基于静息态fMRI的人脑功能网络的小世界特性

从19个健康志愿者静息态的功能磁共振成像中提取了时间序列,计算了90个脑区的功能相关性,设定阈值建立脑功能网络的无向简单图,然后计算了一些网络测度.结果显示人脑功能网络具有小世界特性;性别分层后并没有发现各网络测度在全脑水平有显著性的性别差异.     

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.     

孤独症儿童静息态脑电Gamma频段功能网络研究

有研究表明,孤独症儿童的功能障碍可能和脑电中的Gamma频段异常有关。通过采集17例孤独症儿童和17例正常儿童睁眼静息态脑电,利用定向传递函数方法计算导联间的因果连接,构建Gamma频段(35~50 Hz)功能网络。用图论方法分析两组差异。结果表明相同阈值下,孤独症儿童脑功能网络全局效率、局部效率以及节点度均低于正常对照组儿童。提示孤独症儿童认知、行为异常可能与其大脑Gamma频段连接较弱、信息整合效率较低有关。     

静息态亚健康失眠脑功能网络分析

针对亚健康失眠者根据匹兹堡睡眠质量指数筛选被试参与实验,利用128导脑电（EEG）分析仪,提取静息态64导脑电信号,通过多通道脑电信号同步性分析,脑功能网络的构建和分析,研究亚健康失眠者与健康人脑电信号的特异性差异,同时进一步比较分析亚健康失眠者与健康人脑电的负相关特性.分析结果表明亚健康失眠者与健康人相比,脑电信号同步性降低,脑功能网络的连接减弱,大脑的活跃度降低,并且这种差异性在脑电负相关特性中表现更为明显.     

学前儿童静息态脑功能网络研究述评

静息态技术在探讨脑加工网络方面有独特的优势,并迅速被医院及科研单位应用推广。以往静息态技术大多数用于成人和学龄儿童的实验研究,这些研究并不足以揭示早期脑加工网络发展的特点与规律。儿童神经科学借鉴该研究技术具有广阔的发展前景,一些研究借助于静息态技术探讨了学前儿童脑加工网络,推动了儿童脑科学研究领域的发展。但是,由于儿童实验对象难以获得,该领域目前的研究数量十分有限,而且在儿童脑功能发展理论的探索,统计方法技术等方面都存在一些缺陷与不足。因此,研究拟对儿童脑加工理论、研究方向、发展趋势及研究方法等方面加以深入分析与讨论。     

基于近似熵静息态fMRI的大脑功能性别差异研究

引入度量时间序列复杂度的近似熵(ApEn)方法探讨健康年轻成人静息态下大脑功能性别差异.利用功能磁共振成像(fMRI)技术对74名健康年轻成人(其中:男36名,女38名)进行扫描以获取静息态fMRI数据,使用DPABI软件进行数据预处理,采用ApEn方法比较健康男女大脑功能活动,确定健康男女大脑功能活动的差异区域.结果发现,较男性健康组,女性健康组在右侧枕中回、右侧角回、右侧颞中回及双侧楔前叶的ApEn值更高;较女性健康组,男性健康组在右侧梭状回、右侧枕下回、右侧舌回、左侧额中回及左侧背外侧额上回的ApEn值更高.该结果表明,静息态下大脑功能活动存在性别差异,尽管差异区域与以往线性方法得到的结果并不完全一致,但都一致认为这些差异可能与大脑结构以及行为和认知上的性别差异有关.     

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.     

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.     

具有时滞的小世界网络稳定性

考虑一类具有随机连接的时滞小世界振子网络的稳定性, 应用稳定性切换准则, 给出小世界网络稳定性的判定依据, 并讨论了时滞与网络结构对小世界网络稳定性的影响.     

静息态脑功能成像评价平衡针对正常人的中枢作用

目的:应用静息态脑功能磁共振成像技术,探讨平衡针的中枢作用机制.方法:选择10名健康志愿者,于针刺平衡针前后分别进行磁共振腩功能成像扫描,应用功能连接方法处理功能磁共振(fMRI)成像数据,针刺前后两组数据采用组间配对t检验统计分析.结果:针刺后的双侧颞中回、双侧眶上同、双侧尾状核头、双侧岛叶、左侧腹背侧核、双侧额上回...     

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.     

三组城市公共汽车运输网的小世界性质

研究了中国3个不同城市的公共汽车运输网的结构性质。这些网络由一系列的公交车路线和车站组成。分别在L空间和P空间对这些网络的度分布,簇团系数和最短路径进行了研究。研究表明:在L空间中,度服从幂律分布,而在P空间服从指数分布;P空间中大的簇团系数和小的平均最短路径表明小世界效应在P空间中更加显著。     

脑网络组学构建分析及应用研究

大脑是自然界最为复杂的系统之一。脑网络作为复杂网络理论在神经科学中的重要应用,极大程度上表现了不同尺度的脑结构或功能连接模型,提供了解释人脑这一复杂系统在结构组织及信息加工模式等问题的重要工具。同时,脑网络在脑疾病的临床应用研究中,也已证明很多脑疾病,在网络层面中均体现了不同程度的拓扑结构差异。这些成果为在系统水平上揭示脑疾病的病理机制提供了新的思路。笔者将以脑网络研究为重点,介绍脑网络的构建方法,包括不同影像类型下节点及边的定义方法;关联矩阵的阈值选择及稀疏度的划分方法;网络度量指标的计算,包括度、小世界属性、模块化等;脑网络的比较方法及其在抑郁症的临床应用及未来可能的研究方向。     

Resting state brain activity and functional brain mapping

Functional brain imaging studies commonly use either resting or passive task states as their control conditions, and typically identify the activation brain region associated with a specific task by subtracting the resting from the active task conditions. Numerous studies now suggest, however, that the resting state may not reflect true mental “rest” conditions. The mental activity that occurs during “rest” might therefore greatly influence the functional neuroimaging observations that are collected through the usual subtracting analysis strategies. Exploring the ongoing mental processes that occur during resting conditions is thus of particular importance for deciphering functional brain mapping results and obtaining a more comprehensive understanding of human brain functions. In this review article, we will mainly focus on the discussion of the current research background of functional brain mapping at resting state and the physiological significance of the available neuroimaging data.     

Resting state brain activity and functional brain mapping

Functional brain imaging studies commonly use either resting or passive task states as their control conditions, and typically identify the activation brain region associated with a specific task by subtracting the resting from the active task conditions. Numerous studies now suggest, however, that the resting state may not reflect true mental "rest" conditions. The mental activity that occurs during "rest" might therefore greatly influence the functional neuroimaging observations that are collected through the usual subtracting analysis strategies. Exploring the ongoing mental processes that occur during resting conditions is thus of particular importance for deciphering functional brain mapping results and obtaining a more comprehensive understanding of human brain functions. In this review article, we will mainly focus on the discussion of the current research background of functional brain mapping at resting state and the physiological significance of the available neuroimaging data.     

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.     

遗传神经网络在颅脑磁共振图像分割中的应用

采用全局最优化算法——实数遗传算法改进BP神经网络的学习算法。在此基础上，提出了一种新的基于实数遗传神经网络的磁共振图像分割算法。实验结果表明，新算法可以有效地降低噪声和边缘模糊对分割结果的影响。另外。设计了一个新的加速遗传算子，可以提高实数遗传算法的收敛速度。     

有向小世界网络上的随机共振行为

基于SANCHEZ提出的有向的小世界类自旋网络模型,研究了引入周期性磁场驱动后所引起的相变特征.研究表明,无论体系所发生的是连续相变还是一级相变都会出现双峰随机共振现象.