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Cerebral Blood Flow Characteristics of Boys with Different Subtypes of Attention Deficit Hyperactivity Disorder and Their Relationship with Executive Function
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摘要:目的
基于动脉自旋标记(arterial spin labeling，ASL)技术分析不同亚型注意缺陷多动障碍(attention deficit and hyperactive disorder, ADHD)患儿脑血流(cerebral blood flow, CBF)特征差异及其与执行功能的关系。
方法本研究为病例对照研究。以2015年7月—2019年12月北京大学第六医院门诊就诊的ADHD患儿为ADHD组，并以2021年1月—12月普通中小学在读学生为健康对照组。两组均完成伪连续ASL序列扫描以测定CBF，并采用执行功能行为评定量表(behavior rating inventory of executive function，BRIEF)家长版评估执行功能。比较不同亚型ADHD患儿与健康对照儿童CBF差异。对于存在组间差异的脑区，提取其CBF值，与BRIEF评分构建线性回归模型，以进一步明确差异脑区与执行功能之间的关系。
结果最终纳入ADHD男童134例[注意缺陷为主型ADHD(ADHD predominantly inattentive subtype, ADHD-I)83例，混合型ADHD(ADHD combined subtype, ADHD-C)51例]，健康对照男童25名。组间比较显示，ADHD-C患儿左侧颞中回CBF较ADHD-I患儿(P=0.010)、健康对照儿童(P＜0.001)显著降低，而ADHD-I患儿与健康对照儿童之间无显著差异(P=0.280)。线性回归模型校正月龄、总智商评分后显示，ADHD-C患儿左侧颞中回CBF与BRIEF中的计划/组织评分呈负相关(β=-0.062，P=0.030)。
结论ADHD-C男童左侧颞中回CBF显著低于ADHD-I男童和健康对照男童，且降低的局部CBF可能与ADHD-C在组织和计划能力方面的执行功能缺陷有关，该结果为进一步理解ADHD亚型的神经生物学机制提供了新视角。
Abstract:ObjectiveTo analyze the differences in cerebral blood flow (CBF) characteristics among children with different subtypes of attention deficit and hyperactivity disorder (ADHD) and their relationship with executive function using arterial spin labeling (ASL) technology.
MethodsA case-control study was conducted, including children diagnosed with ADHD at the outpatient clinic of Peking University Sixth Hospital from July 2015 to December 2019 as the ADHD group, and typically developing schoolchildren from January to December 2021 as the healthy control group. Both groups underwent pseudo-continuous ASL (pCASL) scanning to measure CBF, and executive function was assessed using the parent version of the Behavior Rating Inventory of Executive Function (BRIEF). Differences in CBF between ADHD children and healthy controls were compared. For brain regions showing significant group differences, CBF values were extracted and linear regression models were constructed with BRIEF scores to further explore the relationship between regional CBF and executive function.
ResultsA total of 134 boys with ADHD were included[83 with ADHD predominantly inattentive subtype (ADHD-I) and 51 with ADHD combined subtype (ADHD-C)], along with 25 healthy control boys. Intergroup comparisons revealed that the CBF in the left middle temporal gyrus was significantly lower in ADHD-C children compared to both ADHD-I children (P=0.010) and healthy controls (P < 0.001), while no significant difference was observed between ADHD-I children and healthy controls (P=0.280). After adjusting for age and total IQ scores, the linear regression model showed that the CBF in the left middle temporal gyrus of ADHD-C children was negatively correlated with the planning/organization score on the BRIEF (β=-0.062, P=0.030).
ConclusionsThe CBF in the left middle temporal gyrus of boys with ADHD-C is significantly lower than that of boys with ADHD-I and healthy controls. This reduced regional CBF may be associated with executive function deficits in organization and planning abilities in ADHD-C, providing new insights into the neurobiological mechanisms underlying ADHD subtypes.
