趙純風(fēng) 羅丹 喻皓月 彭瑩 楊艷麗 劉衡

［摘要］ 目的：使用獨(dú)立成分分析（ICA）方法探討伴腦室周圍白質(zhì)損傷（PWMI）的痙攣型腦性癱瘓（SCP）患兒網(wǎng)絡(luò)內(nèi)和網(wǎng)絡(luò)間功能連接改變。方法：對(duì)28例伴PWMI的SCP患兒（患兒組）及性別、年齡匹配的19例正常兒童（對(duì)照組）行fMRI，應(yīng)用ICA方法提取2組網(wǎng)絡(luò)成分，并用SPM12及NBS軟件比較2組網(wǎng)絡(luò)內(nèi)和網(wǎng)絡(luò)間功能連接差異，同時(shí)應(yīng)用Pearson或Spearman相關(guān)性分析驗(yàn)證患兒組功能連接差異腦區(qū)與臨床變量之間的相關(guān)性。結(jié)果：與對(duì)照組相比，患兒組默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)（DMN）內(nèi)左側(cè)額中回、左側(cè)楔前葉及右側(cè)角回，vAN內(nèi)右側(cè)中央后回，VNm內(nèi)雙側(cè)舌回功能連接減低。以上功能連接差異腦區(qū)與臨床變量均未發(fā)現(xiàn)顯著相關(guān)性。結(jié)論：SCP與大腦網(wǎng)絡(luò)功能連接異常有關(guān)，推測(cè)網(wǎng)絡(luò)功能連接改變可能成為早期識(shí)別和診斷SCP的影像學(xué)生物指標(biāo)。

［關(guān)鍵詞］ 腦室周圍白質(zhì)損傷；痙攣型腦性癱瘓；獨(dú)立成分分析；磁共振成像

An independent component analysis-based study of functional brain networks in children with spastic cerebral palsy complicated with periventricular white matter injury

［Abstract］ Objective：To investigate intra- and internetwork functional connectivity changes in children with spastic cerebral palsy （SCP） complicated with periventricular white matter injury （PWMI） using independent component analysis （ICA）. Methods：Resting-state fMRI was performed on 28 SCP children with PWMI （the SCP group） and 19 normal children （the control group）. The ICA method was applied to extract the network components of the two groups，and SPM12 and NBS software were used to compare the differences in intra- and internetwork functional connectivity between the two groups，and Pearson or Spearman correlation analysis were applied to verify the correlation between functional connectivity differences and clinical variables in the SCP group. Results：Compared with the control group，the functional connectivity of the left middle frontal gyrus，left precuneus and right angular gyrus within the default mode network，the right postcentral gyrus within the ventral attention network，and the bilateral lingual gyrus within the medial visual network were weakened in the patient group，but no significant correlations were found between the above functional connectivity difference and clinical variables. Conclusions：Patients with SCP have abnormal functional brain network patterns，and it is hypothesized that alterations in functional conectivity may serve as an imaging bioindicator for early diagnosis and recognition of SCP.

［Key words］ Periventricular white matter injury；Spastic cerebral palsy；Independent component analysis；Magnetic resonance imaging

腦性癱瘓是由于發(fā)育中的大腦缺陷或病變導(dǎo)致的一組非進(jìn)行性運(yùn)動(dòng)和姿勢(shì)障礙，是最常見的兒童運(yùn)動(dòng)障礙綜合征，該病在我國兒童及青少年中的患病率約為2.07‰，且呈逐年上升趨勢(shì)［1］。腦性癱瘓患兒常伴感覺、認(rèn)知、交流和行為障礙，以及癲癇和繼發(fā)性肌肉骨骼問題，給家庭及社會(huì)帶來沉重負(fù)擔(dān)［2］。痙攣型腦性癱瘓（spastic cerebral palsy，SCP）是腦性癱瘓最常見的亞型，以肌張力增高、反射亢進(jìn)、運(yùn)動(dòng)障礙、姿勢(shì)異常、肢體畸形為主要臨床表現(xiàn)［2］。腦室周圍白質(zhì)損傷（periventricular white matter injury，PWMI）是新生兒白質(zhì)損傷的主要形式，也是SCP常見原因，早產(chǎn)兒發(fā)病率更高（>4%）［3-5］。然而，由于SCP病因復(fù)雜，其神經(jīng)病理機(jī)制尚未完全闡明。

