基于腦電的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)性別差異性研究

徐桂芝，付靈弟，尹寧，耿躍華，于洪麗

（河北工業(yè)大學(xué) 電磁場與電器可靠性省部共建重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300130）

引言

在腦科學(xué)研究領(lǐng)域，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為一門新興學(xué)科備受研究者們的廣泛關(guān)注，并給予足夠高的重視。早在20年前，DNA雙螺旋的發(fā)現(xiàn)者之一Crick就指出若沒有腦連接圖就不太可能理解腦的工 作機(jī)制。美國NIH的院長也指出腦連接組學(xué)是唯一能夠理解腦功能和腦疾病的途徑。在此基礎(chǔ)上，國內(nèi)外研究者們紛紛意識到研究腦網(wǎng)絡(luò)的意義重大，并開展了大量與腦網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的研究與工作，得出一些比較重要的結(jié)論（如小世界屬性，發(fā)現(xiàn)默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)等），為進(jìn)一步理解腦的工作機(jī)制奠定了基石。

在眾多關(guān)于腦網(wǎng)絡(luò)研究的文獻(xiàn)中，有關(guān)靜息態(tài)下腦功能網(wǎng)絡(luò)的性別差異性的研究相對較少，更多的研究都忽略性別差異的影響直接研究任務(wù)狀態(tài)下的腦功能網(wǎng)絡(luò)。眾所周知，在結(jié)構(gòu)上，男性與女性的最大區(qū)別在于大腦皮層結(jié)構(gòu)，具體來說男性的右側(cè)顳頂區(qū)的灰質(zhì)體積相對偏大些，女性顳平面的灰質(zhì)體積相對偏大些[1]。在功能上，男性在執(zhí)行與視覺空間相關(guān)的任務(wù)更有優(yōu)勢，有研究也表明在執(zhí)行該類任務(wù)時(shí)存在顯著的性別差異[2]，與之相比，女性在執(zhí)行跟語言相關(guān)的任務(wù)時(shí)，相應(yīng)的腦功能區(qū)更為活躍。有的研究[3]還表明女性前額葉活動(dòng)相比男性來說更為活躍，不同性別的正常人在邊緣區(qū)的功能連接也同樣存在差異性表現(xiàn)[4]。之前有關(guān)性別差異性研究側(cè)重于任務(wù)狀態(tài)，而我們所熟悉的大腦靜息狀態(tài)獨(dú)具魅力，所謂靜息僅僅是對外的一個(gè)表象，在人腦約消耗的20%的人體能量中，由任務(wù)誘發(fā)的能量代謝只占大腦基礎(chǔ)狀態(tài)能量需求的5%左右，大部分神經(jīng)活動(dòng)都不受外部事件和刺激的影響，而且由這大部分的神經(jīng)活動(dòng)所消耗的能量占大腦總能消耗的百分比高達(dá)60%~80%[5]，更為重要的是靜息狀態(tài)能夠在很大程度上表征大腦的一些基本神經(jīng)調(diào)節(jié)，從新的視角反映人腦中固有的神經(jīng)生理特性[6]。所以本文基于腦電技術(shù)，從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)角度研究靜息狀態(tài)下不同性別的腦電數(shù)據(jù)并在連續(xù)的閾值區(qū)間內(nèi)構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)研究其差異性，進(jìn)而為那些利用腦網(wǎng)絡(luò)手段診斷各類疾病的研究提供一種參考，以提高診斷率。

1 研究數(shù)據(jù)和處理方法

1.1 研究數(shù)據(jù)

被試對象：健康右利手男性、女性各10名自愿參加本次實(shí)驗(yàn)，年齡均在20至33歲之間，沒有任何神經(jīng)、精神病史。

實(shí)驗(yàn)儀器：采用美國NeuroScan公司生產(chǎn)的128導(dǎo)腦電采集以及同步分析系統(tǒng)，采樣頻率1000HZ，電極帽選用64導(dǎo)Quik-Cap電極帽，其電極安放標(biāo)準(zhǔn)遵循國際通用標(biāo)準(zhǔn)10~20臨床腦電信號采集電極放置方法。

