静息状态脑活动及其脑功能成像
静息态脑功能成像在针灸研究中的应用
区激活的体素数 ， 但是任务状态下 的 ｆ Ｒ 将各脑区 感相关脑区 ） Ｍ Ｉ 的空间范 围， 这种调节反应或许与针灸 看作为独立的功能单位 ，忽视了脑区之 间的相互联 镇痛和针灸的其他治疗效果相关 。 Ｑｎ等（采 用 一 种 复 杂 的 网 络 分 析方 法 来 验证 ｉ ４ １ 系。 把静息态引入到功能磁共振成像技术 中， 是脑功 针 刺 穴位 是否 能 引起 静息 状 态下 相应 大 脑 网络 的 活 能成像研究的一大进步。 与基于任务的功能磁共振成 动。 基于针灸的持久效应以及其随时间变化的特征， 像相 比， 静息态功能磁共振成像具有更强 的优越性 ， 他们 以后扣 带 回作 为动 态观 察 点 。研 究发 现 刺激 两 主要表现在应用简单 （ 无需特殊的实验设计及复杂 个 视觉 相关 穴位 （ 明穴和 昆仑 穴 ） 光 以及一 个非 视 觉 交信穴） 能引起集 中分布于后扣带 回的大 的被试训练等 ）可操作性好 ， ， 以及可 以避开基于任 相关穴位（
均 引起 了脑部 Ａ Ｆ Ｌ Ｆ变化 。拔针后 第 ｌ Ｏ和 ２ｒ ｎ 部 、 ５ｉ ａ 右侧次半月叶； Ｐ与 Ｒ 状态 Ａ Ｆ 信号差异 ③Ａ １ ＬＦ
ＡＦ Ｌ Ｆ显 著增 高 ， 区数量 最 多 ， 脑 主要 包括 双侧 枕 叶 、 活跃 的脑 区为双 侧扣 带 回 、小 脑 山坡部 、左侧 舌 状 双侧 颞 中回 、 侧 楔前 叶 、 侧 顶下 小 叶 、 侧 中 央 回 、 叶 、 侧楔 前 叶 、 状 回 、 上 回 、 中 回 、 上 左 左 左 楔 右 梭 额 额 颞 后 回 、 侧小 脑后 叶 、 左 右侧 扣 带前 回及 右 侧扣 带 后 回 回等 。 论 是 针 刺左 侧 内关 后 ， 侧 扣 带 回 、 额 上 结 双 右
低， 后者是顺磁性物质 ，可产生横 向磁化弛豫时间 １３ 静 息 态 ｆ Ｉ 点 ． ＭＲ 优
阿尔茨海默病的静息态功能磁共振成像低频振幅研究
3.09，P < 0.001（未校正），簇大小> 270 mm（3 10 个体 素）；AD 组（图 2）t =3.09，P < 0.001（未校正），簇大 小> 270 mm（3 10 个体素）。结果显示，脑默认网络区 ALFF 增高，包括双侧扣带后回、双侧楔前叶、双侧 额叶内侧和双侧顶下小叶。 2.2 2 组间 ALFF 差异双样本 t 检验结果
除前 10 个时点，保留静息状态时间序列 190 个时间 点的数据。具体过程包括 DICOM 格式转换、层面定 时、头动校正，将头动平移> 2 mm 和（或）转动> 2°的 数据剔除，将图像配准到标准蒙特利尔空间，并重新 采样为 3 mm 各向同性的体素，最后对图像数据以 6 mm ×6 mm × 6 mm 全宽半高进行高斯平滑，以提高 图像的信噪比。 1.3 统计学分析
1 材料与方法
1.1 研究对象 1.1.1 分组：（1）AD 组：选择 2010 年 3 月至 2011 年 6 月于中国医科大学附属第一医院神经内科就诊 的 AD 患者 18 例。纳入标准：①美国国立神经病语 言障碍、卒中研究和 AD 及相关疾病学会诊断标准 （NINCDS-ADRDA）；② 评 定 量 表 ：简 易 精 神 状 况 检 查量表（MMSE）评分≤24 分；Hachinski 缺血量表评
Abstract Objective To investigate the baseline brain activity level in patients with Alzheimer’s disease （AD）by amplitude of low-fre－ quency fluctuation（ALFF）based on resting-state functional MRI（fMRI）. Methods Eighteen patients with AD（AD group）and eighteen healthy volunteers （control group）were examined by resting-state fMRI on GE Signa 3.0T. ALFF values of the two groups were calculated and compared. Results In AD group，ALFF values in the right hippocampus（BA28），right parahippocampal gyrus（BA36），Broca’s gyrus （BA47） and bilateral posterior lobes of cerebellum were higher than those in control group，with statistically significant differences （P < 0.001）；ALFF values in precuneus（BA7），posterior cingulate gyrus（BA31）and left thalamus were lower than those in control group，with statistically significant differences （P < 0.001）. Conclusion This resting-state fMRI study suggests that the alteration brain activity in the ALFF contributes to the understanding of the pathophysiological mechanism of AD patients. Key words Alzheimer’s disease；resting-state functional MRI；amplitude of low-frequency fluctuation
静息状态下脑功能连接的磁共振成像研究