近年來，針對(duì)SCP的神經(jīng)影像學(xué)研究多集中在大腦結(jié)構(gòu)的改變，并取得了一定成果，如發(fā)現(xiàn)SCP患兒雙側(cè)感覺運(yùn)動(dòng)皮質(zhì)、后扣帶回皮質(zhì)、基底節(jié)區(qū)、頂葉、顳葉、枕葉、丘腦和小腦的灰質(zhì)體積顯著減少［6-7］。伴PWMI的SCP患兒皮質(zhì)脊髓束、丘腦后輻射、胼胝體膝部及壓部各向異性分?jǐn)?shù)降低，且皮質(zhì)脊髓束各向異性分?jǐn)?shù)降低與運(yùn)動(dòng)功能評(píng)分相關(guān)［5］。但有關(guān)SCP腦功能改變與臨床特征間的相關(guān)性研究較少。

靜息態(tài)fMRI作為一種無創(chuàng)檢查方式，不僅可反映腦組織局部區(qū)域活動(dòng)功能，還有助于臨床醫(yī)師理解大腦如何實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理及其在靜息狀態(tài)下如何響應(yīng)任務(wù)需求而發(fā)揮作用［8］。其中，功能連接通過檢測(cè)BOLD信號(hào)的時(shí)間相關(guān)性在2個(gè)ROI之間建立聯(lián)系［9］，已被用于檢測(cè)腦性癱瘓患兒大腦異常通路（如體感、運(yùn)動(dòng)和丘腦皮質(zhì)通路）［6，10-11］。但從受試者中提取的靜息態(tài)fMRI信號(hào)實(shí)際上是包含ROI和其他偽影的復(fù)合信號(hào)。獨(dú)立成分分析（independent component analysis，ICA）是一種基于盲源分離算法的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，其通過數(shù)學(xué)算法將全腦體素的信號(hào)分解為空間上和時(shí)間上相互獨(dú)立的成分，從而有助于提取不同的靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)［12-13］。其中，功能連接可用于表示靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)間的時(shí)間相關(guān)性。因此，本研究基于靜息態(tài)fMRI，采用ICA方法，探討SCP患兒網(wǎng)絡(luò)內(nèi)和網(wǎng)絡(luò)間功能連接改變及其與臨床變量之間的相關(guān)性。

1? 資料與方法

1.1? 一般資料

收集2019年5月至2022年4月我院診斷的SCP患兒96例。納入標(biāo)準(zhǔn)：①符合《中國腦性癱瘓康復(fù)指南（2015）》［14］中SCP的診斷標(biāo)準(zhǔn)；②年齡4～14歲；③常規(guī)MRI均有PWMI表現(xiàn)。排除標(biāo)準(zhǔn)：①運(yùn)動(dòng)障礙或共濟(jì)失調(diào)型腦性癱瘓；②臨床信息不完整；③MRI圖像質(zhì)量差。最終28例伴PWMI的SCP患兒（患兒組）納入研究。

同時(shí)納入19例性別、年齡匹配的正常兒童（對(duì)照組）。納入標(biāo)準(zhǔn)：①M(fèi)RI未見異常；②無神經(jīng)、精神疾病史；③無圍生期缺血性或缺氧性腦病病史。排除標(biāo)準(zhǔn)：①M(fèi)RI圖像質(zhì)量差。

MRI檢查前3 d，患兒組采用韋氏智力量表（中文版，第Ⅳ版）（包括言語理解評(píng)分、工作記憶評(píng)分、加工速度評(píng)分、總智商）、粗大運(yùn)動(dòng)功能分級(jí)系統(tǒng)［15］、手功能分級(jí)系統(tǒng)［16］、溝通功能分級(jí)系統(tǒng)［17］行智力、粗大運(yùn)動(dòng)功能、手功能及溝通功能評(píng)估。對(duì)照組采用韋氏智力量表（中文版，第Ⅳ版）進(jìn)行智力評(píng)估。本研究在中國臨床試驗(yàn)中心完成注冊(cè)（注冊(cè)號(hào)：ChiCTR2100049497），經(jīng)遵義醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)批準(zhǔn)（編號(hào)：KLL-2021-108）。所有受試兒童家屬或監(jiān)護(hù)人均簽署知情同意書。