實(shí)驗(yàn)采集：所有被試的靜息實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集工作均在安靜，溫度適宜，被試舒適的環(huán)境中由熟悉腦電采集操作的學(xué)生老師共同完成。采集時(shí)間3分鐘，整個(gè)采集過程中，要求被試閉眼，放松，不想特定事情但要保持頭腦清醒以防睡著。

1.2 處理方法

1.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

利用腦電信號采集系統(tǒng)自帶的軟件包“Scan4.3.2”進(jìn)行預(yù)處理，以消除各類干擾信號對后續(xù)分析所產(chǎn)生的影響，提高分析的可靠性與準(zhǔn)確率。其主要步驟包括：

圖1 腦電信號預(yù)處理步驟Fig. 1 The Preprocessing of EEG

1.2.2 數(shù)據(jù)后處理

所有被試者的腦電數(shù)據(jù)預(yù)處理完畢后，在構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)之前至關(guān)重要的一步就是對所有被試的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一，也就是選擇統(tǒng)一合適的節(jié)點(diǎn)構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)，以減少后續(xù)分析過程中因數(shù)據(jù)不統(tǒng)一所產(chǎn)生的偽差，本實(shí)驗(yàn)最終選取的通道數(shù)為55導(dǎo)。

針對統(tǒng)一好的數(shù)據(jù)，對每個(gè)被試者選取50個(gè)周期約50s（50000×55個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)）多通道時(shí)間序列，利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)公式作關(guān)聯(lián)特性分析，求取50次關(guān)聯(lián)矩陣最后取平均得到最后的關(guān)聯(lián)矩陣A，用以表征各個(gè)通道之間的同步性以及緊密程度，其中Pearson相關(guān)系數(shù)公式為：

為了進(jìn)一步分析由所有被試的關(guān)聯(lián)矩陣構(gòu)成的腦功能網(wǎng)絡(luò)的屬性，需要設(shè)定一確定閾值構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)。一般說來，閾值的選取會(huì)直接影響其腦網(wǎng)絡(luò)屬性，為了避免由單一閾值帶來的局限性與偶然性，本文在連續(xù)的閾值區(qū)間內(nèi)構(gòu)建對應(yīng)于每個(gè)閾值下的腦功能網(wǎng)絡(luò)，分析由不同性別的健康被試構(gòu)建的腦功能網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)差異。閾值區(qū)間確定的原則遵循：

（1）保證無孤立點(diǎn)；

（2）對每個(gè)被試而言，在閾值區(qū)間內(nèi)構(gòu)建的腦功能網(wǎng)絡(luò)平均度值不低于2lnN≈8，其中N=55；

（3）對每個(gè)被試而言，在閾值區(qū)間內(nèi)必須具備小世界屬性。

由以上條件，確定閾值區(qū)間為0.2~0.8，并以步長為0.05構(gòu)建所有稀疏度下每個(gè)被試者腦功能網(wǎng)絡(luò)。但由于閾值太低會(huì)造成全連接，研究意義不大，所以最終確定閾值區(qū)間為0.4~0.8，作為構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)的門限值區(qū)間。并從不同維度對所構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，分析網(wǎng)絡(luò)測度包括：全局屬性聚類系數(shù)、特征路徑長度、效率、連接密度，和局部屬性節(jié)點(diǎn)度。

1）聚類系數(shù)C

在腦功能網(wǎng)絡(luò)中，聚類系數(shù)又稱聚合系數(shù)、集聚系數(shù)。是衡量腦功能網(wǎng)絡(luò)全局屬性的重要指標(biāo)，反應(yīng)所給狀態(tài)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)互為鄰居的可能性，Ci表示局部聚類系數(shù)，整個(gè)腦網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)C可由所有通道節(jié)點(diǎn)局部聚類系數(shù)Ci取平均得到，其表達(dá)式為