静息状态下脑功能连接的磁共振成像研究1. 本文概述本文旨在系统地探讨静息状态下脑功能连接的磁共振成像（Restingstate Functional Magnetic Resonance Imaging, rsfMRI）研究，这一领域近年来已成为认知神经科学与临床神经影像学研究的核心议题之一。
静息态功能成像是通过监测大脑在无特定任务指令下自发性神经活动的时空模式，揭示内在的脑网络组织及其动态变化，对于理解大脑的正常功能架构、疾病发生机制以及个体差异提供了独特视角。
本文首先概述rsfMRI的基本原理，包括其依赖的血氧水平依赖（Blood Oxygen Level Dependent, BOLD）信号以及如何利用这一信号反映神经元活动引起的局部血液动力学变化。
接着，我们将详细介绍静息态脑功能连接的主要分析方法，如种子点分析、独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）、图论网络分析等，阐述这些方法如何从不同层面揭示大脑区域间的时间同步性和功能集成性。
默认模式网络（Default Mode Network, DMN）：作为最早识别且最为人所知的静息态网络，DMN涉及后扣带回皮层、楔前叶、外侧顶叶及内侧前额叶皮层等多个脑区，其在静息状态下表现出高度的内在连通性，并与自我参照思维、记忆检索、情感调控等高级认知功能密切相关。
我们将回顾DMN的结构特征、功能属性及其在健康和疾病状态下的变异规律。
其他关键网络及其功能：除DMN之外，静息态研究还揭示了多个具有特定功能特性的脑网络，如执行控制网络、感觉运动网络、视觉网络等。
本文将概述这些网络的组成、功能角色以及它们在静息态下与其他网络的交互关系。
静息态功能连接的临床应用：探讨rsfMRI在诊断、预后评估及治疗监测中的价值，特别是在神经精神疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病、精神分裂症、抑郁症等）、脑损伤（如创伤后应激障碍、中风等）以及发展障碍（如自闭症谱系障碍）等领域的研究成果。
静息态fmri时间序列的频率
静息态fmri时间序列的频率静息态（resting state）功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）是一种用于研究大脑活动的非侵入性方法。
而静息态fMRI时间序列的频率则是指在静息态下，大脑神经元活动的变化频率。
本文将深入探讨静息态fMRI时间序列的频率，并分析其在神经科学研究中的重要性和应用。
1. 静息态fMRI时间序列的定义和特征静息态fMRI是一种在被试者静息、没有进行特定任务的情况下记录下的磁共振成像数据。
该数据能够反映大脑内部神经元的自发活动。
静息态fMRI时间序列是指在一段时间内，记录下大脑各个区域信号的变化情况。
2. 傅立叶变换与静息态fMRI时间序列的频率傅立叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。
对静息态fMRI时间序列进行傅立叶变换可以得到其频域表达。
频率谱图显示了不同频率成分在时间序列中的贡献程度。
3. 频率的分类和解释频率可分为低频（<0.1 Hz）、中频（0.1-0.25 Hz）和高频（>0.25 Hz）三种。
低频成分主要来自于神经元的自发活动和神经元间的功能连接；中频成分则主要反映了大脑局部区域的神经元活动；而高频成分可能与脑血流动力学等机制相关。
4. 静息态fMRI时间序列的频率与脑网络的关系静息态fMRI时间序列的频率与大脑中的脑网络密切相关。
脑网络是由连接在一起的神经元组成的复杂网络，它们在不同的频率上表现出不同的功能连接模式。
研究发现，低频成分反映了大脑远距离功能连接的特征，而中频成分则更多地涉及到局部区域之间的功能连接。
5. 静息态fMRI时间序列的频率在神经科学研究中的应用静息态fMRI时间序列的频率在神经科学研究中有着广泛的应用。
通过对频率的分析，可以探究大脑在静息时的自发活动模式，进而揭示大脑的功能网络结构。
静息态fMRI时间序列的频率分析可以用于研究神经精神疾病的发病机制，例如注意力障碍、抑郁症等。
基于功能磁共振成像的静息态脑网络研究方法
心电子信息科技风2021年4月DOI：10.19392/ki.1671-7341.202111042基于功能磁共振成像的静息态脑网络研究方法薛婷唐俊李明昕陶占龙内蒙古科技大学理学院内蒙古包头014010摘要：大脑在静息状态下仍存在许多重要的神经活动，脑区之间仍存在不间断的信息传递，构成功能连接并由此构成脑网络。
静息态脑功能网络分析，由其具有相对简单的计算且具有重大临床意义，已广泛应用于多种脑疾病的研究中。
本文从信息计算的角度，总结了近年来静息态脑网络研究中的经典算法。
关键词：功能磁共振成像;静息态；脑网络大脑是极为高效和精密的信息处理系统，不仅掌握语言、思维、情绪等高级活动,也是信息储存、加工和整合的中枢。
神经元是大脑活动的基本单元，通过神经突触的彼此连接形成神经通路，完成对信息的加工处理⑴&在此过程中，神经元之间或神经元集群之间的连接模式构成了脑网络，掌握脑网络的连接模式对于理解大脑的运转机制具有重要意义。
影像学技术的发展应用极大丰富了科研人员的脑网络研究手段。
近年来，静息状态下脑功能网络的研究受到广泛关注。
相较于任务态，静息态可避免由被试完成任务的差异性所导致的结果不可靠。
因此,越来越多的学者开始关注静息态下脑功能网络的活动模式。
本文主要针对静息态下脑功能网络的研究方法进行综述。
一、基于种子点的功能连接分析方法该方法是一种模型依赖方法(model-based),通常首先选择特定脑区作为感兴趣区域(region of interest，ROt)，即种子点。
然后计算该种子点与其他脑区的血氧水平依赖信号之间的时间相关性。
如计算岀某个脑区与该种子点之间的血氧水平依赖信号时间相关性较强，则可认为该脑区与种子点之间存在功能连接基于种子点的功能连接分析方法得到的结果易于理解，但种子点的选择没有固定标准,具体的选择过程很大程度取决于实验设计人员，通常依据先验知识或功能定位来选定。
