人类灰 Fasciola 的三维形态测量与计算建模：记忆网络中隐藏的“大门”

《Neuroinformatics》：3D Morphometric and Computational Modeling of the Human Fasciola Cinerea: A Hidden Gate of Memory Networks

构建后海马尾FC的三维模型并验证其作为乘法门控器的理论，发现厚度与FC至RSC连接强度正相关，曲率呈负相关，计算模型能复现观察到的功能耦合。

　　

摘要

灰带（Fasciola cinerea，简称FC）是位于海马尾部后方的一条细长的弧形皮质结构，其人体形态和在神经网络中的作用尚未得到充分研究。本研究旨在构建一个可重复的体内三维（3D）模型来描述FC的形态特征，量化其几何参数，并分析其在后内侧记忆网络中的结构和功能连接性。同时，我们测试了一个受纤维追踪结果限制的计算模型，在该模型中FC被视作一个具有调节功能的“门控结构”。研究使用了7个T磁共振成像（MRI）数据集，包括结构成像、扩散成像和静息态功能性磁共振成像（fMRI）数据，这些数据均基于BigBrain和Julich-Brain预定义的模型框架进行数据处理。通过半自动化的、基于解剖图谱的流程对FC进行了分割，并计算了其形态学参数（体积、厚度、宽度、曲率以及Laplace–Beltrami谱形状）。评估模型可靠性的指标包括Dice系数、95% Hausdorff距离和重测内相关性系数（ICC）。利用扩散纤维追踪技术分析了FC向 retrosplenial 结构（RSC）、海马旁结构（PHC）、后扣带回（PCC）和丘脑等目标的连接路径。静息态神经耦合通过Fisher-z相关性和窄带相干性进行分析。基于纤维追踪结果和形态学参数，我们利用Wilson–Cowan神经质量模型模拟了FC对RSC的调控作用，并对模型进行了优化。分割结果的可靠性较高：Dice系数为0.78±0.05，95% Hausdorff距离为1.62±0.41毫米，体积ICC为0.88，厚度ICC为0.82。群体形态学数据显示，FC的体积为84.3±17.9立方毫米，平均厚度为0.92±0.15毫米，宽度为1.86±0.31毫米，中心线长度为14.2±2.1毫米。FC与其他脑区的连接性表现为：FC→RSC为0.21±0.09，FC→PHC为0.18±0.08，FC→PCC为0.11±0.06，FC→丘脑为0.06±0.04。其中FC与RSC之间的静息态耦合最强（z值=0.24±0.12），且这种耦合存在慢带增强现象。厚度能够预测FC与RSC之间的连接强度（β值=0.17/毫米），而较高的曲率则与这种耦合呈负相关。所建立的门控模型成功再现了实验观察到的FC与RSC之间的耦合现象（r值=0.52±0.11），形态学参数的调整进一步提高了模型的拟合度（Δr=+0.06）。我们提出了一个基于解剖学事实、经过数学验证的3D FC模型，该模型将微观结构与宏观层面的神经连接性联系起来。FC在后内侧记忆网络中具有显著的调节作用，其形态学特征和依赖性门控机制为进一步的研究提供了可验证的标志物，有助于实现个体化分析和临床应用。

灰带（Fasciola cinerea，简称FC）是位于海马尾部后方的一条细长的弧形皮质结构，其在人体中的形态特征和在神经网络中的作用尚未明确。本研究旨在构建一个可重复的体内三维（3D）模型来描述FC的形态特征，量化其几何参数，并分析其在后内侧记忆网络中的结构和功能连接性。同时，我们测试了一个受纤维追踪结果限制的计算模型，在该模型中FC被视作一个具有调节功能的“门控结构”。研究使用了7个T磁共振成像（MRI）数据集，包括结构成像、扩散成像和静息态功能性磁共振成像（fMRI）数据，这些数据均基于BigBrain和Julich-Brain预定义的模型框架进行数据处理。通过半自动化的、基于解剖图谱的流程对FC进行了分割，并计算了其形态学参数（体积、厚度、宽度、曲率以及Laplace–Beltrami谱形状）。评估模型可靠性的指标包括Dice系数、95% Hausdorff距离和重测内相关性系数（ICC）。利用扩散纤维追踪技术分析了FC向 retrosplenial 结构（RSC）、海马旁结构（PHC）、后扣带回（PCC）和丘脑等目标的连接路径。静息态神经耦合通过Fisher-z相关性和窄带相干性进行分析。基于纤维追踪结果和形态学参数，我们利用Wilson–Cowan神经质量模型模拟了FC对RSC的调控作用，并对模型进行了优化。分割结果的可靠性较高：Dice系数为0.78±0.05，95% Hausdorff距离为1.62±0.41毫米，体积ICC为0.88，厚度ICC为0.82。群体形态学数据显示，FC的体积为84.3±17.9立方毫米，平均厚度为0.92±0.15毫米，宽度为1.86±0.31毫米，中心线长度为14.2±2.1毫米。FC与其他脑区的连接性表现为：FC→RSC为0.21±0.09，FC→PHC为0.18±0.08，FC→PCC为0.11±0.06，FC→丘脑为0.06±0.04。其中FC与RSC之间的静息态耦合最强（z值=0.24±0.12），且这种耦合存在慢带增强现象。厚度能够预测FC与RSC之间的连接强度（β值=0.17/毫米），而较高的曲率则与这种耦合呈负相关。所建立的门控模型成功再现了实验观察到的FC与RSC之间的耦合现象（r值=0.52±0.11），形态学参数的调整进一步提高了模型的拟合度（Δr=+0.06）。我们提出了一个基于解剖学事实、经过数学验证的3D FC模型，该模型将微观结构与宏观层面的神经连接性联系起来。FC在后内侧记忆网络中具有显著的调节作用，其形态学特征和依赖性门控机制为进一步的研究提供了可验证的标志物，有助于实现个体化分析和临床应用。