脑功能磁共振成像研究及应用展望

功能性核磁共振成像 (fMRI)技术可以显示大脑各个区域内静脉毛细血管中血液氧合状态所起的磁共振信号的微小变化 .fMRI作为无损和动态的探测技术 ,已日益成为观察大脑活动 ,进而揭示脑和思维关系的一种重要方法 .本文对功能磁共振成像的生物物理机制作了简要的描述 .然后分别介绍了脑高级功能磁共振成像研究过程中的实验设计、数据处理等环节 .最后给予了脑高级功能磁共振成像研究的最新进展和应用展望 .     

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.     

G-Cut密集交织神经元簇精确分割

<正>脑是宇宙间最为复杂的系统之一,成人的脑中有约1 000亿个神经元,单个神经元通常与其它神经元有成千上万个"突触"连接节点,形成拥有百万亿级连接的极其复杂的脑神经网络.人类个体的行为、认知功能与大脑神经网络的形态及其连接方式有着密切联系.另外,已有研究表明,众多的神经系统疾病,如阿尔兹海默症,自闭症等都与大脑内神经元的形态异常有关.因此,结合前沿的神经影像成像、先进的计算     

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．     

国家自然科学基金重点项目“大脑皮层中兴奋和抑制的动态平衡机制研究”介绍

<正>大脑皮层是由神经元通过突触连接形成的超级神经网络,网络中的各种神经环路是实现大脑认知活动的功能模块。皮层网络主要由兴奋性锥体细胞和抑制性中间神经元组成,这些神经元介导的兴奋性和抑制性信号是相辅相成的,两者间的平衡是大脑发挥正常功能的前提,当平衡被打破时会导致皮层网络活动异常以及脑疾病的发生,如焦虑、精神分裂症、癫痫等。因此,研究大脑皮层中兴奋和抑制的动态平衡机制对了解正常脑功能的神经基础和     

基于复杂网络构建与分析技术的语音响度差异神经处理机制研究

相关分析能够找出研究现象之间的依存关系、相关方向以及相关程度,可以发现大数据集里隐藏的关联网络.本文面向语音响度变化认知问题,提出“差异度”的概念,利用相关分析构建大脑功能的复杂网络,探索深层的神经处理机制与脑认知新规律.提出一种短时窗分析方法,构建不同认知阶段的脑网络;基于不同刺激下节点度的拓扑特征,构建基于差异度的脑地形图,实现脑区之间数据关系的可视化表达和动态演化过程表达.结果发现,前额叶、右额颞区和右后颞区分别在听觉处理的早期、中期和晚期对声音响度变化具有显著响应.研究表明脑复杂网络构建与分析技术可以成为研究神经处理机制与认知规律的有效工具.     

脑疲劳状态下脑功能网络研究与分析

旨在研究连续长时间脑力活动引发的脑疲劳对大脑连接性的影响,探索大脑疲劳评价的客观指标.通过持续认知任务实验诱发脑疲劳,选用互相关方法对采集到的脑电信号进行了不同导联间时域关联特性分析,构建并比较分析了正常态和脑疲劳态的脑功能网络.最后基于复杂网络理论对脑功能网络的特征参数进行了统计分析.结果表明,持续认知任务后,主观感觉疲劳程度显著增加,脑功能网络的平均度、平均聚类系数和网络密度与正常态相比均显著降低,而平均路径长度显著增大.脑功能网络参数可以很好地反映脑疲劳后大脑的连接性变化情况.     

普拉提运动想象的脑电功率谱分析

神经可塑性技术和运动疗法已经在大脑功能障碍疾病的康复中得到了广泛应用,但仍然缺乏科学依据。针对此问题,本文对受过普拉提训练的大学生在静息和运动想象过程中脑电功率谱进行分析。结果发现与静息状态相比,普拉提运动想象会引起整个脑区的Alpha主峰频率显著增加,前额和额中央区的Beta主峰频率显著增加。该研究统计结果表明普拉提运动确实能够改善大脑神经网络之间的连接,进而影响特定脑区的功能,这可能为将来普拉提运动的推广和将普拉提运动想象应用于脑功能疾病康复领域提供了参考依据。     

基于局域社团的人类脑功能网络生成模型

研究了人类脑功能区域间拓扑结构与解剖结构两种因素对脑功能网络建模的影响,提出了基于局域社团的人类脑功能网络生成模型.模型中的局域社团拓扑结构采用功能区域间的共同邻居及邻居间的局域连接表示,解剖结构用人脑区域间的解剖距离代表.为了衡量模型生成网络与基于fMRI数据构建的真实数据网络之间的相似性,提出了用于校验网络间接近程度的相似性能量指标.实验结果表明,相比传统生成模型,基于局域社团的脑功能网络生成模型在网络效益、聚集系数、模块性、度分布等属性方面都能够更精确地模拟真实数据网络.     