种子点的选择至关重要,研究者选择的偏向性将直接影响研究结果。
静息态功能核磁成像低频振荡振幅的计算fractional_alff
静息态功能核磁成像低频振荡振幅的计算fractional alff 1. 引言1.1 概述静息态功能核磁成像（Resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）是一种非侵入性的神经影像学技术，可用于研究大脑在静息状态下的功能连接与网络活动。
在过去的几十年里，rs-fMRI已经成为认知神经科学和临床神经科学领域中被广泛采用的工具。
近年来，越来越多的研究表明，在低频振荡振幅方面存在着大脑功能与疾病之间的关联。
低频振荡指的是0.01-0.1 Hz范围内的信号变化，而低频振荡振幅即为这一范围内信号强度的变化程度。
因此，通过计算低频振荡振幅可以提供有关大脑功能及其异常情况的重要信息。
本文将重点介绍计算fractional amplitude of low frequency fluctuations (fractional ALFF) 的方法，并探讨低频振荡振幅与脑功能之间的关系。
1.2 文章结构本文主要由五个部分组成。
首先，在引言部分将概述本文所要探讨和解决的问题以及研究重要性。
然后，在正文部分将详细介绍静息态功能核磁成像的原理和流程，并阐述低频振荡振幅的计算方法。
接下来，本文将着重讨论fractional ALFF 的计算方法，包括其在研究中所遇到的一些限制和挑战。
随后，在第四部分将探讨低频振荡振幅与脑功能之间的关系，并回顾已有的相关研究成果。
最后，在结论部分对本文进行总结，并展望fractional ALFF技术在未来的应用潜力。
1.3 目的本文的目标是综述静息态功能核磁成像中计算fractional ALFF的方法，并探索低频振荡振幅与脑功能之间的关联。
通过这篇文章，我们希望读者能够更好地了解fractional ALFF在神经科学领域中的应用，以及其在揭示大脑功能活动和异常情况方面的价值。
同时，为未来该领域内进一步开展相关研究提供指导和启发。
静息状态功能磁共振成像在轻度认知损害中的研究进展
万方数据万方数据万方数据静息状态功能磁共振成像在轻度认知损害中的研究进展作者：束昊， 张志珺作者单位：东南大学附属中大医院神经内科,东南大学神经精神医学研究所,南京,210009刊名：中华神经科杂志英文刊名：CHINESE JOURNAL OF NEUROLOGY年，卷(期)：2011,44(3)参考文献(34条)1.Petersen RC Mild cognitive impairment as a diagnostic entity[外文期刊] 20042.Peterson RC;Negash S Mild cognitive impairment:an overview 20083.Peterson RC;Roberts RO;Knopman DS Mild cognitive impairment:ten years later 20094.Wierenga CE;Bondi MW Use of functional magnetic resonance imaging in the early identification of Alzheimer' s disease[外文期刊] 20075.Biswal B;Yetkin FZ;Haughton VM Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echoplanar MRI[外文期刊] 19956.Fox MD;Raichle ME Spontaneous fluctuations in brain activity observed with functional magnetic resonance imaging[外文期刊] 20077.Liao W;Mantini D;Zhang Z Evaluating the effective connectivity of resting state networks using conditional Granger causality[外文期刊] 20108.Zang Y;Jiang T;Lu Y Regional homogeneity approach to fMRI data analysis[外文期刊] 2004(1)9.Zang YF;He Y;Zhu CZ Altered baseline brain activity in children with ADHD revealed by resting-state functional MRI[外文期刊] 2007(2)10.Jack CR Jr;Knopman DS;Jagust WJ Hypothetical model of dynamic biomarkers of the Alzheimer' s pathological cascade 201011.Budson AE;Price BH Memory dysfunction[外文期刊] 200512.Querfurth HW;LaFerla FM Alzheimer' s disease[外文期刊] 2010(4)13.邢建丽;张熙;王鲁宁遗忘型轻度认知损害患者海马三维磁共振影像特点[期刊论文]-中华神经科杂志 2010(6)14.