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注意缺陷多动障碍(attention deficit and hyperactivity disorder, ADHD)是一种常见的神经发育障碍，主要表现为与年龄不相称的注意力不集中、多动和冲动行为。研究显示，儿童和青少年中ADHD患病率为5.9%~14%[1]，其中男孩患病率是女孩的2倍[2]。根据临床症状，ADHD可分为注意缺陷为主型(ADHD predominantly inattentive subtype, ADHD-I)、多动冲动型(ADHD predominantly hyperactive-impul-sive subtype, ADHD-HI)和混合型(ADHD combined subtype, ADHD-C)。其中ADHD-I和ADHD-C为ADHD的主要亚型[3]。既往神经心理学相关研究已详细记录了不同亚型ADHD患儿在认知和行为方面的差异[4]，但其病因和病理生理学尚未完全阐明。动脉自旋标记(arterial spin labeling, ASL)是一种非侵入性的脑灌注成像技术，可定量测量脑血流(cerebral blood flow, CBF)，在研究CBF特征方面具有独特优势[5]。本研究在不同亚型ADHD男童中应用ASL技术评估CBF特征，并采用执行功能行为评定量表(Behavior Rating Inventory of Executive Function, BRIEF)家长版[6]评估其执行功能，以探究CBF特征与执行功能的关系，旨在为揭示ADHD异质性的神经生物学机制提供新的实证依据。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
本研究为病例对照研究。以北京大学第六医院2015年7月—2019年12月期间门诊就诊的ADHD患儿(ADHD组)和2021年1月—12月期间普通中小学在读学生(健康对照组)为研究对象。ADHD组纳入标准：(1)符合《美国精神障碍诊断与统计手册第四版》(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders，Fourth Edition，DSM-Ⅳ)中ADHD的诊断标准，通过具有主治医师及以上职称的儿童精神科医师与家长及患儿的非定式临床会谈作出初步临床诊断，并根据儿童临床诊断性会谈量表(clinical diagnostic interview scale，CDIS)确定临床分型及共患疾病评估(由于ADHD-HI型较为罕见，本研究仅纳入ADHD-I型和ADHD-C型患儿)；(2)年龄为6~18岁；(3)中国修订韦氏儿童智力量表总智商(intelligence quotient, IQ)评分≥70分；(4)无既往精神疾病药物使用史。排除标准：(1)既往或现患儿童精神分裂症、情感障碍、孤独症谱系障碍、精神发育迟滞、癫痫等精神类疾病；(2)患有严重躯体疾病(如神经系统疾病), 意识障碍, 目前有物质滥用或依赖，色盲或色弱患者；(3)ASL数据采集不合格。
健康对照组通过便利抽样法从北京市普通中小学在读学生中招募。为减少选择偏倚，招募过程中严格执行纳入和排除标准。纳入标准：(1)年龄6~18岁；(2)IQ评分≥70分；(3)无既往精神疾病药物使用史。排除标准：(1)ADHD症状评定量表中注意缺陷或多动冲动条目≥4条；(2)既往或现患精神疾病、精神疾病家族史；(3)存在严重的躯体疾病、神经系统异常、意识障碍等；(4)ASL数据采集不合格。
本研究已通过北京大学第六医院伦理委员会审批[伦理审批号：(2015)伦审第(20)号]。所有受试者均同意参加本项目，并由其家长签署知情同意书。
1.2 研究方法
1.2.1 研究工具
1.2.1.1 CDIS
该量表由精神科医生与患儿父母进行面谈，对患儿进行ADHD及其共患病的临床症状评定。CDIS为半定式会谈量表，测试灵敏度为97.2%，特异度为100%，重复测量信度为0.89，评定者间的一致性Kappa值为0.74(P＜0.01)[7]。根据DSM-IV标准，该量表将ADHD分为3个亚型，即ADHD-I、ADHD-HI和ADHD-C。
1.2.1.2 BRIEF家长版
该量表由家长根据儿童在日常生活中的表现填写(入组当天现场完成)，共涵盖行为管理指数(包括抑制、转换和情感控制三项得分)和元认知功能指数(包含任务启动、工作记忆、计划、组织和监控五项得分)2方面，包含86个条目[8]。BRIEF量表分数越高，表示执行功能受损越严重。既往研究显示，BRIEF可全面评估儿童在日常生活中表现出来的执行功能缺陷，捕捉儿童在自然环境中的真实表现[6]。与基于操作的执行功能测验相比，BRIEF可更好地区分ADHD患儿和正常发育儿童[9]，其中的行为调节指数被认为在鉴别ADHD亚型方面尤为重要[10]。
1.2.2 CBF成像数据采集与处理
入组当天进行ASL检查，数据通过美国通用电气Discovery MR-750 3.0 T扫描仪完成采集，并应用标准头线圈进行射频发射和MR信号接收。数据采集前指导受试者在扫描过程中保持清醒，闭上眼睛，尽量保持身体处于固定姿势，采用专门的泡沫垫固定受试者头部，使其保持不动。扫描时要求受试者平躺于扫描床上，双手自然放于身体两侧。采用伪连续ASL序列采集数据，参数如下：轴位扫描，FOV=220×220 mm，层厚=3 mm，TR=4781 ms，TE=11.12 ms，层数=45，points=512，arms=12，标记延迟时间=1525 ms，扫描层之间无间隙，扫描时间：6 min 51 s。为确保数据质量，在数据处理阶段评估每名受试者的头部运动情况，仅纳入可坚持静止完成扫描者的数据进行分析。
