特邀综述 | 注意缺陷多动障碍脑结构连接组研究
亮点：
本文从体素、纤维束以及脑网络水平三方面回顾总结了ADHD基于扩散磁共振成像的结构连接组学研究现状。
ADHD在结构连接组学的改变在一定程度上可以实现疾病的诊断分类和症状预测。
本文提出目前ADHD的结构连接组学研究存在的问题和局限并对未来研究方向提出建议和展望。
前言
目前注意缺陷多动障碍（Attention-deficit/hyperactivity disorder，ADHD）被认为是一个存在“大脑失连接”的神经发育性疾病。在过去十年中，大量研究采用非侵入性的扩散磁共振成像技术（dMRI）发现ADHD患者以白质纤维为基础的结构连接发生了改变且这些改变和ADHD核心症状以及认知缺陷有关。本文从体素、纤维束以及脑网络水平三个方面回顾总结了ADHD基于扩散磁共振成像的结构连接组研究现状。
基于体素和纤维束的研究发现ADHD的白质微结构异常主要存在于额叶-纹状体纤维束，胼胝体，皮质脊髓束，以及扣带束。基于网络的研究发现ADHD患者的脑网络全局和局部效率、前额叶和顶叶的节点属性均存在异常。上述结构连接组学的改变在一定程度上可以实现ADHD的诊断分类和症状预测。该研究结果提示ADHD异常的结构组学特征可能是ADHD精神病理学的潜在神经基础，且未来可作为用于临床评价的影像学指标。
然而，目前各个研究纳入的样本人群特征和分析方法不一致导致各研究报道的结果不一，因此这些研究结果还不能直接转化用于临床诊疗。未来的研究可利用 1）更大数量和更同质的样本对目前研究结果进行进一步验证；2）更高阶的扩散磁共振成像技术和分析方法，对白质纤维进行更准确的追踪；3）基于维度的分析更好地解析ADHD疾病本身的异质性，有助于加深我们对ADHD神经生物机制的理解。
扩散磁共振成像以及结构连接组
扩散磁共振成像相关基本概念
水分子在大脑中主要有两种扩散模式: 一种是各向同性扩散，即水在各个方向上都是自由扩散；另一种是各向异性扩散，即沿轴突的扩散比垂直于轴突的扩散要强得多。由于白质中的水受到方向较为一致的轴突或髓鞘的限制，故白质中主要是各向异性扩散。通常，用三个特征值（λ1，λ2，λ3）和三个特征向量来描述扩散的程度和方向。根据三个特征值，可以推导出各向异性分数（fractional anisotropy，FA）、平均扩散系数（mean diffusivity，MD）、径向扩散系数（radial diffusivity，RD）和轴向扩散系数（axial diffusivity，AD）。其中最常用的参数是 FA，它描述了每个体素的各向异性程度，并与纤维束方向的一致性程度有关。FA 值范围从0到1，0表示完全各向同性扩散，1表示扩散被约束在某单一方向。FA 最初被认为是白质微结构“完整性”定量参数。然而随后一些学者提出，FA 的变化不应该简单地解释为微结构完整性的变化，因为当轴突直径较大、纤维束密度较低或纤维交叉时，FA 值也会较低。尽管 FA 对髓鞘形成、轴突方向一致性、轴突直径和密度都很敏感，但对白质具体的变化类型，它的特异性较小。MD 描述了水分子的平均扩散程度，MD值在白质中较低，但是在水分子自由运动的脑脊液中较高。RD 反映垂直于主扩散方向的扩散情况，通常在脱髓鞘白质中较高。AD 反映沿着主扩散方向的扩散情况，当存在轴突损伤(或部分容积效应)时其数值减小。这四个参数可以用以下公式计算：
其中λ1表示主扩散方向的扩散，λ2和λ3表示垂直于主方向的扩散。
基于扩散磁共振成像的结构连接组分析
在基于扩散磁共振成像的结构连接组的研究中，主要有三种分析方法: 基于体素、基于纤维束追踪和基于网络的分析方法（图1）。
