静息状态脑活动及其脑功能成像

目前应用无创性磁共振功能成像技术的脑功能成像研究常把无任务的静息状态作为对照,特定的脑功能区活动是任务状态脑活动与对照状态相减所得.但是近年来研究发现,所谓静息状态时大脑也存在功能活动.显然这种脑活动将会影响与目的任务相关的脑功能成像结果以及对这种结果的解释.因此理解静息状态脑活动及其生理意义,对解释脑功能成像的结果以及全面了解大脑功能具有重要意义.文中就静态脑活动的研究背景、存在证据、活动特点、生理意义及其功能成像研究进展做简要评述.     

核磁共振脑功能成像BOLD信号的特征及其神经电生理机制

基于脑血氧水平依赖(BOLD)对比的fMRI技术作为脑功能成像的主要方法已广泛用于脑的生理、病理及人的心理活动等研究领域,成为研究脑功能活动的一种重要的无损伤探测手段．目前对BOLD信号的特征及其神经电生理机制的研究受到广泛的重视,研究结果也非常丰富,但还有很多问题尚未解决．同时,由于BOLD信号是对神经活动的间接测量,要准确推演神经活动信息需要对该信号的机制有较为全面及深入的理解．文中就BOLD信号的特征、对外部刺激的非线性响应问题和BOLD信号与神经电生理活动的关系等作简要评述．对非线性响应问题提出了新的观点,并对今后的研究做了展望．     

磁共振成像技术在颅脑疾病临床中的应用

通过对磁共振成像技术的系统分析，综合介绍了脑功能成像技术在颅脑临床研究中的应用，提出fMRI在临床中的应用目前正在逐步开发。并且对未来提高外科手术质量和病人的生存质量具有巨大的作用。     

基于功能磁共振成像的网络连接显示方法

探讨了基于功能磁共振成像的功能连接图和有效连接图的显示方法,并在Matlab环境下编写界面实现了该方法.     

在认知神经科学中所应用的功能性磁共振成像技术

认知神经科学已成为新世纪将对人类产生重大影响的十大科技趋势之一,脑成像技术是认知神经科学主要研究工具,其中功能性磁共振成像技术已成为当前最先进,使用最广泛的脑功能成像技术,本文侧重论述在认知神经科学研究中所应用的功能性磁共振成像的技术基础,实验设计原理,数据处理等几个方面,为推动国内这类研究提供一定参考。     

SPM的数学基础及其在脑功能成像研究中的应用

探讨SPM的数学基础,给出了SPM中利用一般线性模型(General LinearModel,GLM)构建统计参数图的方法;为了适应处理功能磁共振成像(functionalMagnetic Resonance Imaging,fMR I)数据的需要,对一般线性模型做了扩展,推导出扩展的GLM的检验统计量和自由度.最后将扩展的一般线性模型应用于一个具体的fMR I实验,说明了方法的有效性.     

一种磁共振脑功能成像的头部移动校正方法

在磁共振脑功能成像（functional magnetic resonance imaging,fMRI)试验中，头部很小的移动就会对试验结果产生不良影响，因此在对数据统计分析之前要求进行移动校正。本文利用LMF（levenberg-mrquardt-fletcher)算法极小化参考图像和校正图像之间的残差平方和自动校正fMRI图像，根据多分辨率金字塔结构由粗到细地搜索最优解，既可以较快的收敛，又可以考虑较大的移动。     

一种多检验方法FDR在脑功能磁共振成像(fMRI)处理中的应用

对一种多检验方法——错误发现率(FDR)方法进行了计算机实现，并将FDR方法及其他几种假设检验方法应用在模拟数据和fMRI数据分析中进行比较，实验结果表明FDR方法是一种更可信的多检验方法。     