李传明;桂丽;杜寒剑遗忘型轻度认知功能损害患者大脑皮质结构磁共振成像的改变[期刊论文]-中华神经科杂志 2010(12)15.Wang L;Zang Y;He Y Changes in hippocampal connectivity in the early stages of Alzheimer' s disease:evidence from resting state fMRI[外文期刊] 2006(2)16.Li SJ;Li Z;Wu G Alzheimer disease:evaluation of a functional MR imaging index as a marker[外文期刊] 200217.He Y;Wang L;Zang Y Regional coherence changes in the early stages of Alzheimer's disease:a combined structural and resting-state functional MRI study[外文期刊] 2007(2)18.Bai F;Zhang Z;Yu H Default-mode network activity distinguishes amnestic type mild cognitive impairment from healthy aging:a combined structural and resting-state functional MRI study[外文期刊] 2008(1)19.Raichle ME;MacLeod AM;Snyder AZ A default mode of brain function[外文期刊] 2001(2)20.Sorg C;Riedl V;Mühlau M Selective changes of restingstate networks in individuals at risk forAlzheimer' s disease[外文期刊] 200721.张洪英;王世杰;杨明静息状态功能磁共振成像观察轻度阿尔茨海默病后扣带回功能连通性的变化[期刊论文]-中华神经科杂志 2008(7)22.Wang L;Laviolette P;O' Keefe K Intrinsic connectivity between the hippocampus and posteromedial cortex predicts memory performance in cognitively intact older individuals[外文期刊] 201023.Buckner RL;Andrews-Hanna JR;Schacter DL The brain' s default network:anatomy,function,and relevance to disease 200824.Greicius MD;Srivastava G;Reiss AL Default-mode network activity distinguishes Alzheimer' s disease from healthy aging:evidence from functional MRI[外文期刊] 2004(13)25.Qi Z;Wu X;Wang Z Impairment and compensation coexist in amnestic MCI default mode network[外文期刊] 2010(1)26.Fleisher AS;Sherzai A;Taylor C Resting-state BOLD networks versus task-associated functional MRI for distinguishing Alzheimer' s disease risk groups[外文期刊] 2009(4)27.Bai F;Watson DR;Yu H Abnormal resting-state functional connectivity of posterior cingulate cortex in amnestic type mild cognitive impairment[外文期刊] 200928.Buckner RL;Snyder AZ;Shannon BJ Molecular,structural,and functional characterization of Alzheimer' s disease:evidence for a relationship between default activity,amyloid,and memory 2005 29.Wang K;Liang M;Wang L Altered functional connectivity in early Alzheimer' s disease:a resting-state fMRI study[外文期刊] 2007(10)30.Achard S;Salvador R;Whitcher B A resilient,lowfrequency,small-world human brain functional network with highly connected association cortical hubs[外文期刊] 200631.Bassett DS;Bullmore E Small-world brain networks[外文期刊] 2006(6)32.Supekar K;Menon V;Rubin D Network analysis of intrinsic functional brain connectivity in Alzheimer' s disease 200833.Greicius MD;Supekar K;Menon V Resting-state functional connectivity reflects structural connectivity in the default mode network 200934.Zou QH;Zhu CZ;Yang Y An improved approach to detection of amplitude of low-frequency fluctuation (ALFF) for resting-state fMRI:fractional ALFF[外文期刊] 2008(1)本文读者也读过(10条)1.