1.2? 儀器與方法

使用GE Signa HDx 3.0 T MRI掃描儀。掃描過程中受試者佩戴降噪耳塞保持靜止，并固定頭部，以減少運(yùn)動(dòng)偽影。不配合者，可口服10%水合氯醛（0.25～0.50 mL/kg體質(zhì)量，最大劑量為10 mL/d）鎮(zhèn)靜，并告知監(jiān)護(hù)人注意事項(xiàng)及潛在的不良反應(yīng)。掃描序列及參數(shù)：①3D-T1WI采用翻轉(zhuǎn)恢復(fù)快速自旋回波序列，TR 7.8 ms，TE 3.0 ms，視野256 mm×256 mm，矩陣256×256，激勵(lì)次數(shù)1，層數(shù)146層，層厚1 mm，無間隔，掃描時(shí)間6 min 49 s。②T2WI采用翻轉(zhuǎn)恢復(fù)快速自旋回波序列，TR 4 480 ms，TE 120 ms，視野256 mm×256 mm，矩陣256×256，激勵(lì)次數(shù)1，掃描層數(shù)146層，層厚5 mm，無間隔，掃描時(shí)間23 s。③T2 FLAIR采用翻轉(zhuǎn)恢復(fù)快速自旋回波序列，TR 9 500 ms，TE 140 ms，視野240 mm×240 mm，矩陣240×240，激勵(lì)次數(shù)1，層數(shù)146層，層厚2 mm，無間隔，掃描時(shí)間5 min 43 s。④BOLD采用梯度回波-回波平面成像序列，TR 2 000 ms，TE 30 ms，視野256 mm×256 mm，矩陣64×64 mm，層厚4.0 mm，無間隔，翻轉(zhuǎn)角90°，掃描時(shí)間7 min。

1.3? 數(shù)據(jù)處理

使用FSL軟件（http：//www.fmrib.ox.ac.uk）對(duì)靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)行ICA。預(yù)處理過程包括剔除前10個(gè)時(shí)間點(diǎn)、時(shí)間層校正、頭動(dòng)校正、空間標(biāo)準(zhǔn)化及空間平滑。預(yù)處理后，使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法（在FSL MELODIC中實(shí)現(xiàn)時(shí)間級(jí)聯(lián)ICA）識(shí)別所有受試者共有的靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)。從ICA識(shí)別的30個(gè)成分中選擇9個(gè)成分作為靜息態(tài)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)（圖1），包括聽覺網(wǎng)絡(luò)（AUD）、默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)（DMN）、背側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)（dAN）、腹側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)（vAN）、背側(cè)軀體運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)（dSMN）、腹側(cè)軀體運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)（vSMN）、右側(cè)額頂網(wǎng)絡(luò)（rFPN）、外側(cè)視覺網(wǎng)絡(luò)（VNl）及內(nèi)側(cè)視覺網(wǎng)絡(luò)（VNm）。

1.4? 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

應(yīng)用SPSS 29.0軟件對(duì)2組年齡、性別、臨床變量行統(tǒng)計(jì)分析，正態(tài)分布數(shù)據(jù)比較行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，非正態(tài)分布數(shù)據(jù)比較行Mann-Whitney U檢驗(yàn)；2組間性別差異行χ2檢驗(yàn)或Fisher確切概率法檢驗(yàn)。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。應(yīng)用SPM12軟件（http：//www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/）對(duì)影像學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。將提取的所有受試者的靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)行單樣本t檢驗(yàn)（FEW校正，檢驗(yàn)水準(zhǔn)取α=0.05），將P<0.05的結(jié)果保存為二值掩模。將掩模作為統(tǒng)計(jì)分析范圍，對(duì)所有靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)行兩樣本t檢驗(yàn)（團(tuán)塊水平FDR校正，其中體素水平P<0.001，團(tuán)塊水平P<0.05），年齡、性別作為協(xié)變量。