采用MATLAB 2014b平台中SPM8(statistical parametric mapping 8)软件包、ASLtbx(arterial spin labeling toolbox)软件包及DPABI(data processing & analysis for brain imaging)软件及基于功能MRI成像软件库(FMRIB Software Library，FSL)v 6.0.6.4对原始数据进行预处理，主要包括以下步骤：(1)格式转换：将数字成像和通信(digital imaging and communications in medicine)文件转换为神经影像信息技术(neuroimaging informatics technology initiativ)文件格式；(2) 计算CBF值：一般而言，ASL成像数据由对照图像和标记图像组成。首先将ASL原始数据整理为成对的对照图像和标记图像，然后使用ASLtbx软件包通过单室动力学模型计算CBF值，并重新校正原点、利用BET-FSL进行颅骨剥离；(3)配准：采用SPM8软件包将所有受试者的CBF图像与蒙特利尔神经学会(Montreal Neurological Institute, MNI)标准空间的PET.nii灌注模板进行非线性配准；(4)归一化：使用DPABI软件的“z-standardization”功能对所有图像进行标准化，以减少ASL效率和血流动力学等个体差异带来的变化；(5)平滑：以8 mm的平滑核进行高斯平滑，可得到预处理后每位受试者的CBF分布图像，以供后续统计分析。
1.3 样本量估算
采用G*Power 3.1软件[11]进行样本量估算[12-14]。以协方差分析(analysis of covariance，ANCOVA)为检验标准，Cohen's d效应量设定为0.5(中等效应量)，当显著性检验水准(α)取0.05，把握度(1-β)为0.95时，估算的总样本量为55，每组(ADHD-I与ADHD-C患儿及健康对照儿童)所需样本最少为18~19人。为避免由于受试者数据采集不合格而导致样本量不足，拟在此基础上进一步扩大样本量。
1.4 统计学处理
采用Rstudio软件进行统计学分析。符合正态分布的计量资料(如IQ评分)以均数±标准差表示，组间比较采用方差分析；不符合正态分布的计量资料(如月龄)以中位数(四分位数)表示，组间比较采用Kruskal-Wallis检验。采用SPM8软件包中的二阶分析法对CBF进行统计分析。以月龄、IQ评分为协变量，采用ANCOVA对CBF特征进行比较，对于ADHD组和健康对照组差异显著[高斯随机场(Gaussian random field，GRF)校正：体素水平P＜0.001，团块水平P＜0.05，双侧检验]的脑区，提取各组相应脑区的CBF值，通过Rstudio软件进行Dunn事后检验，若发现CBF值在不同类型ADHD及健康对照组儿童之间存在差异显著，则将上述BRIEF的各项子量表评分及总分构建控制协变量的线性回归模型，以进一步明确差异脑区与执行功能之间的关系。以P＜0.05为差异具有统计学意义。
2. 结果
2.1 一般临床资料
最初纳入175例ADHD患儿，其中男童147例(ADHD-I 92例，ADHD-C 55例)，女童28例(ADHD-I 16例，ADHD-C 12例)；健康对照儿童45名，其中男童25名，女童20名。由于各组受试者男女比例不均衡，为确保研究结果的内部一致性，减少性别作为混杂变量对结果的影响，故本研究仅对男童进行分析。剔除因头部运动出现伪影的13例男童后，最终纳入ADHD组男童134例，其中ADHD-I组83例，ADHD-C组51例。健康对照组男童25名。
ADHD-I与ADHD-C患儿月龄、IQ评分差异均无统计学意义(P均＞0.05)，二者年龄、IQ评分均低于健康对照儿童，差异具有统计学意义(P均＜0.05)，见表 1。
表 1 不同亚型ADHD患儿与健康对照儿童一般资料比较Table 1. Comparison of general demographic characteristics between children with different ADHD subtypes and the healthy control group组别 月龄
[M(P25，P75), 月]IQ评分
(x±s，分)ADHD患儿 ADHD-I(n=83) 117.71(100.18, 154.25)* 107.20±10.44* ADHD-C(n=51) 106.67(97.20, 121.62)* 106.33±13.35* 健康对照儿童(n=25) 128.00(101.50, 145.50) 120.32±13.17 P值 0.048 0.000 ADHD(attention deficit and hyperactive disorder)：注意缺陷多动障碍；ADHD-I(ADHD predominantly inattentive subtype)：注意缺陷为主型ADHD；ADHD-C(ADHD combined subtype)：混合型ADHD；IQ(intelligence quotient)：智商；*与健康对照儿童比较，P＜0.05 2.2 脑血流分布特征
ADHD-I、ADHD-C 2种ADHD亚型患儿的CBF整体空间分布特征与健康对照儿童相似，高灌注脑区主要分布于前额叶、脑岛、颞极、中扣带回等，见图 1。