在基于体素的分析（voxel-based analysis，VBA）中，大脑通常被标准化到模板空间，然后对全脑体素进行探索性分析。这一方法的缺陷是，分析假定标准化是完美的，且海量的体素包含许多噪声，导致该方法的统计能力较差。一种改进的方法是基于纤维束的空间统计分析（tract-based spatial statistics，TBSS），该方法包括一个骨架化处理的步骤来解决配准不准确的问题，并且由于体素数量减少而获得更好的统计效能。由于 TBSS 解决了传统 VBA 方法的局限，它是目前较为广泛使用的基于体素的分析方法。全脑 VBA 和 TBSS 从体素的角度反映了局部结构连接组的白质微结构特征，而不需要预先定义某一特定白质纤维束，从而适合进行探索性分析。
图1 扩散磁共振成像通过白质水分子扩散特性从局部微观和宏观网络两个角度反映结构连接组特征。
第二种方法是利用纤维追踪技术重建白质纤维束，并定量研究特定纤维束的扩散参数。在追踪重建纤维束之后，可以沿着纤维束走行提取多个位点的扩散参数，用来描述沿纤维束不同位置的扩散参数的变化。这种沿纤维束多位点的定量方法比直接算平均值获得更多的信息，并且有助于确定纤维束局部变化的具体位置。与基于体素的方法（VBA 和 TBSS）相比，纤维追踪技术可以更具体和完整地考察纤维束微结构情况，从而反映结构连接组中边的性质。
第三种方法是应用图论模型构建脑网络。传统的扩散参数提供关于白质微结构特性的信息，而结构连接组学还可以从网络的角度描绘各脑区之间的结构连接模式，揭示脑网络全局和局部的信息交流，从而揭示大脑的组织构造。大脑可以被映射为一个复杂的网络，由一系列节点（皮层体素或灰质脑区）和一系列节点之间的边（纤维追踪的流线）组成。一旦定义了网络节点和边，几个关键的图论指标，包括路径长度，集群系数，全局和节点效率等，可以用来描述大脑网络的拓扑结构属性。具体来说，对于一个给定的网络，路径长度反映了网络内部平行或分布式信息传输的能力；集群系数反映了网络内部局部互连的密度；如果一个网络的最短路径长度小，集群系数高，那么该网络倾向于拥有一个小世界网络属性，即以较低的连接消耗实现高效的信息分离和整合。一些基本的脑网络指标如图2所示。基于这些指标，人脑的结构连接体被发现具有小世界属性、模块化结构和节点中心。
图2 脑网络属性参数示意图
ADHD的异常结构连接组特征
基于体素的研究
ADHD 的扩散张量成像（DTI）研究的数量近年来逐渐增加，已有三个荟萃（meta）分析总结了研究结果。最初，van Ewijk 等人（2012）系统回顾了7个感兴趣区域（ROI）研究，并使用激活似然估计meta分析汇总了9个 VBA 研究(包括两项 TBSS 研究)，共包括173名 ADHD 患者和169名健康对照（年龄从7岁到49岁）。对 ROI 研究和 VBA 研究的总结产生了不同的结果：7项 ROI 研究报告了大范围白质区域 FA 的降低，包括前放射冠、皮质脊髓束、扣带回、胼胝体、下纵束和上纵束、内囊、尾状核和小脑，而 VBA 的meta分析显示以下5个区域 FA 存在升高或降低: 右前放射冠、左小脑、双侧内囊和右侧胼胝体小钳。两类分析发现了一些共同的异常区域，如前放射冠、内囊和小脑。然而，两种分析结果的差异仍然是明显的，特别是在FA升高还是降低方面。这可能是由于数据处理方法的不同以及 VBA 研究中有更多的纤维交叉区域造成的。总的来说，该研究指出ADHD患者（包括儿童、青少年和成人）白质微结构改变主要位于额叶-纹状体-小脑神经环路。