提取2組靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)功能連接差異顯著腦區(qū)，患兒組差異腦區(qū)與臨床變量行相關(guān)性分析，2組均服從正態(tài)分布的腦區(qū)行Pearson相關(guān)分析，不服從正態(tài)分布的腦區(qū)行Spearman相關(guān)分析。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2? 結(jié)果

2.1? 2組人口統(tǒng)計(jì)學(xué)及臨床資料（表1）

2組間性別、年齡差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P>0.05）。2組韋氏智力量表中的言語理解評(píng)分、工作記憶評(píng)分、加工速度評(píng)分及總智商比較，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P<0.05）?；純航M28例中，粗大運(yùn)動(dòng)功能分級(jí)Ⅰ級(jí)15例，Ⅱ級(jí)4例，Ⅲ級(jí)5例，Ⅳ級(jí)2例，Ⅴ級(jí)3例；手功能分級(jí)Ⅰ級(jí)14例，Ⅱ級(jí)7例，Ⅲ級(jí)4例，Ⅳ級(jí)2例，Ⅴ級(jí)1例；溝通功能分級(jí)Ⅰ級(jí)22例，Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí)、Ⅳ級(jí)各2例。

2.2? 2組網(wǎng)絡(luò)間功能連接比較

與對(duì)照組相比，患兒組DMN內(nèi)左側(cè)額中回、左側(cè)楔前葉及右側(cè)角回，vAN內(nèi)右側(cè)中央后回，VNm內(nèi)雙側(cè)舌回功能連接減低（表2，圖2）。以上功能連接差異腦區(qū)與韋氏智力量表評(píng)分、粗大運(yùn)動(dòng)功能分級(jí)、手功能分級(jí)及溝通功能分級(jí)均未發(fā)現(xiàn)顯著相關(guān)性。2組網(wǎng)絡(luò)間功能連接差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。

3? 討論

本研究基于ICA探討SCP患兒靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)功能連接改變，與對(duì)照組相比，患兒組DMN、vAN、VNm內(nèi)的功能連接改變，表明SCP患兒存在大腦功能連接障礙，這些發(fā)現(xiàn)可能促進(jìn)對(duì)SCP神經(jīng)病理學(xué)機(jī)制的理解。

DMN被定義為一組區(qū)域，包括后扣帶回/楔前葉、前扣帶回/中額葉皮質(zhì)和顳頂葉交界區(qū)［18］。DMN在多個(gè)認(rèn)知領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，尤其是在自我參照、社會(huì)認(rèn)知、情景記憶、語言和語義記憶等方面［19］。在神經(jīng)精神病學(xué)領(lǐng)域，DMN一直是研究關(guān)注的重點(diǎn)，如自閉癥譜系障礙、精神分裂癥、抑郁癥等［20-22］，但在有關(guān)腦性癱瘓的研究中卻很少提及。本研究發(fā)現(xiàn)，SCP患兒DMN內(nèi)部連接減弱，包括左側(cè)額中回、左側(cè)楔前葉和右側(cè)角回。其中，額中回屬于額葉分區(qū)，與認(rèn)知功能相關(guān)［23］。楔前葉位于頂葉內(nèi)側(cè)，其生理功能尚不完全清楚，目前主要認(rèn)為其在高層次認(rèn)知功能整合中發(fā)揮重要作用［24］。角回屬于視覺語言中樞，參與情景記憶和語義記憶［25］。SCP患兒DMN內(nèi)以上區(qū)域連接減低，可能與認(rèn)知障礙發(fā)病機(jī)制相關(guān)，而Qin等［26］研究發(fā)現(xiàn)，SCP患兒DMN內(nèi)功能連接與對(duì)照組兒童無顯著差異，但DMN與其他網(wǎng)絡(luò)連接減低。造成這種差異的原因可能是患兒個(gè)體差異較大，不同類型及損傷模式的腦性癱瘓，其大腦改變也不一致［27］。未來研究需更加細(xì)化腦性癱瘓的亞型及損傷模式，并擴(kuò)大樣本量進(jìn)一步探討腦性癱瘓的神經(jīng)病理學(xué)機(jī)制。