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图 1 不同亚型ADHD患儿及健康对照儿童的平均脑血流分布图ADHD-I、ADHD-C：同表 1Figure 1. Average cerebral blood flow distribution in children with different ADHD subtypes and healthy controlANCOVA结果显示，ADHD-I患儿、ADHD-C患儿、健康对照儿童的左侧颞中回CBF存在显著差异(GRF校正：体素水平P＜0.001，团块水平P＜0.05)。Dunn事后检验显示，ADHD-C患儿与ADHD-I患儿(P=0.010)、健康对照儿童(P＜0.001)均存在显著差异，表现为ADHD-C患儿较ADHD-I患儿、健康对照儿童具有较低的左侧颞中回CBF。ADHD-I患儿与健康对照儿童的左侧颞中回CBF无显著差异(P=0.280)，见图 2。
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图 2 不同亚型ADHD患儿及健康对照儿童CBF分布的协方差分析及事后检验A.协方差分析示左侧颞中回CBF存在组间差异；B.Dunn事后检验示，ADHD-C患儿左侧颞中回CBF较ADHD-I患儿、健康对照儿童降低
ADHD、ADHD-I、ADHD-C：同表 1；CBF(cerebral blood flow)：脑血流Figure 2. Covariance analysis and post hoc tests of CBF distribution in children with different ADHD subtypes and healthy controlA.covariance analysis revealed significant group differences in CBF in the left middle temporal gyrus; B.dunn post hoc test showed that CBF in the left middle temporal gyrus was lower in ADHD-C children compared to ADHD-I children and healthy control2.3 差异脑区与执行功能的回归模型
由于ADHD-C患儿左侧颞中回CBF与健康对照儿童存在显著差异，以该差异脑区CBF为自变量，反映执行功能的BRIEF评分为因变量建立线性回归模型，以分析CBF与执行功能的相关性，并以月龄和IQ评分作为协变量，以控制其对分析结果的混杂效应。结果显示，ADHD-C患儿左侧颞中回CBF值与BRIEF中的计划/组织评分呈负相关(β=-0.062，P=0.030)，即左侧颞中回CBF越高，组织/计划评分越低，组织、计划相关执行能力受损越少、功能保存越好(图 3)。此种负相关的关系表明，在ADHD-C型儿童中，左侧颞中回的局部血流量越高，其反映的计划和组织能力越强。
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3. 讨论
本研究结果显示，与ADHD-I男童、健康对照男童相比，ADHD-C男童左侧颞中回的局部CBF显著降低，且该区域的CBF与ADHD-C男童BRIEF中的计划/组织评分呈负相关(β=-0.062，P=0.030)，即ADHD-C男童左侧颞中回CBF降低与其计划和组织能力受损相关，提示该类型执行功能缺陷可能与局部CBF降低有关。
ADHD是儿童和青少年人群最常见的精神行为障碍疾病，既往针对ADHD的研究主要聚焦于患儿的行为学变化，而对其CBF特征缺乏深入分析。ASL可对脑灌注量进行定量研究，既往研究发现与健康对照儿童相比，ADHD患儿在特定脑区域的灌注模式可能存在显著差异[15-18]。此外，ASL还可与功能性磁共振成像相结合，以反映神经活动与脑血流之间的联系。Tan等[19]针对成人ADHD患者的研究发现，CBF异常脑区和功能连接异常脑区存在重叠。Su等[20]发现，与健康对照儿童相比，ADHD患儿表现出CBF存在异常。这些发现强调了ASL技术在揭示ADHD病理生理机制中的重要潜力。
既往使用ASL技术对ADHD患儿CBF进行研究的文献报道了其CBF变化主要集中在额叶、颞叶和纹状体等区域，表现为该区域血流减少[16-18, 21]。然而，不同亚型ADHD之间CBF变化特征是否一致鲜有报道。本研究首次比较了ADHD-I和ADHD-C患儿的CBF特征，由于纳入人群性别比例差异显著，为减少性别因素的干扰，仅针对男性ADHD患儿进行分析，发现ADHD-C患儿左侧颞中回的CBF显著降低，表明颞叶区域的血流变化在ADHD-C患儿中更具特异性，可能参与ADHD-C发病，为ADHD病因学提供了可供研究的线索。
本研究还发现，ADHD-C患儿左颞中回CBF与BRIEF中的计划/组织评分呈负相关，提示左侧颞中回的局部灌注量越低，相关执行功能受损越重，表现为计划/组织能力越差。既往神经心理学开展的研究发现，ADHD-C患儿在计划和组织方面的执行功能较其他亚型ADHD患儿更差[16]。本研究发现进一步支持了上述结果。虽然传统认为执行功能与额叶相关，但颞叶癫痫患者通常表现出与额叶疾病相似的缺陷，表明颞叶和额叶区域在执行功能方面存在相互关联的网络[22]。颞叶被认为参与执行功能的调控，颞叶癫痫患者除存在广泛的认知功能障碍外，还存在工作记忆、认知灵活性、注意力、抑制控制能力等一系列执行功能障碍[23]。不同的结构和功能成像技术，如基于体素的形态学分析(voxel-based morphometry，VBM)、扩散张量成像(diffusion tensor imaging，DTI) 和静息态功能磁共振(functional MRI, fMRI)开展的研究发现，ADHD患儿与健康对照儿童在颞叶区域存在结构及功能活动的显著差异[24-26]；此外，应用独立成分分析对fMRI数据进行处理后发现，ADHD组在颞叶等区域的激活模式与健康对照儿童存在不同[27]。Rubia等[26]研究发现，颞叶功能障碍可能与ADHD患者在感知注意任务中的反应变异性问题相关。上述发现表明，颞叶是ADHD发病的重要部位，该区域功能异常可导致ADHD患儿在执行功能方面表现不佳。