后来，chen等人（2016）对10个TBSS研究进行了meta分析，共纳入470名成人和非成人 ADHD 患者和477名健康对照。分析结果发现 ADHD 患者的胼胝体压部、 左侧胼胝体毯和右侧胼胝体矢状层的FA较低。随后回归分析发现，胼胝体压部 FA降低与 ADHD 患者的年龄呈负相关，提示年龄对脑白质异常的进展有潜在的影响。该研究结果强调了胼胝体在ADHD中的作用，表明除了额叶-纹状体-小脑环路外，大脑两半球之间的通讯存在异常，枕叶和颞叶的白质纤维异常可能也是 ADHD的病理生理机制的一部分。
最近，Aoki等人（2018）对14个VBA和13个TBSS 研究分别进行了 meta 分析，并且评估了头部运动对 TBSS研究结果的影响。值得注意的是，这两个meta分析得到了完全不同的结果：VBA的meta分析发现 ADHD 患者左扣带回、胼胝体前部和左侧额枕下束FA升高，而前扣带回和双侧眶额叶白质FA降低，但 TBSS的meta分析显示胼胝体峡部、胼胝体后中部、右侧额枕下束、左侧下纵束和右侧上纵束 FA 降低。考虑到ADHD患者在扫描时容易产生头动，他们还考察了头动对TBSS结果的影响。大约一半的研究发现了头动的组间差异，而头动没有组间差异的研究也没有发现FA的组间差异。该meta分析一方面进一步为胼胝体在ADHD病理生理学中的作用提供了证据，提示ADHD存在异常的跨半球结构连接；另一方面，它表明 DTI结果可能受到头动的影响。因此，未来的 DTI研究应该更严格的控制和校正头动，以避免头动的组间差异对结果产生影响。
随后我们在 PubMed/MEDLINE 数据库中对全脑 VBA 和 TBSS 研究进行了更新搜索，另外发现了11篇TBSS研究。值得注意的是，这些研究中只有三项发现了组间显著差异：两项研究在相对严格的头动控制后，发现ADHD患者在胼胝体的膝部和后部FA 降低，RD 增加；一项研究发现注意缺陷型ADHD患者的前丘脑辐射束，双侧下纵向束，左侧皮质脊髓束存在FA升高，而混合型ADHD患者在双侧扣带束FA升高。另外八项研究未发现FA或MD具有显著组间差异；另有一些研究使用维度方法发现FA/MD 和症状/认知表现之间有显著的相关性。
综上所述，既往基于体素的研究发现额叶-纹状体-小脑神经环路和胼胝体的白质微结构改变是ADHD较为一致和显著的改变（图3）。特别地，在控制头动后，胼胝体微结构改变是最一致的发现。
图3. ADHD患者额叶-纹状体-小脑回路（A）和胼胝体CC（B）的白质微结构异常。
基于纤维追踪的研究
1）额叶-纹状体束
额叶-纹状体回路的异常与认知功能以及灵活适应环境变化的能力下降有关。纹状体与前额叶之间有两条主要的多巴胺能通路: 一条通路连接纹状体与内侧和背外侧前额叶皮质，另一条通路连接纹状体与眶额叶和杏仁核。
有八个研究将额叶纹状体束作为感兴趣区进行研究，虽然这些研究在成像技术（扩散谱成像、高角分辨率扩散成像，扩散张量成像），扫描参数（场强、扩散梯度数目、b值），纤维追踪算法（确定性纤维追踪和概率纤维追踪）和扩散模型（张量模型、限制球形卷积模型）各不相同，但都发现该纤维束FA在ADHD中普遍低于正常人。将额叶-纹状体束作为一个整体的研究发现，下降的 FA 与较差的注意力和非语言智力有关。前额叶不同亚区，如眶额叶、背外侧前额叶、腹外侧前额叶和内侧前额叶，和纹状体之间的纤维束FA降低与不同类型的执行功能缺陷有关。连接前额叶和纹状体各亚区的纤维束FA降低与 ADHD 儿童攻击性的增加有关。
2）胼胝体