手针和电针足三里穴持续性效应的功能磁共振成像研究

通过采集的静息态脑功能磁共振成像数据和并对其进行分析,分别探索传统手针和电针足三里穴的人脑持续性效应的中枢神经系统活动.选择12例(6男,6女,23～27岁)无针刺经历的、右利手健康成年志愿者,分成手针组(12例)和电针组(12例).手针刺激(2 Hz)和电针刺激(2 Hz,连续方波,电流强度0.5～1.4 mA)实验中,针刺刺激分别以2 Hz的频率对足三里进行2 min的双向捻转,采集针刺刺激前后静息态的数据进行预处理并对其进行统计分析.统计结果显示手针和电针针刺足三里后引起了不同的持续性效应,包括中脑和基底神经节在内的参与与镇痛有关的神经递质释放的脑区结构,在针刺刺激后阶段呈现出了持续性的活动.两种针刺模态下不同的脑区响应模式表明两者可能在经络传输通道和神经递质系统的活动存在差异.     

脑卒中后椎体束华勒变性的功能磁共振研究

目的应用扩散张量与磁共振波谱技术,对急性脑卒中患者进行分析,探讨其反映患者病情变化的价值.方法取一侧脑卒中患者26例,健康志愿者30例.在常规扫描后再进行DTI,MRS扫描,采用NIHSS和BI评分评价患者功能,并定期复查.分析患者梗死病灶、大脑脚ADC值、FA值及MRS的代谢产物数值变化.结果 1）病灶FA值低于正常值,与NIHSS呈正相关,与BI呈负相关.脑干FA值减小,提示神经纤维出现华勒变性;2）病灶NAA下降,低于正常侧,P〈0.01;病灶侧Cr,Cho较正常侧改变不明显,P〉0.05;大脑脚NAA 1个月后降低.结论对脑卒中患者进行DTI与MRS扫描,能较早反映患者病情严重程度,还能判断预后,并指导临床康复治疗.     

静息态人脑功能网络的小世界特性

研究了静息态下健康人脑的功能连接模式有助于理解人脑在正常或疾病状态下的功能活动规律.利用小波变换从健康志愿者静息态的功能磁共振成像中提取时间序列,计算90个脑区的相关性,设定阈值建立脑功能网络的无向简单图,然后计算特征路径长度和聚类系数,并对度分布进行拟合.结果显示:脑功能网络具有规则网络的大聚集系数又具有随机网络的小特征路径长度,度的拟合显示具有指数截断幂律分布,即脑功能网络具有小世界特性.     

任务背景下腹侧注意功能网络的fMRI研究

基于静息状态的功能磁共振成像(functional MRI,fMRI)已经成为当前人脑功能研究的重要手段之一,本研究采用任务背景来获取一种更为"纯净"的静息状态,其中脑区的"任务背景"被定义为那些不会激活感兴趣脑区的任务.由于到目前为止还不清楚在"任务背景"下人脑除默认网络外的其他"高级"功能网络内部是否被中断,本文研究了人脑听觉背景下腹侧注意网络内部的功能连接.结果表明在听觉背景下该网络内部存在显著的功能连接,这一结果说明简单的感觉任务不会中断人脑的腹侧注意网络.本研究首次证明在任务背景下,除默认网络之外,人脑还有一些高级功能网络内部存在显著功能连接.     

基于复杂网络的三种眼睛状态下脑功能连通性比较

尝试构建不同眼睛状态下的静息态脑功能网络,研究睁眼、闭眼和自由状态下的大脑网络拓扑结构差异.招募了13例被试者,用一台3T的西门子磁共振仪,获取了3种眼睛静息状态下各8min的功能磁共振数据,并同时采集了结构像.随后,构建3组被试者的功能连通矩阵,计算其复杂网络的全局特征系数、局部特征系数等测度参数.对测度进行方差分析与双样本t检验,以统计分析被试者之间的差异.我们发现,所有的状态在合适的稀疏度下,展现了小世界特性;相比于其他状态,闭眼状态下的全局效率较低.自由状态在复杂网络的各项测度上接近睁眼状态.综上所述,该项研究展现了睁眼、闭眼、自由状态对人脑功能连通网络的影响,并为眼睛状态如何影响功能磁共振实验提供了关键的证据.     