本研究還發(fā)現(xiàn)，SCP患兒vAN內(nèi)右側(cè)中央后回、VNm雙側(cè)舌回功能連接減低。中央后回位于初級(jí)體感皮質(zhì)，涉及體感功能，SCP患兒中央后回局部區(qū)域一致性降低［28］，這與本研究結(jié)果相似，因此，中央后回功能連接減低很可能與SCP患兒感覺運(yùn)動(dòng)障礙有關(guān)。另外，SCP患兒VNm雙側(cè)舌回功能連接減低。舌回作為枕葉一部分，與視覺記憶、面部及空間識(shí)別有關(guān)。在重度抑郁患者中，舌回可能是抗抑郁反應(yīng)和維持正常認(rèn)知功能的關(guān)鍵區(qū)域［29］。本研究SCP患兒VNm內(nèi)雙側(cè)舌回功能連接減弱，進(jìn)一步解釋了患兒認(rèn)知功能受損的潛在原因。之前一項(xiàng)基于全腦功能連接分析對(duì)SCP的研究發(fā)現(xiàn)，SCP患兒雙側(cè)舌回功能連接減低［11］，與本研究結(jié)果相符。

本研究存在的局限：①屬于橫向研究，樣本量較小，后續(xù)應(yīng)擴(kuò)大樣本量進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)果的可重復(fù)性。②藥物誘導(dǎo)鎮(zhèn)靜對(duì)靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)存在一定影響［30］，目前仍未得到很好的解決，其對(duì)功能連接的結(jié)果不容忽視。③ICA是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，在識(shí)別靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)時(shí)仍有間接限制。獨(dú)立成分?jǐn)?shù)量的確定及識(shí)別獨(dú)立成分的可靠性仍未解決。未來的研究需不同的神經(jīng)影像分析方法探討SCP大腦功能連接改變。

綜上所述，本研究基于ICA探討伴PWMI的SCP患兒靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)功能連接改變，推測(cè)靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)功能連接改變可能成為早期診斷和識(shí)別SCP的影像學(xué)指標(biāo)。

［參考文獻(xiàn)］

［1］ YANG S，XIA J，GAO J，et al. Increasing prevalence of cerebral palsy among children and adolescents in China 1988-2020：a systematic review and meta-analysis［J］. J Rehabil Med，2021，53（5）：00195.

［2］ GULATI S，SONDHI V. Cerebral palsy：an overview［J］. Indian J Pediatr，2018，85（11）：1006-1016.

［3］ LIU C，PENG Y，YANG Y，et al. Structure of brain grey and white matter in infants with spastic cerebral palsy and periventricular white matter injury［J］. Dev Med Child Neurol，2024，66（4）：514-522.

［4］ REID L B，ROSE S E，BOYD R N. Rehabilitation and neuroplasticity in children with unilateral cerebral palsy［J］. Nat Rev Neurol，2015，11（7）：390-400.

［5］ JIANG H，LI X，JIN C，et al. Early diagnosis of spastic cerebral palsy in infants with periventricular white matter injury using diffusion tensor imaging［J］. AJNR Am J Neuroradiol，2019，40（1）：162-168.

［6］ LEE J D，PARK H J，PARK E S，et al. Motor pathway injury in patients with periventricular leucomalacia and spastic diplegia［J］. Brain，2011，134（Pt 4）：1199-1210.

［7］ MU X，NIE B，WANG H，et al. Spatial patterns of whole brain grey and white matter injury in patients with occult spastic diplegic cerebral palsy［J］. PLoS One，2014，9（6）：e100451.

［8］ AL-ARFAJ H K，AL-SHARYDAH A M，ALSUHAIBANI S S，et al. Task-Based and resting-state functional MRI in observing eloquent cerebral areas personalized for epilepsy and surgical oncology patients：a review of the current evidence［J］. J Pers Med，2023，13（2）：370.

［9］ SMITHA K A，AKHIL RAJA K，ARUN K M，et al. Resting state fMRI：a review on methods in resting state connectivity analysis and resting state networks［J］. Neuroradiol J，2017，30（4）：305-317.

［10］ BURTON H，DIXIT S，LITKOWSKI P，et al. Functional connectivity for somatosensory and motor cortex in spastic diplegia［J］. Somatosens Mot Res，2009，26（4）：90-104.

［11］ MU X，WANG Z，NIE B，et al. Altered regional and circuit resting-state activity in patients with occult spastic diplegic cerebral palsy［J］. Pediatr Neonatol，2018，59（4）：345-351.