胼胝体是全脑最主要和最大的连合纤维束，负责大脑的两侧半球间的交流。先前的三个基于体素的meta分析都支持了ADHD与胼胝体异常的联系，但是胼胝体的纤维追踪研究却报告了各不相同的结果。针对ADHD最新的一项扩散谱成像研究纳入了279名7-60岁ADHD患者、121名健康兄弟姐妹和626名正常对照，通过全脑纤维追踪后发现ADHD患者胼胝体压部FA降低。进一步研究发现儿童ADHD的胼胝体相对正常人没有偏离，而成人ADHD的胼胝体前额叶部分存在负向偏离，胼胝体感觉运动和顶叶部分存在正向偏离。同时典型相关分析发现胼胝体FA和执行功能、言语智商、注意功能有显著相关。另一项基于扩散谱成像的全脑纤维追踪研究发现，未用药ADHD儿童的胼胝体AD高于正常对照，且升高的AD值与 ADHD 症状、持续注意力和工作记忆有关。
为了探究胼胝体不同分段的改变情况，Langevin等人（2014）将胼胝体分为前额叶、上额叶、上顶叶、后顶叶、颞叶和枕叶六个节段，发现 儿童ADHD患者胼胝体的额叶节段FA 减少。相关分析表明，听觉注意和执行功能评分与胼胝体额叶和顶叶段FA 值呈正相关。Lin等人（2020）还考查了 ADHD 女孩的胼胝体大钳和胼胝体小钳的特征性改变，发现胼胝体大钳中右侧枕叶处FA值降低，RD值升高，并与多动冲动性和控制能力有关。
3）扣带束
扣带束与扣带皮层相连，与情绪控制和认知过程有关。针对ADHD的扣带束纤维追踪的研究结果不一致。Versace 等人探究了126名儿童期患病的成人ADHD（平均年龄 34.3岁）和58名健康成年人（平均年龄 33.9岁）的18个主要脑白质束的局部异常，并观察到双侧扣带束角部的FA较低。亚组分析显示，缓解和非缓解ADHD患者的FA均低于正常成人，提示儿童期 ADHD对扣带束微结构有潜在长期的损伤性影响。相反，另一研究对7至20岁的654名ADHD使用概率跟踪重建全18个主要纤维束，在所有纤维束中均没有发现FA存在显著改变。但值得注意的是，右侧扣带束角部较低FA与高度活跃冲动症状的严重程度相关，强调了右侧扣带束角部在多动冲动中的潜在作用。一项专门针对膝下扣带束的研究也未发现组间差异，但是左侧膝下扣带的FA 和RD与 ADHD 症状严重程度之间有显著的相关性。
4）皮质脊髓束
儿童ADHD患者往往在精细运动的控制方面存在缺陷，而皮质脊髓束对运动控制功能的实现至关重要。Bu 等人（2020）借助基于张量的确定性纤维追踪和沿纤维束多位点定量分析的方法，发现 ADHD患者在右侧皮质脊髓束的大脑脚和内囊后肢呈现相反的FA改变，且该变化与注意功能和反应抑制有关。不过该研究有两个局限性：首先采用张量法估计给定体素内的纤维束方向，无法克服纤维束交叉问题；其次，没有考察 ADHD 儿童运动功能与 CST 白质微结构之间的关系。随后，Hyde 等人基于约束球形卷积模型对皮质脊髓束进行基于纤维体素的分析（fixel-based analysis），一定程度上克服了前一研究的局限性。他们发现ADHD儿童的右侧皮质脊髓束的纤维密度、纤维横截面和纤维密度横截面均降低。虽然 ADHD 儿童在精细运动任务中表现明显较差，但运动表现与皮质脊髓束微结构之间没有相关性。最近，Fuelscher 等人（2021）也对包括皮质脊髓束在内的14个主要纤维束进行了固纤维体素分析，发现ADHD患者双侧皮质脊髓束的纤维密度、纤维横截面和纤维密度横截面均降低，但是该改变与症状严重程度无显著相关性。
综上，ADHD的纤维追踪研究虽然使用不同的成像技术和模型，但和VBA与TBSS研究类似地，都发现额叶纹状体环路和胼胝体的改变（图4a 和 b）。另一方面，考虑到ADHD与运动功能、反应抑制和情绪调节的相关性，纤维追踪研究还发现了扣带束和皮质脊髓束的微结构改变（图4c 和 d）。纤维追踪结果发现了更多的与ADHD精神病理学相关的纤维束微结构改变并提示ADHD的结构连接存在异常。