本研究局限性：(1)ADHD患儿中仅包含了常见的2种主要亚型，健康对照组采用便利抽样且未严格进行年龄匹配，同时样本量相对较小，这可能限制了研究结果的代表性和泛化能力。(2)仅采用ASL技术评估CBF，单一成像技术可能无法全面揭示ADHD亚型的脑影像特征。未来研究可结合其他成像技术，以更全面地探讨ADHD的神经生物学机制。
综上所述，本研究首次使用ASL技术系统比较了ADHD 2种主要亚型在局部CBF方面的差异。结果显示，ADHD-C男童左侧颞中回的CBF显著低于ADHD-I男童和健康对照男童，这一发现为理解ADHD亚型的神经生物学机制提供了新视角和临床干预的潜在靶点(特别是在执行功能缺陷的背景下)，并有助于临床制订更为个性化的干预策略。
作者贡献：张心怡负责选题设计、数据分析及论文撰写；刘宁宁负责论文修订；李海梅、王玉凤负责数据管理、项目管理；刘璐、钱秋谨负责研究设计、论文指导。利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突 -
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图 1 不同亚型ADHD患儿及健康对照儿童的平均脑血流分布图
ADHD-I、ADHD-C：同表 1
Figure 1. Average cerebral blood flow distribution in children with different ADHD subtypes and healthy control
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图 2 不同亚型ADHD患儿及健康对照儿童CBF分布的协方差分析及事后检验
A.协方差分析示左侧颞中回CBF存在组间差异；B.Dunn事后检验示，ADHD-C患儿左侧颞中回CBF较ADHD-I患儿、健康对照儿童降低
ADHD、ADHD-I、ADHD-C：同表 1；CBF(cerebral blood flow)：脑血流Figure 2. Covariance analysis and post hoc tests of CBF distribution in children with different ADHD subtypes and healthy control
A.covariance analysis revealed significant group differences in CBF in the left middle temporal gyrus; B.dunn post hoc test showed that CBF in the left middle temporal gyrus was lower in ADHD-C children compared to ADHD-I children and healthy control
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表 1 不同亚型ADHD患儿与健康对照儿童一般资料比较
Table 1 Comparison of general demographic characteristics between children with different ADHD subtypes and the healthy control group
组别 月龄
[M(P25，P75), 月]IQ评分
(x±s，分)ADHD患儿 ADHD-I(n=83) 117.71(100.18, 154.25)* 107.20±10.44* ADHD-C(n=51) 106.67(97.20, 121.62)* 106.33±13.35* 健康对照儿童(n=25) 128.00(101.50, 145.50) 120.32±13.17 P值 0.048 0.000 ADHD(attention deficit and hyperactive disorder)：注意缺陷多动障碍；ADHD-I(ADHD predominantly inattentive subtype)：注意缺陷为主型ADHD；ADHD-C(ADHD combined subtype)：混合型ADHD；IQ(intelligence quotient)：智商；*与健康对照儿童比较，P＜0.05 
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[1] Faraone S V, Banaschewski T, Coghill D, et al. The world federation of ADHD international consensus statement: 208 evidence-based conclusions about the disorder[J]. Neurosci Biobehav Rev, 2021, 128: 789-818. DOI: 10.1016/j.neubiorev.2021.01.022
[2] Ayano G, Demelash S, Gizachew Y, et al. The global prevalence of attention deficit hyperactivity disorder in children and adolescents: an umbrella review of meta-analyses[J]. J Affect Disord, 2023, 339: 860-866. DOI: 10.1016/j.jad.2023.07.071