其中，ki表示通道節(jié)點(diǎn)i的度值，Ei表示i的鄰居節(jié)點(diǎn)間存在的實(shí)際連接邊數(shù)。

2）特征路徑長度L

特征路徑長度是是衡量腦功能網(wǎng)絡(luò)全局屬性的另一重要指標(biāo)，它可以表示網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑長度的平均值，是反映網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部信息傳輸?shù)年P(guān)鍵參數(shù)。

3）全局效率e

全局效率用以表征網(wǎng)絡(luò)的傳輸能力，評價(jià)信息傳遞的快慢的指標(biāo)可以表示為：

4）連接密度

網(wǎng)絡(luò)的平均度，即連接密度，對應(yīng)全局狀態(tài)屬性，表達(dá)式為：

5）節(jié)點(diǎn)度

度被定義為一個(gè)通道節(jié)點(diǎn)的邊數(shù)，是反映局部屬性的一個(gè)重要指標(biāo)，其計(jì)算方法最簡單但也最重要。往往一個(gè)節(jié)點(diǎn)的度越大代表其在網(wǎng)絡(luò)中的地位越重要。計(jì)算方法為：

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

根據(jù)以上方法以及各個(gè)網(wǎng)絡(luò)測度指標(biāo)計(jì)算方法構(gòu)建了閾值區(qū)間內(nèi)一系列的腦功能網(wǎng)絡(luò)，并計(jì)算所有被試在每一閾值下的各個(gè)網(wǎng)絡(luò)測度。為了消除因被試者差異性給實(shí)驗(yàn)結(jié)果帶來的影響，使實(shí)驗(yàn)結(jié)果更為可靠，本文所有結(jié)果都是對組內(nèi)所有被試計(jì)算結(jié)果進(jìn)行組內(nèi)取平均得到，其結(jié)果如圖所示。

全局屬性：聚類系數(shù)、最短特征路徑長度、網(wǎng)絡(luò)平均度、全局效率是衡量全局屬性的重要指標(biāo)，圖2中，（a）（b）（c）（d）分別表示閾值區(qū)間內(nèi)不同被試組聚類系數(shù)、最短特征路徑長度、網(wǎng)絡(luò)平均度、全局效率的變化曲線。

從圖（a）可以看出在閾值區(qū)間內(nèi)，女性組的聚類系數(shù)普遍高于男性組，而且無論男女被試聚類系數(shù)都隨閾值的增大而逐漸降低，這與Yan等人[7]的結(jié)果具有一致性。（b）（c）（d）三個(gè)圖除個(gè)別點(diǎn)外，女性組的特征路徑長度、網(wǎng)絡(luò)平均度、效率也都高于男性組。其中，在（b）圖中男女被試特征路徑長度在閾值大于0.7后出現(xiàn)下降趨勢，這很可能是因閾值的增大使得腦網(wǎng)絡(luò)連接由全腦尺度向局部腦網(wǎng)絡(luò)連接過渡的一種表現(xiàn)所致。（d）圖中女性被試者的效率在閾值大于0.45后大于男性被試者，這與Wu[8]等人的結(jié)論即存在一致性也存在差異性。差異性可能是由于采用數(shù)據(jù)、處理方法的不同導(dǎo)致。Wu[8]等人利用功能磁功振成像（fMRI）數(shù)據(jù)，研究閾值在0~0.5區(qū)間內(nèi)的不同性別被試者的腦網(wǎng)絡(luò)全局效率，得出男性組顯著高于女性被試的結(jié)論。而本文利用腦電數(shù)據(jù)，研究閾值區(qū)間0.4~0.8的腦網(wǎng)絡(luò)屬性，在一定程度上印證了Wu等人的結(jié)論，也對其進(jìn)行一定的補(bǔ)充，使得研究更為全面。

圖2 全局屬性曲線圖Fig.2 The Graph of Global Attribute.