［12］ LV H，WANG Z，TONG E，et al. Resting-State functional MRI：everything that nonexperts have always wanted to know［J］. AJNR Am J Neuroradiol，2018，39（8）：1390-1399.

［13］ DE LUCA M，BECKMANN C F，DE STEFANO N，et al. fMRI resting state networks define distinct modes of long-distance interactions in the human brain［J］. Neuroimage，2006，29（4）：1359-1367.

［14］ 唐久來，秦炯，鄒麗萍，等. 中國腦性癱瘓康復(fù)指南（2015）：第一部分［J］. 中國康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志，2015，30（7）：747-754.

［15］ PALISANO R J，ROSENBAUM P，BARTLETT D，et al. Content validity of the expanded and revised Gross Motor Function Classification System［J］. Dev Med Child Neurol，2008，50（10）：744-750.

［16］ ELIASSON A C，KRUMLINDE-SUNDHOLM L，ROSBLAD

B，et al. The manual Ability Classification System （MACS） for children with cerebral palsy：scale development and evidence of validity and reliability［J］. Dev Med Child Neurol，2006，48（7）：549-554.

［17］ 王燕娜，史惟. 復(fù)旦中文版溝通功能分級(jí)系統(tǒng)的信度和效度研究［J］. 中國循證兒科雜志，2017，12（5）：321-327.

［18］ VANHAUENHUYSE A，NOIRHOMME Q，TSHIBANDA L J，et al. Default network connectivity reflects the level of consciousness in non-communicative brain-damaged patients［J］. Brain，2010，133（Pt 1）：161-171.

［19］ MENON V. 20 years of the default mode network：a review and synthesis［J］. Neuron，2023，111（16）：2469-2487.

［20］ LAJINESS-ONEILL R，BRENNAN J R，MORAN J E，et al. Patterns of altered neural synchrony in the default mode network in autism spectrum disorder revealed with magnetoencephalography （MEG）：relationship to clinical symptomatology［J］. Autism Res，2018，11（3）：434-449.

［21］ ZHOU L，PU W，WANG J，et al. Inefficient DMN suppression in schizophrenia patients with impaired cognitive function but not patients with preserved cognitive function［J］. Sci Rep，2016，6：21657.

［22］ SCALABRINI A，VAI B，POLETTI S，et al. All roads lead to the default-mode network-global source of DMN abnormalities in major depressive disorder［J］. Neuropsychopharmacology，2020，45（12）：2058-2069.

［23］ GARCIA-ALVAREZ L，GOMAR J J，SOUSA A，et al. Breadth and depth of working memory and executive function compromises in mild cognitive impairment and their relationships to frontal lobe morphometry and functional competence［J］. Alzheimers Dement （Amst），2019，11：170-179.

［24］ 王薇薇，吳遜. 頂葉內(nèi)側(cè)——解剖、生理與癲癇［J］. 癲癇雜志，2022，8（6）：550-554.

［25］ BONNICI H M，RICHTER F R，YAZAR Y，et al. Multimodal feature integration in the angular gyrus during episodic and semantic retrieval［J］. J Neurosci，2016，36（20）：5462-5471.

［26］ QIN Y，LI Y，SUN B，et al. Functional connectivity alterations in children with spastic and dyskinetic cerebral palsy［J］. Neural Plast，2018，2018：7058953.

［27］ RADWAN A，DECRAENE L，DUPONT P，et al. Exploring structural connectomes in children with unilateral cerebral palsy using graph theory［J］. Hum Brain Mapp，2023，44（7）：2741-2753.

［28］ LI X，ZHANG M，LI K，et al. The altered somatic brain network in state anxiety［J］. Front Psychiatry，2019，10：465.

［29］ JUNG J，KANG J，WON E，et al. Impact of lingual gyrus volume on antidepressant response and neurocognitive functions in major depressive disorder：a voxel-based morphometry study［J］. J Affect Disord，2014，169：179-187.

［30］ QIU M，SCHEINOST D，RAMANI R，et al. Multi-modal analysis of functional connectivity and cerebral blood flow reveals shared and unique effects of propofol in large-scale brain networks［J］. Neuroimage，2017，148：130-140.