图4. ADHD中四种常见纤维束的图示
基于网络的研究
对于ADHD儿童的白质结构网络，早期有综述研究指出ADHD儿童的结构网络具有更接近规则网络的属性，具体表现为全局效率降低，局部效率升高，前额叶、眶额叶-纹状体和小脑的结构连接存在异常。本文对近年来ADHD的白质结构网络文献进行补充搜索后，有如下新发现：1）ADHD儿童在枕叶、顶叶、颞叶均存在增强的结构连接且和ADHD症状严重程度正相关。2）ADHD儿童的多个hub脑区的FA降低，包括额叶上部、扣带回后部、颞叶下部和顶叶上部。3）右侧杏仁核和海马旁回的节点度中心性降低。
对于成人ADHD，脑网络全局效率降低和不对称性降低是为一致的发现。在全局水平，ADHD患者的左侧半球呈现更明显的小世界属性，而右侧半球全局效率更高。在节点水平，额上回、中央沟盖、壳核的节点效率左侧不对称性更明显。同时，有一研究报道成人ADHD和正常对照在全局网络属性上并无差异，但ADHD患者呈现较低的局部网络效率和较高的局部集群系数，且和较高的症状评分有关。
综上，ADHD儿童的网络拓扑属性主要表现为较低的全局效率，较高的局部效率，以及“rich club”网络内的结构连接异常；而ADHD成人表现为较低的全局效率，异常的节点属性，和半球不对称性降低。这些网络异常与 ADHD 症状的严重程度相关。未来还需要纵向研究进一步探究ADHD患者从儿童期到成年期的网络变化轨迹。
ADHD的结构连接组对诊断和症状的预测
诊断分类
在儿童ADHD中，采用各项异性模式（mode of anisotropy）和症状评分对ADHD诊断准确率高达94.12%。随后的研究多提取多模态磁共振影像特征对ADHD进行分类判别。例如Sun等人利用白质微结构和灰质形态学参数，通过随机森林算法对ADHD患儿和健康对照进行分类，准确率达到73.7%，判别效能最佳的白质脑区为左侧大脑脚；Zhou等人（2021）综合结构、功能、白质三个模态特征对ADHD患儿判别的准确率为64.3%；Yoo等人（2020）综合结构、功能、白质以及基因和临床特征对ADHD患儿进行判别，通过将不同特征进行组合和对比后发现，白质张量合并灰质形态和体积的准确率最高为84.4%。
成人ADHD的判别准确率整体低于儿童。Chaim-Avancini等人（2017）通过支持向量机整合了灰质结构和白质微结构特征，诊断准确性仅有66.0%。Luo 等人将几个基本的机器学习模型合并为一个模型，然后通过对多个神经影像特征训练，包括皮质厚度、表面积、灰质体积、白质体积和FA、功能连接性和 功能网络拓扑属性。该模型的分类准确率为76.6%，其中右侧额下回的节点效率、右侧额中回和右侧顶下小叶之间的功能连接和右侧杏仁核体积是最重要的3个特征。
症状预测
冲动和攻击性在ADHD儿童中较为普遍。一项研究使用 LASSO 回归从连接黑质/中脑腹侧被盖区和3个纹状体脑区（边缘，执行和运动区）的6个白质纤维束来预测患者的冲动性。另一项研究通过两个独立的多变量分析，即偏最小二乘回归和支持向量回归，证明了额叶-伏隔核之间的白质纤维可以预测 ADHD 儿童的攻击行为。另外，有研究发现治疗前更高的全局效率和右侧缘上回更高的局部效率可以预测症状缓解。
展望
尽管扩散磁共振研究已经揭示了ADHD结构连接组的特征性改变，但目前的研究还存在一些缺陷，阻碍了我们对 ADHD 相关神经机制的进一步理解。在此，我们对今后的研究方向提出了以下展望。