魏丽丽.史国华.楼岑.沈悦娣.陈炜正电子发射断层摄影在预测遗忘型轻度认知损害转归中的作用[期刊论文]-中华神经科杂志2011,44(3)2.李琛.段维维.李国良.杨欢伴颅内高压的POEMS综合征一例[期刊论文]-中华神经科杂志2011,44(3)3.周盛年.于晓琳.刘艺鸣.曹丽丽.单培彦伴硬脑膜强化的线粒体脑肌病伴高乳酸血症和卒中样发作综合征一例[期刊论文]-中华神经科杂志2011,44(3)4.刘磊.王佳伟.王得新JC病毒感染与进行性多灶性白质脑病[期刊论文]-中华神经科杂志2011,44(3)5.高晶.郭佳翔.李方.冯逢.朱朝晖.牛娜.有慧.崔丽英.郭玉璞.GAO Jing.GUO Jia-xiang.LI Fang.FENG Feng. ZHU Zhao-hui.NIU Na.YOU Hui.CUI Li-ying.GUO Yu-pu Benson综合征患者两例神经心理特征与皮质代谢异常[期刊论文]-中华神经科杂志2011,44(3)6.魏红春.严孙宏.陈先文中脑海绵状血管瘤致Benedikt综合征一例[期刊论文]-中华神经科杂志2011,44(3)7.刘付臣.李伟.刘淑萍.戴廷军.赵玉英.焉传祝.LIU Fu-chen.LI Wei.LIU Shu-ping.DAI Ting-jun.ZHAO Yu-ying .YAN Chuan-zhu皮肌炎肌组织中浆细胞样树突状细胞的病理学特点[期刊论文]-中华神经科杂志2011,44(3)8.周海燕.郭正良.谭玉燕.刘军注射肉毒毒素导致全身肌无力一例[期刊论文]-中华神经科杂志2011,44(3)9.杨柳.郭黎.全交界.徐安定伴抑郁症及快速眼球运动睡眠行为障碍的路易体痴呆一例[期刊论文]-中华神经科杂志2011,44(3)10.李焰生.LI Yan-sheng阿尔茨海默病研究需要注意的问题[期刊论文]-中华神经科杂志2011,44(3)本文链接：/Periodical_zhsjk201103016.aspx。
正常人脑静息态功能磁共振的脑功能连接1
正常人脑静息态功能磁共振的脑功能连接1石庆丽;燕浩;陈红燕;王凯;姚婧璠;韩在柱;张玉梅;张贵云;高玉苹【摘要】Objective To detect the effective connectivity of resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) in normal adults. Methods 36 normal adults were performed resting-state fMRI scanning, and 5 brain netwokes were included as regions of interests. Independent component (ICA) was used to evaluate the effective connectivity, and multivariate Granger causality analysis (mGCA) was used to analyze the casuality between the networks. All preprocessing steps were carried out using Statistical Parametric Mapping 5.0 soft-ware. Results 5 classic resting brain networks including default mode network (DMN), memory network (MeN), motor network (MoN), au-ditory network (AN) and executive control network (ECN) were aquired. The mGCA presented significant casuality between DMN and oth-er 4 networks, MeN and ECN, AN and MoN, ECN and AN. Conclusion There are specific brain effective connectivity of resting-state fMRI in normal adults, and there is significant causal link between these networks.%目的：探讨正常人脑静息状态下的不同专属脑网络间的连接强度及其意义。
基于脑电的静息态功能连接分析
随着脑成像技术的发展，人们对大脑功能的研究越来越深入， 并逐渐从定位特殊功能脑区转变为研究脑功能连接。静息态是 大脑不执行具体的认知任务，保持安静、放松、清醒的一种状 态，息态功能连接能体现大脑最本质、固有的连接模式，已 成为近年来脑功能连接研究的热门课题之一。
目前国内外研究脑静息态功能连接主要以功能磁共振成像 （fMRI）技术为手段，fMRI具有很高的空间分辨率，能得到静 息态功能连接与脑解剖学结构连接之间的密切联系，但是fMRI 设备昂贵，对实验数据采集环境要求很高，特别是其时间分辨 率很低，对于脑科学研究存在不便。而脑电图（EEG）作为一种 普遍的监测大脑活动的工具，具有很高的时间分辨率，对采集 环境无特殊要求，是脑科学研究的传统手段之一。
在基于脑电的α 波静息态动态功能连接方面，在对闭眼和睁眼 状态下的64电极静息态脑电数据进行分析中引进了滑动时间窗
的方法，探索了α 波在闭眼和睁眼状态下多个静息态脑网络随 时间的动态变化，如默认网络、视觉联合皮层、体感皮层、视
觉性语言中枢、语义加工皮层等。该结论极大丰富了脑电α 波 静息态功能连接的结论。
在基于脑电的α 波静息态功能连接方面，通过对闭眼和睁眼状 态下的64电极静息态脑电数据进行分析，得到结论：α 波在睁 眼状态下的功能连接明显多于闭眼状态，静息态网络中默认网 络和背侧注意网络在睁眼状态显著，同时睁眼状态下视觉联合 皮层功能连接突出。该结论弥补了已有研究中脑电数据电极太 少（19电极）的不足，提高了相关结论的可靠性。