[3] Skounti M, Giannoukas S, Dimitriou E, et al. Prevalence of attention deficit hyperactivity disorder in schoolchildren in Athens, Greece. Association of ADHD subtypes with social and academic impairment[J]. Atten Defic Hyperact Disord, 2010, 2(3): 127-132. DOI: 10.1007/s12402-010-0029-8
[4] Solanto M V, Gilbert S N, Raj A, et al. Neurocognitive functioning in AD/HD, predominantly inattentive and combined subtypes[J]. J Abnorm Child Psychol, 2007, 35(5): 729-744. DOI: 10.1007/s10802-007-9123-6
[5] Bambach S, Smith M, Morris P P, et al. Arterial spin labeling applications in pediatric and adult neurologic disorders[J]. J Magn Reson Imaging, 2022, 55(3): 698-719. DOI: 10.1002/jmri.27438
[6] Lace J W, Seitz D J, Austin T A, et al. The dimensionality of the Behavior Rating Inventory of Executive Function, Second Edition in a clinical sample[J]. Appl Neuropsychol Child, 2022, 11(4): 579-590. DOI: 10.1080/21622965.2021.1910950
[7] 杨莉, 王玉凤, 钱秋谨, 等. 注意缺陷多动障碍患儿的临床分型初探[J]. 中华精神科杂志, 2001, 34(4): 204-207. Yang L, Wang Y F, Qian Q J, et al. Primary exploration of the clinical subtypes of attention deficit hyperactivity disorder in Chinese children[J]. Chin J Psychiatry, 2001, 34(4): 204-207.
[8] 钱英, 王玉凤. 学龄儿童执行功能行为评定量表父母版的信效度[J]. 北京大学学报(医学版), 2007, 39(3): 277-283. Qian Y, Wang Y F. Reliability and validity of behavior rating scale of executive function parent form for school age children in China[J]. J Peking Univ (Health Sci), 2007, 39(3): 277-283.
[9] Davidson F, Cherry K, Corkum P. Validating the behavior rating inventory of executive functioning for children with ADHD and their typically developing peers[J]. Appl Neuropsychol Child, 2016, 5(2): 127-137. DOI: 10.1080/21622965.2015.1021957
[10] McCandless S, O'Laughlin L. The clinical utility of the behavior rating inventory of executive function (BRIEF) in the diagnosis of ADHD[J]. J Atten Disord, 2007, 10(4): 381-389. DOI: 10.1177/1087054706292115
[11] Faul F, Erdfelder E, Buchner A, et al. Statistical power analyses using G*Power 3.1: tests for correlation and regression analyses[J]. Behav Res Methods, 2009, 41(4): 1149-1160. DOI: 10.3758/BRM.41.4.1149
[12] 祝雨, 罗翔升, 郭晓杰, 等. 注意缺陷多动障碍儿童选择性注意受损的脑影像学特征[J]. 中国心理卫生杂志, 2021, 35(11): 947-953. Zhu Y, Luo X S, Guo X J, et al. Brain imaging characteristics of selective attention deficits in children with ADHD[J]. Chin Ment Health J, 2021, 35(11): 947-953.