1）首先，不可否认的是近年来很多研究并未发现明显的组间差异。我们认为缺乏显著差异可能与纳入的被试和ADHD疾病本身的异质性以及大多数研究所使用的方法不同有关。尽管大多数研究已经招募了年龄和性别匹配的参与者，但参与者中存在的共病和药物史肯定会增加被试者之间的变异性，并且可能是一些无关变量。因此，未来的研究应该尽量纳入较同质的被试者，如年龄范围，性别（仅男性或女性）和治疗历史（未用药，精神兴奋剂，或行为治疗）。
2）ADHD一直被认为是一种复杂的异质性疾病，患者在核心症状、认知功能障碍、环境因素、遗传风险、大脑功能和结构等方面存在差异。因此目前单纯采用病例-对照研究范式可能不太恰当。维度分析可以更好地解析ADHD异质性。另一方面，应该尝试探索基于大脑结构和功能的生物学亚型，并使用数据驱动方法建立有效的行为预测模型。近年来，一些研究者根据脑网络的功能连接模式发现了ADHD的亚型，并对症状和认知控制功能进行了预测。然而，很少有研究基于白质建立亚型和预测症状。因此，在未来的研究中，有必要整合症状、认知功能和结构连接组，探索 ADHD 的生物亚型，以加深我们对 ADHD 发病机制的理解，促进 ADHD 治疗的精准治疗。
3）ADHD的神经发育假说表明ADHD儿童的大脑存在发育延迟成熟。ADHD的结构和功能研究表明，大脑前额叶的皮层厚度和默认模式网络与任务网络之间的功能连接均延迟发育。然而，ADHD脑白质随年龄的发育轨迹仍不清楚。基于大数据的纵向研究设计将有助于描绘ADHD 患者白质的微结构和结构连接组的发育模式。尽管既往研究表明，脑区间的结构协变网络可以部分反映白质纤维通路，但本文主要侧重于脑区间的直接白质连接。未来对 ADHD 的结构连接组的研究需要整合结构协变网络和白质纤维，这样才能从多尺度和多模态角度全面探明网络异常特征。
4）ADHD的结构网络与功能网络之间的耦合关系仍有待探究。研究多模态网络之间的关系有助于理解功能信息是如何通过结构连接传递的，以及结构是如何帮助功能网络形成的。对正常发育人群的研究表明，随着年龄的增长，结构-功能耦合程度增强，与发育过程中的执行功能增强呈正相关。ADHD患者是否存在非典型的结构和功能连接的耦合关系，以及结构-功能耦合与ADHD精神病理学之间有无关系，这些问题仍有待回答。
5）目前研究药物对白质影响的研究还很少。只有一个随机双盲安慰剂对照试验探讨了哌醋甲酯对ADHD脑白质的影响。在经过16周治疗后，ADHD 男孩的多个联合纤维束和胼胝体的FA增加，而成年ADHD男性和接受安慰剂的被试FA没有变化。未来需要更大样本量的研究来进一步研究不同药物对ADHD白质的影响。
6）一些扩散磁共振分析的方法学问题也值得注意。头动在 MRI扫描中被认为是一个非常重要的干扰因素，特别是在 ADHD 患者中。鉴于扫描时头会导致假阳性结果，故应该尽量减少头动的影响。我们建议在整个数据收集和处理过程中严格进行质量控制，包括对儿童进行教育或模拟扫描，在多个扫描环节进行休息，定性（视觉检查）和定量（转动、平动和位移）评估头动情况，以及使用统计分析进行头动校正。以下是一些包含头动校正软件包: FSL (https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/FSL/fsl/fslwiki/), MRtrix3 (https://www.mrtrix.org/)，ExploreDTI (http://explioredti.com/)和 QSIPrep (https://qsiprep.readthedocs.io/en/latest/index.html)。