采用EEG研究脑静息态功能连接能弥补fMRI研究脑静息态功能连 接在时间分辨率上的不足，而且对于无法适应fMRI狭小检测空 间的脑疾病患者也能方便地监测其大脑活动，因此基于脑电的 静息态功能连接研究有重要的科研和临床意义。本文采用独立 成份分析（ICA）、标准低分辨率电磁断层成像（sLORETA）、 滑动时间窗、图论、层次聚类分析、t检验等方法和理论对基于 脑电的静息态功能连接展开研究，分析了25个健康被试在闭眼 和睁眼状态下的64电极静息态脑电数据，研究了闭眼和睁眼状 态下α 波（8-12Hz）和β 波（13-25Hz）脑静息态功能连接，并 探索了α 波静息态动态功能连接，揭示了静息态网络在时间和 空间上的动态变化，主要取得了以下三方面的成果。
静息态功能脑连接的空间动态分析及分类研究
静息态功能脑网络分析[1]使用基于血液氧合水平（Blood Oxygenation Level Dependent，BOLD）的功能磁共振成像技术，是研究大脑功能的一种重要方法[2]。
研究表明，神经精神疾病患者的临床表现与其大脑功能网络连接异常是相关的[3]。
脑网络与机器学习相结合的方法已经被广泛应用到脑疾病的诊断[4]中，如精神分裂症[5]、阿尔兹海默症[6]、癫痫症[7]等。
因此，静息态功能脑网络分析方法在脑疾病的分析和诊断中非常重要。
在传统的脑网络分析中，隐含的假设是大脑功能连接在整个静息态功能磁共振扫描过程中是恒定不变的[8]。
然而，无论是在经验上还是通过实验都证明了大脑功能连接随时间推移而发生动态变化[9]。
Wee等使用滑动窗口的方法构建了静息态时间动态网络，并应用于早期轻度认知障碍病人的识别中[10]。
静息态功能脑连接的空间动态分析及分类研究高晋1，赵云芃2，Godfred Kim Mensah1，李欣芸1，刘志芬3，陈俊杰1，郭浩11.太原理工大学信息与计算机学院，太原0300242.太原理工大学艺术学院，山西晋中0306003.山西医科大学第一医院精神卫生科，太原030000摘要：现有的精神疾病分类模型仅采用脑网络的静态指标作为特征，忽略了脑网络的空间动态信息，导致分类性能不高。
为克服这一局限性，提升分类模型的性能，提出了基于功能脑连接空间动态的分类方法。
通过高维模板对脑连接进行空间动态分析，提取脑连接空间动态特征。
利用统计分析进行特征选择，构建基于静息态功能脑连接的分类模型。
通过对抑郁症患者与正常被试的分类实验结果表明，脑连接空间动态特征的分类准确率（83.0%）比传统采用脑网络的静态指标特征的分类准确率（77.8%）高5.2个百分点。
关键词：空间动态；功能磁共振成像；支持向量机；抑郁症文献标志码：A中图分类号：TP181doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1909-0351Research on Spatial Dynamics Analysis and Classification of Resting-State Functional Brain ConnectionsGAO Jin1,ZHAO Yunpeng2,Godfred Kim Mensah1,LI Xinyun1,LIU Zhifen3,CHEN Junjie1,GUO Hao11.College of Information and Computer,Taiyuan University of Technology,Taiyuan030024,China2.College of Art,Taiyuan University of Technology,Jinzhong,Shanxi030600,China3.Department of Mental Health,First Hospital of Shanxi Medical University,Taiyuan030000,ChinaAbstract：The existing classification model of mental diseases uses the static index of brain network as the characteristic while ignoring the spatial dynamic information of brain network,which will result in an inferior classification perfor-mance.To overcome this limitation and improve the performance of the classification model,a classification method based on the spatial dynamic of resting-state functional brain connections is proposed.The spatial dynamic characteristics of brain connections are extracted by analyzing the brain connections with high-dimensional templates.By selecting char-acteristics through the statistical analysis,a classification model based on resting-state functional brain connections can be constructed.The conducted experiments distinguish between depression patients and normal subjects and the results show