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目的:探讨阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（obstructive sleep apnea hypopnea syndrome,OSAHS）患者不同频段下镜像同伦功能连接（voxel-mirrored homotopic connectivity,VMHC）的改变及其与临床指标的相关性。并进一步探究OSAHS患者VMHC异常脑区与全脑的功能连接（functional connectivity,FC）模式及VMHC指标的临床诊断价值。材料和方法:招募2020年9月-2021年9月于苏州大学附属第二医院睡眠中心行多导睡眠监测（polysomnography,PSG）的被试者115例。本研究以呼吸暂停低通气指数（apnea hypopnea index,AHI）15次/小时为界值,分为中度或重度组（OSAHS组）、正常或轻度组（对照组）,其中OSAHS组68例（AHI=46.32±21.39次/小时）,对照组47例（AHI=5.94±4.07次/小时）。所有被试者均为男性,且接受PSG监测、剑桥神经心理测试、结构及静息态功能磁共振成像（resting-state function magnetic resonance imaging,rs-fMRI）扫描。首先,采用DPABI软件对rs-fMRI数据进行预处理,分别计算所有被试者在典型（0.01-0.08Hz）、slow-4（0.027-0.073Hz）和slow-5（0.01-0.027Hz）频段下的全脑VMHC值图,并采用双样本t检验进行组间比较,将年龄、受教育年限、体重指数（body mass index,BMI）及头动参数[平均帧位移（frame-wise displacement,FD）]作为协变量,统计结果采用高斯随机场（gaussian random field,GRF）进行多重比较校正（体素水平P＜0.001,团块水平P＜0.05,双尾）。然后,提取OSAHS组在不同频段下异常脑区的VMHC值,并与PSG指标和剑桥认知功能指标进行偏相关分析,以年龄、受教育年限及BMI为控制变量,P＜0.05为差异具有统计学意义。此外,将VMHC值异常的脑区作为种子点进行全脑FC分析,进一步探讨OSAHS患者FC的改变模式。最后,基于上述VMHC异常脑区,分别构建线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）、支持向量机（support vector machine,SVM）和逻辑回归（logisticregression,LR）机器学习模型,采用十折交叉验证方法进行训练和验证。采用受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve,ROC）和决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）方法评估这三种模型对OSAHS的诊断效能和临床应用价值。结果:（1）OSAHS组不同频段下的VMHC异常脑区呈现出相似的空间分布特征。与对照组相比:典型频段下,OSAHS组双侧后扣带回、岛叶和颞上回存在VMHC值显著增加;slow-4频段下,OSAHS组双侧后扣带回和岛叶存在VMHC值显著增加;slow-5频段下,OSAHS组双侧海马旁回/后扣带回、岛叶和颞上回存在VMHC值显著增加。各频段下均未发现VMHC值显著减低的脑区。（2）与对照组相比,OSAHS组存在多个领域的不同程度的认知功能损害,包括空间再认记忆（spatial recognition memory,SRM）正确率显著下降,空间广度（spatial span,SSP）反应时间及空间工作记忆（spatial working memory,SWM）完成总时间显著增加（P＜0.05）。偏相关分析显示:典型频段下,OSAHS患者后扣带回的VMHC值与SRM选择时间呈正相关（r=0.318,P=0.01）,岛叶的VMHC值分别与SRM选择时间及图形再认记忆（pattern recognition memory,PRM）选择时间呈正相关（r=0.437,P＜0.001;r=0.307,P=0.031）;slow-4 频段下,OSAHS 患者后扣带回的 VMHC 值分别与SRM选择时间及SSP反应时间呈正相关（r=0.315,P=0.011;r=0.27,P=0.03）,岛叶的VMHC值分别与SRM选择时间及PRM选择时间呈正相关（r=0.426,P＜0.001;r=0.277,P=0.025）,与最低血氧饱和度（minSaO2）呈负相关（r=-0.294,P=0.017）;slow-5频段下,OSAHS患者海马旁回/后扣带回的VMHC值分别与PRM正确率及PRM延迟正确率呈正相关（r=0.351,P=0.004;r=0.281,P=0.023）,岛叶的VMHC值与PRM正确率呈正相关（r=0.312,P=0.011）。（3）基于种子点的全脑FC分析发现,与对照组相比,OSAHS组VMHC异常脑区（双侧后扣带回、岛叶和颞上回）与枕顶额叶及小脑等广泛脑区之间存在功能连接显著增强。（4）机器学习模型评估结果显示,多频段下VMHC异常脑区可以稳健地区分OSAHS组和对照组,LDA、SVM和LR三种模型在验证集中的曲线下面积（areaunder curve,AUC）分别为 0.810[95%置信区间（confidenceinterval,CI）,0.725-0.891]、0.735（95%CI,0.640-0.829）和 0.809（95%CI,0.724-0.887）。此外,DCA 曲线对三种模型的临床净收益评估显示,LDA和LR模型表现较好,SVM模型表现略差。结论:（1）OSAHS患者存在不同频段下的VMHC显著增强,主要位于双侧后扣带回/海马旁回、岛叶和颞上回,这可能反映了OSAHS患者的脑功能代偿机制。并且,这些异常脑区的VMHC值与认知功能损害之间存在相关性,提示VMHC可作为反映OSAHS患者认知功能损害的敏感指标。（2）基于种子点的全脑FC分析表明,OSAHS患者VMHC异常脑区与枕顶额叶及小脑等广泛脑区之间存在功能连接显著增强,进一步证实了OSAHS患者的脑功能代偿机制。（3）基于VMHC异常脑区的机器学习模型对OSAHS具有较高的诊断效能,提示其可作为疾病潜在的神经影像标记物,辅助临床诊断。