基于Granger因果检验和PCA的脑网络效应连接方法

为了提高脑功能效应连接网络检测的可靠性,提出了一种基于Granger因果关系检验和主成分分析(PCA)的功能磁共振(fMRI)数据效应连接方法.该方法首先通过PCA提取感兴趣区域内fMRI信号的时间主成分,以此特征作为时间参考信息,然后计算参考信息与大脑其余每个体素之间的Granger因果关系,并映射到全脑,形成Granger因果图(GCM).理论推导阐明了所提方法的有效性.采用该方法研究人脑运动功能脑区在手动任务下的效应连接GCM,结果验证了运动功能神经网络理论.     

功能磁共振时间序列图像快速配准方法研究

提出了一种非迭代分别检测时间序列图像间旋转、平移运动的方法．该方法基于傅立叶频谱的相位相关特性，解决了迭代配准算法中的旋转与平移耦合问题．通过精心选择参考图像，采用基于递归数字滤波的三次B样条插值方法，实现了功能磁共振序列图像的快速配准，配准精度达到了亚像素级。     

Characteristics of fMRI BOLD signal and its neurophysiological mechanism

The functional magnetic resonance imaging (fMRI) based on blood oxygen level dependent (BOLD) contrast has emerged as one of the most potent noninvasive tools for mapping brain function and has been widely used to explore physiological, pathological changes and mental activity in the brain. Exploring the nature and property of BOLD signal has recently attracted more attentions. Despite that great progress has been made in investigation of the characteristics and neurophysiological basis, the exact nature of BOLD signal remains unclear. In this paper we discuss the characteristics of BOLD signals, the nonlinear BOLD response to external stimuli and the relation between BOLD signals and neural electrophysiological recordings. Furthermore, we develop our new opinions regarding nonlinear BOLD response and make some perspectives on future study.     

Characteristics of fMRI BOLD signal and its neurophysiological mechanism

The functional magnetic resonance imaging (fMRI) based on blood oxygen level dependent (BOLD) contrast has emerged as one of the most potent noninvasive tools for mapping brain function and has been widely used to explore physiological, pathological changes and mental activity in the brain. Exploring the nature and property of BOLD signal has recently attracted more attentions. Despite that great progress has been made in investigation of the characteristics and neurophysiological basis, the exact nature of BOLD signal remains unclear. In this paper we discuss the characteristics of BOLD signals, the nonlinear BOLD response to external stimuli and the relation between BOLD signals and neural electrophysiological recordings. Furthermore, we develop our new opinions regarding nonlinear BOLD response and make some perspectives on future study.     

脑钠肽与急性冠脉综合征的相关性研究

目的：通过对外周血中B型脑钠肽的浓度水平来评定急性冠脉综合征患者的血管病变程度。方法：选择2010年12月～2013年1月在内蒙古民族大学附属医院住院的资料完整的中老年冠心病患者90例,年龄均大于56岁,平均年龄大约在（56±6）岁,其中正常对照组30例,不稳定心绞痛（UA）30例,心肌梗死（AMI）30例,所有患者均行冠状动脉造影术或256排螺旋CT确诊。结果：90例老年冠心病患者中,急性心肌梗死组的因子浓度水平明显高于不稳定心绞痛组,而不稳定心绞痛组明显高于正常组。结论：说明因子浓度越高,冠状动脉血管病变越严重。     

C-HMAX: Artificial Cognitive Model Inspired by the Color Vision Mechanism of the Human Brain

Artificial cognitive models and computational neuroscience methods have garnered great interest from both neurologist and leading analysts in recent years. Among the cognitive models, HMAX has been widely used in computer vision systems for its robustness shape and texture features inspired by the ventral stream of the human brain. This work presents a Color-HMAX (C-HMAX) model based on the HMAX model which imitates the color vision mechanism of the human brain that the HMAX model does not include. C-HMAX is then applied to the German Traffic Sign Recognition Benchmark (GTSRB) which has 43 categories and 51 840 sample traffic signs with an accuracy of 98.41%, higher than most other models including linear discriminant analysis and multi-scale convolutional neural network.