代数连通性揭示阿尔茨海默病中的调制高阶功能网络
神经元与认知
2026-02-16 v2 图像与视频处理
摘要
功能性磁共振是一种神经影像技术，通过测量全脑血氧水平依赖信号来分析大脑的功能活动。推导出的功能特征可用于探讨神经系统和精神疾病中的脑结构改变。在本研究中，我们采用超图模型来描述脑区之间的高阶功能关系，引入代数连通性(a(G))用于估计超边权重。该超图结构源自健康对照组，以构建跨个体的常见拓扑结构。后续分析的受试者群体涵盖阿尔茨海默病(AD)连续性受试者，包括轻度认知功能障碍和AD患者。进行统计分析和三个分类任务：HC vs AD、MCI vs AD、HC vs MCI，以评估三组间的差异以及超边权重作为功能特征的潜在价值。此外，还进行了中介分析，以评估a(G)值的可靠性，将a(G)值代表的功能信息作为介于tau-PET水平(阿尔茨海默病关键生物标志物)和认知评分之间的中介变量。该方法识别的超边数量在跨组统计上显著高于当前最先进方法。a(G)超边权重在所有三个二元分类中显示出更高的辨识力。最后，两个超边属于敏感/腹侧注意力和肢体运动网络，在tau生物标志物与认知衰退之间显示出部分中介效应。这些结果表明，a(G)可以是有效提取超边权重的方法，包括位于构成超边的脑区中且包含重要功能信息的生物信息。
引用
@article{arxiv.2508.01252,
title = {Algebraic Connectivity Reveals Modulated High-Order Functional Networks in Alzheimer's Disease},
author = {Giorgio Dolci and Silvia Saglia and Lorenza Brusini and Vince D. Calhoun and Ilaria Boscolo Galazzo and Gloria Menegaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.01252},
year = {2026}
}
备注
17 pages, 5 figures, submitted to a journal