复杂脑网络研究:现状与挑战

以大脑网络研究为例,详细介绍了大脑网络的构建、结构网络、功能网络以及结构与功能的联系等方面的研究进展.基于复杂网络理论,对大脑结构网络和功能网络的分析得到很多重要的拓扑性质,如"小世界"、"无标度"、模块化以及核心脑区的分布等;另外发现认知功能、神经精神疾病与大脑结构和功能网络的拓扑结构变化或异常有关;总结了国内外在此领域的研究成果,提出了大脑网络研究工作面临的挑战,并展望了将来发展方向.     

基于主成分分析和Granger因果检验的手动任务脑功能效应连接

提出了一种基于Granger因果关系检验和主成分分析的fMRI数据效应连接方法,并将两种方法有效联合研究手动任务下激活皮层的因果效应连接。该方法首先由统计参数图法(SPM)组分析得到任务激活脑空间图,选取感兴趣区域(ROI);其次通过主成分分析提取ROI内fMRI信号的时间主成分,以此特征作为时间参考信息;最后计算参考区域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(Granger Causality Map,GCM)。理论和试验结果阐明了提出方法的有效性及可靠性。运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,验证了运动功能神经网络理论。     

基于相关维数的磁刺激穴位脑功能网络构建与分析

针灸经临床实践已证明其疗效,然而其作用机制仍不清楚,磁刺激穴位为研究针灸理论提供了一种新的方法.本研究采集安静状态和磁刺激内关穴(PC6)状态的脑电(EEG)信号,基于非线性动力学特征(相关维数)和互信息方法构建脑功能网络,基于复杂网络理论对所构建脑功能网络进行分析,对比分析了安静和磁刺激两种状态下的脑功能网络的拓扑性质.实验结果表明,基于磁刺激内关穴构建的脑功能网络与安静状态相比,其拓扑结构发生了改变,网络连接增强,信息传输效率提高,并且"小世界"属性增强.     

基于重复经颅磁刺激的脑功能网络分析

基于脑功能网络探究重复经颅磁刺激对大脑皮层神经交互作用的影响.利用基于图论的复杂网络理论,进行了经颅磁刺激作用于皮层所诱发脑电信号的脑功能网络分析.采用重复刺激对大脑运动区进行刺激,分别构建了安静状态下、磁刺激运动区状态下的脑电信号的脑功能网络,对脑功能网络全局参数和局部参数进行了图像直观表述和统计学分析.结果发现,磁刺激运动区状态下相比于安静状态下的脑功能网络全局参数和局部参数都发生了明显改变,经统计学分析对比具有显著性差异.     

基于rs-fMRI数据的脑功能网络构建与分析

从脑网络的角度研究大脑功能脑区之间的连接关系,对于理解大脑的工作方式乃至探究精神疾病的病理机制具有重要意义。本文基于静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据,计算264个脑区间的相关性,提出了3个合理的假设来确定相关系数阈值,构建出相应的脑功能网络。通过计算网络的聚类系数和平均最短路径长度等属性,结果表明脑功能网络具有小世界特性。针对脑区节点数大于信号时间序列长度情况下的偏相关计算,提出了一种矩阵变换法,获得脑区间的偏相关系数,能够消除其他节点的间接影响。最后在标准脑图上实现了脑功能网络连接关系的可视化。实验证明本文的构建和分析算法是可行的,为脑功能网络分析提供了有益的探索。     

