基于EEG-fMRI融合的源定位技术，用于识别和阐明阵发性运动诱发性运动障碍的机制

《Cognitive Neurodynamics》：EEG-fMRI fusion-based source localization for the identification and mechanistic elucidation of paroxysmal kinesigenic dyskinesia

　　

摘要

阵发性运动诱发性运动障碍是一种罕见的神经系统疾病，其特征是短暂的、反复发作的运动异常，这些症状会严重影响患者的生活质量。以往的研究大多依赖单模态数据，这类数据虽能提供有关神经调控的部分信息，但受到时间分辨率与空间分辨率之间权衡的限制。为克服这一局限，我们开发了一种整合脑电图和功能性磁共振成像的多模态识别与追踪框架。我们提出了GTBL-AF，这是一种深度多模态神经架构，它通过图注意力机制、变换器以及双向长短期记忆网络来捕捉大脑功能的空间连接性和时间动态性，而交叉注意力机制则可实现不同模态之间的融合。在阵发性运动诱发性运动障碍的识别任务中，GTBL-AF的分类准确率达到了94.2%，显著优于单模态方法。通过结合基于偶极子的脑电图源定位以及相位锁定值连接性分析，我们发现包括前额叶皮层、颞极以及顶叶联合区在内的关键皮质区域的时间复杂性增加，功能连接也发生了重组。利用样本熵和小世界指标进行的全脑分析显示，该疾病患者的动态不确定性更高，小世界特性更为明显，这表明存在补偿性的神经调控机制。此外，基于网络的统计分析还发现了负责认知控制与运动启动的神经回路中存在异常的同步连接现象。本研究为阵发性运动诱发性运动障碍提供了一种深度脑电图–功能性磁共振成像多模态融合框架，同时也证明了该疾病存在广泛的网络重组织现象。这些发现有助于深入理解该疾病的病理生理机制，同时为未来的多模态辅助诊断及个性化临床评估提供方法学参考。