進(jìn)行相關(guān)分析。SVM為一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,屬于多變量分析,可以一次性使用所有頂點(diǎn)的信息對兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分,適用于小樣本、高維度的數(shù)據(jù)。采用臺灣林智仁博士開發(fā)的libsvm軟件包對10例患者治療前后的DMN數(shù)據(jù)進(jìn)行SVM分類。SVM分析在MATLAB平臺上進(jìn)行,數(shù)據(jù)被整理成為矩陣形式,共20行(治療前后共20人次),81924列(雙側(cè)半球的頂點(diǎn)個(gè)數(shù)),第i行j列的數(shù)值為第i個(gè)被試對象在頂點(diǎn)j處DMN的Z值(由ICA步驟得出)。每一行數(shù)據(jù)為一個(gè)樣本,每一列為一個(gè)維度,每一個(gè)樣本有一個(gè)分類標(biāo)記,治療前為1,治療后為-1。支持向量機(jī)的設(shè)置如下:使用線性核,懲罰系數(shù)取1(軟件包默認(rèn))。線型核運(yùn)算可以給出每一個(gè)維度對判斷分類的貢獻(xiàn)度即權(quán)重值w,w的絕對值為貢獻(xiàn)度的大小,而w的符號表示是對分為哪一類的貢獻(xiàn)度,正數(shù)為患者組,負(fù)數(shù)為對照組。一般對w的統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷需要使用置換算法(Permutation),即將數(shù)據(jù)的分類打亂,重復(fù)進(jìn)行支持向量機(jī)運(yùn)算,如5000次,對所有運(yùn)算得出的w值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)值估計(jì)。在此使用美國費(fèi)城大學(xué)的BilwajGaonkar博士提供的算法,可以一次性計(jì)算出所有維度w值的P值,可以極大地節(jié)約計(jì)算時(shí)間,經(jīng)測試,對P<0.05的所有頂點(diǎn)進(jìn)行留一交叉驗(yàn)證,即以19個(gè)受試人次為訓(xùn)練集,剩余1個(gè)為測試集,循環(huán)20次,每1人次的數(shù)據(jù)均有1次機(jī)會成為訓(xùn)練集,平均正確率為100%。1.6.3獨(dú)立成分分析使用GIFT軟件包(美國新墨西哥大學(xué)VinceCalhoun博士)將所有被試基于皮層的靜息態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行ICA計(jì)算,獨(dú)立成分的個(gè)數(shù)由軟件包采用最小描述長度法(MinimumDescriptionLength,MDL)估計(jì)為19個(gè)。為避免樣本順序

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