that the classification accuracy of model utilized spatial dynamic characteristics（83.0%）is5.2percentage points higher than that with static index（77.8%）.Key words：spatial dynamics;functional magnetic resonance imaging;support vector machine;depression基金项目：国家自然科学基金（61672374，61741212，61876124，61873178）；山西省教育厅高等学校科技创新研究项目（2016139）；山西省科技厅重点研发计划项目（201803D31043）；教育部赛尔网络下一代互联网技术创新项目（NGII20170712）。
静息态fmei校正方法-解释说明
静息态fmei校正方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述本文主要介绍了静息态fmei校正方法。
在脑电图（MEG）研究中，fmei校正是一项重要的预处理步骤，用于消除脑电信号中的眼电和肌电干扰，从而提高信号的纯净度和可靠性。
随着脑电技术的快速发展，静息态脑电信号在研究中的应用也越来越广泛。
然而，由于脑电信号的微弱性和周围环境的复杂干扰，静息态脑电信号往往伴随着大量的噪音，导致分析结果的可靠性和准确性下降。
为了解决这个问题，研究人员提出了各种各样的fmei校正方法。
这些方法通常基于信号的统计特性和空间分布特征，通过对多个电极或传感器数据进行合理的处理和滤波，去除眼电和肌电噪音的影响，从而得到更加准确和可靠的静息态脑电信号。
本文将重点介绍几种常用的静息态fmei校正方法，并对它们的原理和适用场景进行详细讨论。
通过对比实验和分析，我们将进一步评估这些方法的效果和性能，为今后的脑电研究提供更具参考价值的数据处理方法。
总的来说，本文的目的是介绍静息态fmei校正方法的原理和应用，帮助研究人员更好地理解和应用这些方法，提高脑电信号的质量和可信度。
通过这些校正方法的应用，我们有望在脑电研究领域取得更加准确和深入的结果，为认知神经科学和临床脑电诊断提供有力支持。
1.2文章结构文章结构部分的内容应该包括对整篇文章的组织和安排进行介绍。
以下是一个可能的内容示例：文章结构:本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要包括概述、文章结构、目的和总结四个方面。
在概述中，介绍了静息态fmei校正方法的基本概念和重要性。
接着，对整篇文章的结构进行了简要说明，指出了各个部分的内容和安排。
然后，明确了本文的研究目的和意义，以及对于静息态fmei校正方法的进一步探索的重要性。
最后，总结了引言部分的主要内容和布局。
正文部分主要包括三个要点。
在第一个要点中，介绍了静息态fmei校正方法的原理和基本步骤。
通过详细解释各个步骤的目的和执行过程，读者可以更好地理解该方法的原理和操作方式。
静息态功能核磁共振发展及其应用
静息态功能核磁共振技术发展及其应用一、什么是静息态功能核磁共振技术（一）、功能磁共振技术及其原理人脑是自然界进化最为复杂的产物，揭示脑的奥秘是当代自然科学面临的最重大的挑战之一。
近年来随着脑成像技术及神经科学的发展，人们对脑的研究已不仅局限于解剖定位，更多的是对脑功能活动基本过程的深入研究。
功能磁共振成像是90年代以后发展起来的一项新技术，它结合了功能、影像和解剖三方面的因素，是一种在活体人脑中定位各功能区的有效方法，它具有诸多优势，如无创伤性、无放射性、具有较高的时间和空间分辨率、可多次重复操作等，因此，功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging，fMRI )作为脑功能成像的首选方法已被较广泛应用。
功能磁共振成像主要是基于血流的敏感性和血氧水平依赖性(blood oxygenation level dependent，BOLD )对比度增强原理进行成像。
所谓血氧水平依赖性是指大脑皮层的微血管中的血氧浓度发生变化时，会引起局部磁场发生变化，从而引起核磁共振信号强度的变化。
采用基于 BOLD的功能磁共振成像技术进行脑活动研究在近十年中得到了迅速的发展，BOLD f MRI以空间和时间分辨率均较高的优势,逐渐成为对活体脑功能生理、病理活动研究的重要手段之一。
其无创性和可重复性使之在临床得以迅速而广泛的应用和认同功能磁共振检查方法对人体无福射损伤，并且其时间及空间分辨率较高，一次成像可同时获得解剖影像及功能影像。
功能磁共振成像原理是通过磁共振信号检测顿脑内血氧饱和度及血流量，从而间接反映神经元的活动情况，达到功能成像的目的。
BOLD 技术是功能磁共振成像的基础；神经元活动增强时，脑功能区皮层的血流量和氧交换増加，但与代谢耗氧量增加不成比例，超过细胞代谢所需的氧供应量，其结果可导致功能活动区血管活动氧合血红蛋白増高，脱氧血红蛋白相对减少。
脱氧血红蛋白是顺磁性物质，其铁离子有４个不成对电子，磁矩较大，有明显的Ｔ２缩短效应。
静息状态下脑功能连接的磁共振成像研究
原始数据已进行时间/空间校正、平滑等 预处理 LFF<0.08HZ（已滤波）
• 1995 年 , Biswal (毕斯沃)等人首创性地提 取了静息态 BOLD 信号中的低频成分( < 0. 1Hz , 如图所示)并对其进行了分析. 他们发 现: 人脑左右半球的感觉运动皮层的BOLD 信号低频涨落(low f requency fluctuations , L FF)存在显著的相关性。由此可以推测: 大 脑在静息状态下的功能活动并非是 “噪声”
3.空间标准化：在于消除不同被试者个体间的差异 以便进行组分析(group anslysis) , 通常将被试者 脑图像与标准脑模板(如蒙特利尔神经科学研究所 (MNI)提出的标准脑)进行配准.
4.平滑：可削弱随机噪声的影响.