7) 由于传统的 DTI在纤维交叉和部分体积效应方面存在一些固有的局限性，因此可考虑采用更先进的扩散成像技术和模型。基于扩散谱成像、高角分辨率扩散成像和球型反卷积算法的纤维重建可以更精确描绘真实的复杂白质纤维结构，因为它们可以估计单个体素中的多个纤维方向。与这些数学模型不同的是，生物物理组织模型，如神经元方向分散和密度成像（neurite orientation dispersion and density imaging），可以将体素内的组织分为细胞内、细胞外和自由水成分。与DTI相比，该方法对于捕获灰质和白质的细胞和突触的微结构有更大的潜力。在未来，应用更高阶的模型和方法将有助于更深入了解ADHD的神经病理基础。此外，随着研究不断揭示脑白质 fMRI 信号的存在及其意义，除了微结构特性外，脑白质的功能特性也值得进一步研究。事实上，我们最近的研究揭示了 ADHD 儿童两种不同的白质功能网络模式，即多动相关的高功能网络和注意缺陷相关的低功能网络。ADHD患者脑白质的功能构造在未来需要进一步的研究，这将为理解ADHD的精神病理学提供一个全新的视角。
本文第一作者卜暄，博士毕业于四川大学华西磁共振研究中心，现为北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室博士后，从事儿童青少年大脑异常发育的磁共振影像学研究。其博士期间的研究主要围绕儿童青少年 ADHD白质结构与功能异常展开，探究ADHD儿童白质结构与功能的特征性改变及其与临床症状、认知功能的关联，迄今已在Translational Psychiatry，Journal of Psychiatry and Neuroscience, Brain Communications等杂志发表相关SCI论文5篇。
本文通讯作者贺永教授是本刊编委会成员之一。贺永教授为北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室副主任，神经影像大数据与人脑连接组学北京市重点实验室创始主任，麦戈文脑科学研究院课题组长，国家杰青，国家基金委创新研究群体学术带头人。担任国际期刊Neuroimage和Human Brain Mapping的编委和副主编。在PNAS、Brain、Biol Psychiatry、Trend Neurosci等国际主流刊物发表SCI论文200余篇，谷歌学术引用40000余次，H指数93，连续五年被评为“全球高被引学者”。贺教授是国际上最早采用多模态脑成像技术和复杂网络计算理论研究人脑连接组的学者之一，他的系列研究成果对于从脑网络水平理解人脑结构和功能的连接规则、发育机制以及探索脑疾病的临床评估方法具有重要价值。此外，他带领团队开发了人脑连接组智能分析和可视化平台，被全球1500余个科研机构和医院广泛用于脑认知、脑发育和脑疾病研究。课题组网站：helab.bnu.edu.cn
• 引用本文
Xuan Bu, Miao Cao, Xiaoqi Huang, Yong He, The structural connectome in ADHD, Psychoradiology, Volume 1, Issue 4, December 2021, Pages 257-271, https://doi.org/10.1093/psyrad/kkab021
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