利用多模态光学脑成像研究前额叶静息态功能连接

多模态光学脑成像包括近红外光谱及漫射相关谱,前者探测大脑皮层的血氧代谢水平,而后者测量皮层的脑血流.皮层血氧代谢和血流是不同的两类血液动力学参量,可以从不同方面反映大脑的神经活动强度. 本研究利用多模态光学脑成像测量了人脑前额叶的静息态功能连接. 10个正常成年人参加了实验测量,分别用近红外光谱和漫射相关谱在前额叶的相同位置记录了大脑8分钟的自发波动信号,测量覆盖区域包括左侧额下皮层及左背外侧前额叶. 低频段血氧代谢信号（包括含氧血红蛋白、脱氧血红蛋白及总血红蛋白浓度）用来揭示基于血氧信号的静息态功能连接,而相同频段的脑血流信号用来确定基于脑血流的静息态功能连接. 两类血液动力学参量的静息态功能连接均揭示:背外侧前额叶区域内的连接大于背外侧前额叶与额下皮层之间的区域间连接,显示相邻的背外侧前额叶和额下皮层是不同的功能区域. 此外定量比较基于两类血液动力学参量的功能连接发现,基于血氧代谢的连接有更大的连接强度,表明在同一个功能区内,静息时血氧代谢信号的时间同步性更高.     

实现"人机物"三元融合——谈脑机接口中的人脑优势发挥

脑机接口技术是指在大脑或者脑类器官与人工电子设备之间建立起不依赖于常规大脑信息传递通道的通讯与控制技术[1].完整的脑机接口系统包括神经信号采集与处理、神经信号编解码控制设备和信息反馈等(如图1所示). 具体而言,腑机接口通过信号采集设备从生物大脑内采集原始脑电信号,经过放大、滤波、数模转换等步骤转换为可被计算机识别的...     

静息状态下脑网络建模及功能连接特性

实验采集静息状态下功能磁共振成像数据,经预处理后结合种子相关分析方法、t-检验法以及复杂网络理论和方法构建正常人脑功能网络.针对脑网络构建中种子相关分析法存在阈值设定随意性大的问题,引入两个原则,即设定的阈值需保证网络的整体性和小世界特性,使建立的脑网络模型充分具有实际系统的特征.在建模基础上进一步研究脑网络功能连接特性,发现网络具有明显的小世界特性;并通过计算网络中心化指标推测出后扣带回、楔前叶、楔叶以及顶上小叶等是静息状态下脑功能网络的关键脑区.     

时变特性的人脑超网络构建方法及其分类

脑网络已在神经成像领域内得到广泛的应用。近年来,高阶功能连接网络和超网络在脑疾病诊断方面取得了较大的进步。然而,两种网络均存在相应的问题:高阶功能连接网络虽然考虑了网络的时变特性,但并不能处理网络中的空间多元交互问题;而超网络虽然可以表征多个大脑区域之间的相互关系,但并未考虑网络的动态特性。为了解决以上问题,融合了高阶功能连接网络和超网络的特性,提出一种具有时变特性的脑功能超网络的构建方法。该方法在考虑到脑网络时间动态性的基础上,基于最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)方法进行脑功能超网络构建,并将该网络应用至脑疾病诊断中。该网络消除了上述两个网络的弊端,结果表明,该方法的分类准确率达到86.36%,显著高于之前所提出的方法,能有效提高抑郁症的分类表现,具有重要的理论意义和临床价值。     

脑认知功能与外科脑功能保护

 神经外科的手术模式是随着人类对脑结构和脑功能认识的深入、对脑保护要求的不断提高而进步发展的。目前,对脑功能的认识已从大脑神经功能延伸到认知功能,对认知功能的保护成为未来微创神经外科脑功能保护的新要求。以术中神经导航为连接手段,结合已知的脑认知功能定位,保护已知的脑认知功能,验证和探索未知的脑认知功能是未来神经外科脑功能保护的重要方向。     

ICA+DMN方法在抑郁症诊断中的应用

功能磁共振成像(fMRI)作为一种工具,用于预测临床信息,如疾病的诊断及预测等,然而由于fMRI数据的高维性使得对其进行数据分析成为一个重要的研究课题,独立成分分析算法(ICA)常用于任务态下的fMRI数据的处理.本文提出将独立成分分析和默认模式脑网络(DMN)结合的方法,并将其应用于静息态的fMRI数据,可以根据大脑静息态下fMRI数据诊断出是否患有抑郁症,实验结果表明,此方法对处理静息态的fMRI数据的处理有一定的效果,正确率达到73.68%,可以为抑郁症患者提供辅助诊断治疗方法.