5.滤波：则可提取所需的低频涨落信号
1பைடு நூலகம் 种子相关分析是最简单使用最广泛的静息
般杂乱无章的 , 而是有其特定的规律和组织 方式。
3 .BOLD信号低频涨落与神经细胞自发活动
• 有些研究者发现静息态下大脑中BOLD 信号低频 涨落与呼吸、 心跳以及动脉血中二氧化碳分压 ( PaCO2 )的节律性变化有关, 从而认为这些信号 变化可能由生理噪声引起.。
• 但是静息态脑功能研究关心的BOLD 信号涨落的 频率一般在0. 1 Hz或0. 08 Hz以下 ,而人类呼吸和 心跳的频率分别约为 0. 1～0. 5 Hz 和 0. 6～1. 2 Hz，定量分析了生理噪声对BOLD 信号低频涨落 的贡献 , 发现其大小不足 10 %。
静息态脑功能成像临床应用研究进展
静息态功能磁共振成像小知识（二）
静息态功能磁共振成像小知识（二）在之前的文章中，我们介绍了静息态功能磁共振成像的基本原理，静息态功能磁共振成像小知识（一）。
今天我们来进一步了解，在采集静息态功能磁共振影像的时候有哪些需要注意的问题。
01实验设计静息态功能磁共振扫描是指被试在清醒状态下躺在磁共振扫描仪中，全身放松，不做任何任务或系统的思考进行扫描。
我们在采集脑功能影像时，有时候还会设计一些任务相关的扫描，这时候，怎样安排实验顺序才较为合理呢？有研究表明，在静息态功能磁共振扫描之前进行任务相关的实验可能会严重影响人脑的静息态活动，因为被试有可能不断回想之前的实验，从而引起相关脑区活动的增强(Tung et al. 2013, Sami et al. 2014)。
例如，Tung等人的研究表明，在进行单手运动任务之后进行静息态功能成像，双侧运动皮层的功能连接比在任务之前扫描得到的功能连接显著增强(Tung et al. 2013)。
因此，如果实验中同时涉及任务态和静息态，应先扫描静息态再扫描任务态，防止被试的大脑状态受之前任务影响。
同理，如果实验中有认知任务测查，也最好放在静息态扫描之后进行。
02扫描参数下面是一组常见的静息态功能磁共振扫描参数：TR = 2000 ms，TE = 30 ms，FA = 90°，FOV = 192 mm x 192 mm，Matrix Size = 64 x 64，In‐Plane Resolution = 3 mm x 3 mm，Slice Thickness = 3.5 mm，Slices = 33。
其中，有几个参数是非常重要的，例如：TR (Repetition Time)，脉冲序列重复时间，即两次连续射频脉冲之间的时间间隔，它表示我们能够在多短的时间内获取一幅全脑活动的图像。
所以，TR越小，采样率（1/TR）越高，则时间分辨率越高。
一方面，高时间采样率采集能够较完整捕捉到一些高频生理信号（如呼吸、心跳），并通过滤波去降低它们对脑活动信号的影响(Tong and Frederick 2014)；另一方面，快速采样也能观察到以往低速磁共振扫描研究中无法捕获的高频脑活动(Liao et al. 2013)。
探测静息状态大脑活动的关键区域
６７ ８
自 ． 蔽 科乎遗展 第１ ７ 卷 第５ 期 ２ ０ ０ ７ 年５ 月
＊研 究 简讯 ＊
探测 静息状态大脑活动的关键 区域 ＊
靳 静 董 峰 唐 一源 冯 洪 波 张 晔 赵 庆 柏 闫 芬 李姗 姗 冯 士 刚
＊＊ 通 信 作 者 ，Ｅ — ｍａ ｉ ｌ ： ｙ ｙ ２ １ ０ ０ ＠１ ６ ３ ． ｎ ｅ ｔ
维普资讯
维普资讯
维普资讯
自 ． 鞋 科学遗展 第１ ７ 卷 第５ 期 ２ ０ ０ ７ 年５ 月
目前 ，功 能 磁 共 振 成 像 （ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｒ ｅ ｓ ｏ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｉ ｎ ｇ ，ｆ ＭＲＩ ） 作 为 一 种 成 熟 的 功 能 成
像技 术 已经被 广 泛地 应 用 于 认 知研 究 中．之 前 的脑
映 了大脑任 意两个体 素点 间的关联性 以及 在静息状 态下大 负激活 度值 介数值
在 无任 务 的清 醒 、静 息状 态 时 大脑 某 些 脑 区存 在 主 动性 活动［ １ 。 。 ，并 且这些 脑 区活 动是 有 组 织 的 ，它们 共 同维持 大脑 静息状 态 ．
大的 １ Ｏ个节 点有 ４个位 于扣 带 回 ＼楔 前 叶 ，度值 最 大的 １ Ｏ个 节 点 有 ９个 节 点位 于扣 带 回 ＼楔前 叶 ，１ 个 位 于额 叶． 由此 可 以得 出 ，扣 带 回 ＼楔 前 叶 、额 叶是 负激 活 网络 中 的重 要 区域 ．这 进 一 步 验证 了 我 们 先前 的推 测 ，即它们 是 静 息状 态 下 大 脑 活 动 的关 键 区域 ，不 具 有任 务特 殊 性． 这 与 ２ ０ ０ ２年 Ｇｒ ｅ ｉ ｃ ｉ ｕ ｓ