局部屬性：節(jié)點(diǎn)度是反映局部屬性的一個(gè)重要指標(biāo)，往往一個(gè)節(jié)點(diǎn)的度越大代表其在網(wǎng)絡(luò)中的地位越重要。為了更為形象直觀的考察不同性別腦網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度的異同，特繪制閾值0.6以及0.7下的節(jié)點(diǎn)度的腦電信息圖。

圖3中，（a）和（b）分別表示閾值0.6下的男性組與女性組的節(jié)點(diǎn)度腦電信息圖、（c）和（d）分別表示閾值0.7下的男性組與女性組的節(jié)點(diǎn)度腦電信息圖。由兩組對比圖可以看出兩組被試在額葉、枕葉、顳葉以及中央?yún)^(qū)節(jié)點(diǎn)度都存在差異性，額葉與中央?yún)^(qū)差異比較明顯，其中女性組的度值在額-中央兩區(qū)相對男性來說比較高，印證了女性前額葉活動(dòng)水平較高的說法。從總體度分布角度而言，男女被試度分布存在一致性即中央?yún)^(qū)附近的節(jié)點(diǎn)度相對邊緣區(qū)來說比較高，表明中央?yún)^(qū)在信息傳遞與處理中起到了中央樞紐的作用。

3 討論

在腦科學(xué)研究領(lǐng)域，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為一門新興學(xué)科備受研究者們的廣泛關(guān)注。但在該研究領(lǐng)域關(guān)于不同性別的腦網(wǎng)絡(luò)研究相對較少，而眾所周知，人腦的生理結(jié)構(gòu)和功能因性別不同存在很大差異，為了更清楚的理解人類腦功能網(wǎng)絡(luò)不同性別的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性的差異，考察性別在腦絡(luò)網(wǎng)絡(luò)研究中的差異化表現(xiàn)。本文將靜息狀態(tài)的男女被試者各10例的腦電數(shù)據(jù)作為研究對象，展開相關(guān)研究。

圖3 節(jié)點(diǎn)度腦電信息圖Fig.3 the BIM of Node Degree.

由于生物醫(yī)學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，能夠表征大腦生理活動(dòng)的腦電信號采集變得更加精確與簡便[9]。腦電信號作為一種無創(chuàng)的，具有高時(shí)間分辨率以及可接受的空間分辨率，能夠反映信息的傳遞和處理等眾多技術(shù)優(yōu)勢的研究方法，已成為對腦部疾病的機(jī)理分析、診斷和治療的重要手段[10]。而在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，利用腦電技術(shù)進(jìn)行的研究相比磁共振成像技術(shù)而言還比較少，其中側(cè)重于研究不同性別的腦網(wǎng)絡(luò)差異性表現(xiàn)的目前尚未見報(bào)道，故本文首次利用腦電技術(shù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論相結(jié)合探討不同性別被試者在腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的差異性，以期為后續(xù)研究提供一種參考與借鑒。本研究對20例健康人腦靜息狀態(tài)下的腦電數(shù)據(jù)使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，在連續(xù)的閾值區(qū)間內(nèi)進(jìn)行相關(guān)分析，目的在于研究不同性別在腦網(wǎng)絡(luò)研究中的差異性表現(xiàn)。研究結(jié)果表明在連續(xù)的閾值區(qū)間內(nèi)女性組聚類系數(shù)、特征路徑長度、網(wǎng)絡(luò)平均度、以及效率都普遍高于男性組，這與之前有關(guān)研究的結(jié)論即存在一致性也存在差異性。女性組的節(jié)點(diǎn)度在額—中央兩區(qū)相比男性組來說比較高，但無論男女被試組都出現(xiàn)中央?yún)^(qū)附近的節(jié)點(diǎn)度相對邊緣區(qū)來說比較高的表現(xiàn)。一般說來，閾值的選取會(huì)直接影響其腦網(wǎng)絡(luò)屬性和分析，考慮目前尚無確定閾值的好方法，為了避免由單一閾值帶來的局限性與偶然性，本文在連續(xù)的閾值區(qū)間內(nèi)構(gòu)建對應(yīng)于每個(gè)閾值的腦功能網(wǎng)絡(luò)，分析由不同性別的健康被試構(gòu)建的腦功能網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)差異。本文還通過比較不同閾值下所有被試的腦網(wǎng)絡(luò)測度，發(fā)現(xiàn)了不同閾值間腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩圆町悩O顯著（P<0.01）。