[13] 谢娆, 高煦平, 赵驿鹭, 等. 注意缺陷多动障碍儿童动态功能连接的功能磁共振成像研究[J]. 中国心理卫生杂志, 2022, 36(1): 80-86. Xie R, Gao X P, Zhao Y L, et al. Resting-state functional magnetic resonance imaging study on dynamic functional connectivity in children with attention-deficit/hyperactivity disorder[J]. Chin Ment Health J, 2022, 36(1): 80-86.
[14] 傅朝, 袁靖, 裴栩瑶, 等. 托莫西汀治疗注意缺陷多动障碍的脑效应连接机制[J]. 中国心理卫生杂志, 2023, 37(2): 97-102. Fu C, Yuan J, Pei X Y, et al. Brain effective connectivity mechanism of treatment effect of atomoxetine on ADHD[J]. Chin Ment Health J, 2023, 37(2): 97-102.
[15] Baytunca M B, De Frederick B, Bolat G U, et al. Increased cerebral blood flow in the right anterior cingulate cortex and fronto-orbital cortex during go/no-go task in children with ADHD[J]. Nord J Psychiatry, 2021, 75(3): 224-233.
[16] Gonchigsuren O, Harada M, Hisaoka S, et al. Brain abnormalities in children with attention-deficit/hyperactivity disorder assessed by multi-delay arterial spin labeling perfusion and voxel-based morphometry[J]. Jpn J Radiol, 2022, 40(6): 568-577.
[17] Tang S L, Liu X F, Nie L S, et al. Three-dimensional pseudocontinuous arterial spin labeling perfusion imaging shows cerebral blood flow perfusion decline in attention-deficit/hyperactivity disorder children[J]. Front Psychiatry, 2023, 14: 1064647.
[18] Zhang K F X, Yuan J, Pei X Y, et al. Cerebral blood flow characteristics of drug-naïve attention-deficit/hyperactivity disorder with social impairment: evidence for region-symptom specificity[J]. Front Neurosci, 2023, 17: 1149703.
[19] Tan Y W, Liu L, Wang Y F, et al. Alterations of cerebral perfusion and functional brain connectivity in medication-naïve male adults with attention-deficit/hyperactivity disorder[J]. CNS Neurosci Ther, 2020, 26(2): 197-206.
[20] Su S, Zhao J, Dai Y, et al. Altered neurovascular coupling in the children with attention-deficit/hyperactivity disorder: a comprehensive fMRI analysis[J]. Eur Child Adolesc Psychiatry, 2024, 33(4): 1081-1091.
[21] O'Gorman R L, Mehta M A, Asherson P, et al. Increased cerebral perfusion in adult attention deficit hyperactivity disorder is normalised by stimulant treatment: a non-invasive MRI pilot study[J]. Neuroimage, 2008, 42(1): 36-41.
[22] Stretton J, Thompson P J. Frontal lobe function in temporal lobe epilepsy[J]. Epilepsy Res, 2012, 98(1): 1-13.
[23] Yao X J, Yu Q, Yang E J, et al. Executive dysfunction in patients with temporal lobe epilepsy and its correlation with P300[J]. Natl Med J China, 2014, 94(7): 521-524.
[24] Parlatini V, Itahashi T, Lee Y, et al. White matter alterations in Attention- Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD): a systematic review of 129 diffusion imaging studies with Meta-analysis[J]. Mol Psychiatry, 2023, 28(10): 4098-4123.
[25] Firouzabadi F D, Ramezanpour S, Firouzabadi M D, et al. Neuroimaging in attention-deficit/hyperactivity disorder: recent advances[J]. AJR Am J Roentgenol, 2022, 218(2): 321-332.
[26] Rubia K, Smith A B, Brammer M J, et al. Temporal lobe dysfunction in medication-naïve boys with attention-deficit/hyperactivity disorder during attention allocation and its relation to response variability[J]. Biol Psychiatry, 2007, 62(9): 999-1006.
[27] Kobel M, Bechtel N, Specht K, et al. Structural and functional imaging approaches in attention deficit/hyperactivity disorder: does the temporal lobe play a key role?[J]. Psychiatry Res, 2010, 183(3): 230-236.
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