目前關(guān)于不同性別的腦網(wǎng)絡(luò)研究還比較少，所得的結(jié)論也不盡相同，差異性可能源于研究數(shù)據(jù)的手段、節(jié)點(diǎn)的定義、閾值的設(shè)定、以及腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法等處理手段的不同。因此，尚需更多的研究者們從多角度設(shè)計(jì)大樣本，多方法的實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步探討不同性別在腦網(wǎng)絡(luò)研究中的差異性，為利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)手段診斷各類疾病提供一個(gè)有力的參考。

4 結(jié)論

本文從全局屬性以及局部屬性兩方面考察了不同性別被試者在腦網(wǎng)絡(luò)研究中的差異性。所得結(jié)論提示：性別差異在研究人腦的生理結(jié)構(gòu)和功能中是一個(gè)不容忽視的因素。在利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)手段診斷各類疾病時(shí)，將性別因素考慮在內(nèi)，很有可能提高基于腦網(wǎng)絡(luò)分析手段對各類疾病診斷的準(zhǔn)確率。同時(shí)，本文發(fā)現(xiàn)閾值選取對腦網(wǎng)絡(luò)的研究影響極顯著（p<0.01），后續(xù)研究者要慎重選擇閾值構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)，以得到更為可靠結(jié)論。

[1]王昱青. 基于運(yùn)動(dòng)任務(wù)的腦功能動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的整合研究. 西安: 電子科技大學(xué), 2011.

[2]D Voyer, T Butler, J Cordero, et al. Imperato-McGinley. Therelation between computerized and paper-and-pencil mental rotation tasks: a validation study. J. Clin. Exp. Neuropsychol., 2006, 28: 928-939.

[3]R Seurinck, G Vingerhoets, F P DeLange, et al. Does egocentric mental rotation elicit sex differences? NeuroImage, 2004, 23:1440-1449.

[4]陳志曄, 李金鋒, 劉夢雨, 等. 性別對正常人腦邊緣區(qū)功能連接的影響. 中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院學(xué)報(bào), 2013,35(3): 294-298.

[5]堯德中, 羅程, 雷旭, 等. 腦成像與腦連接. 中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào), 2011,30(1): 6-10.

[6]M D Greicius, B Krasnow, A L Reiss, et al. Functional connectivity in the resting brain: a network analysis of the default mode hypothesis. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 2003,100:253-258.

[7]C G Yan, G L Gong, J H Wang, et al. Anatomical connectivity patterns of human cerebral cortex are associated with brain size, sex and intelligence. NeuroImage, 2009,47 (Supplement1): S128.

[8]K Wu, Y Taki, K Sato, et al. Topological Organization of Functional Brain Networks in Healthy Children: Differences in Relation to Age,Sex, and Intelligence. PLOS ONE, 2013, 8(2): 1-14.

[9]蔡世民, 洪磊, 傅忠謙, 等. 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的腦電信號回歸分析.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào), 2011,41(4): 330-334.

[10]歐陽高翔. 癲癇腦電信號的非線性特征識別與分析. 秦皇島: 燕山大學(xué). 2010.