静息态fMRI功能连接分析方法的研究与应用
静息态功能磁共振
静息态功能磁共振静息态功能磁共振（Resting-state functional magnetic resonance imaging，rs-fMRI）是一种用于研究大脑神经活动的非侵入性神经影像学技术。
与传统的任务激活性功能磁共振成像不同，静息态功能磁共振不需要被试者执行特定的认知任务，而是在被试者松弛状态下，记录大脑在静息状态下的神经活动情况。
本文将探讨静息态功能磁共振技术的原理、应用和局限性。
静息态功能磁共振技术基于大脑的自发神经活动。
即使在被试者休息状态下，大脑的神经元仍然会不断地进行自发性活动，形成所谓的“静息态网络”。
这些网络包括默认模式网络（DMN）、前脑网络、感觉运动网络等。
静息态功能磁共振通过测量大脑不同区域的血氧水平变化，可以揭示这些静息态网络之间的相互连接和功能关系，为研究大脑功能提供了新的视角。
静息态功能磁共振在神经科学研究中具有广泛的应用。
首先，它可以用于研究大脑的功能连接和网络结构，揭示不同脑区之间的信息传递路径和调控机制。
其次，静息态功能磁共振还可以用于疾病诊断和治疗监测。
许多精神疾病如抑郁症、焦虑症等都与大脑功能网络的异常有关，静息态功能磁共振可以帮助医生更好地理解这些疾病的病理机制，为个体化治疗提供依据。
然而，静息态功能磁共振也存在一些局限性。
首先，由于大脑的自发神经活动受到许多因素的影响，如心理状态、环境因素等，因此静息态功能磁共振的测量结果具有一定的不稳定性。
其次，静息态功能磁共振无法直接测量神经元的电活动，只能通过血氧水平变化间接地反映神经活动情况，因此在解释结果时需要谨慎。
总的来说，静息态功能磁共振作为一种新兴的神经影像学技术，在研究大脑功能和疾病机制方面具有重要意义。
随着技术的不断发展和完善，相信静息态功能磁共振将在神经科学研究和临床实践中发挥越来越重要的作用，为人类认识大脑、治疗疾病带来新的希望。
愿静息态功能磁共振技术能够为人类健康和幸福作出更大的贡献。
区域大脑功能连接技术的应用教程与认知能力分析
区域大脑功能连接技术的应用教程与认知能力分析区域大脑功能连接技术被广泛应用于认知神经科学领域，通过对大脑内各个区域之间连接模式的研究和分析，揭示了大脑在不同认知任务下的网络结构和功能调控机制。
本文将为读者介绍区域大脑功能连接技术的应用教程，并结合具体案例，分析其在评估认知能力中的应用价值。
一、区域大脑功能连接技术的基础原理区域大脑功能连接技术基于静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据，通过计算脑区之间的时空相关性，揭示大脑内不同区域之间的功能连接模式。
其基本步骤包括：数据获取与预处理、功能连接构建和统计分析。
在数据获取与预处理阶段，研究者通过rs-fMRI技术获取被试的脑部图像数据，并对其进行数据清洗、去趋势、去头部运动等预处理过程，以消除来自于技术因素和个体差异的干扰。
在功能连接构建阶段，研究者通常采用基于Pearson相关系数或互信息的方法，计算不同脑区之间的功能连接强度。
通过连接矩阵的构建，可以描述出大脑网络的拓扑结构，进而分析其功能连接特征。
最后，在统计分析阶段，研究者可以采用多种方法进行分析，如基于图论的参数计算、功能模块检测和脑网络图分析等等，以探索大脑网络的组织原则和功能特征。
二、区域大脑功能连接技术的应用教程1. 数据获取与预处理在进行区域大脑功能连接技术的研究中，首先需要获取被试者的静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据。
常用的扫描参数包括TR（重复时间）、TE（回波时间）、片厚和片间间隔等。
一般来说，需要保证数据的空间分辨率在2mm左右，以获得较高的图像质量。
对于数据的预处理，主要包括去除头动和噪声、去掉线性趋势、去除低频信号等步骤。
常用的预处理软件包括AFNI、FSL和SPM 等，可以根据实际情况选择合适的软件进行处理。
2. 功能连接构建在功能连接构建阶段，可以根据研究的需要选择不同的功能连接计算方法。
常用的方法包括Pearson相关系数、互信息、时滞相关和小波相关等。
FMRI的进展以及应用
功能磁共振成像的进展以及应用字数：3198来源：健康必读·中旬刊2012年3期字体：大中小打印当页正文摘要：功能磁共振（fMRI) 技术因具有无创伤性、无放射性、较高的时间和空间分辨率等优点。
近年来，基于静息态功能磁共振(resting - state fMRI) 技术对癫痫、老年痴呆症、精神分裂症以及抑郁症等疾病的研究是热点。
本文综述了静息态fMRI 成像的基本原理及其在临床疾病研究应用。
关键词：静息态；功能磁共振；磁共振成像【中图分类号】R256.12【文献标识码】A【文章编号】1672-3783(2012)03-0020-0220世纪90年代初发展起来的血氧水平依赖的功能磁共振成像(blood oxygenation level- dependent functional MRI,BOLD-fMRI)技术具有无创伤性、无放射性、较高的时间和空间分辨率及可多次重复操作等优点，已成为现今进行脑科学和生命科学研究的重要工具。
1 简介人类大脑重量占体重的近2%，在清醒的静息态下，脑接受心输出量的11%，但却占全身总耗氧量的20%[1]。
Ogawa S等人[2]于1992 年在活体上证明用MRI可以测量血中氧含量，即是将核磁共振物理学和脑生理学的结合，产生了BOLD信号。
fMRI (functional magnetic resonance imaging, fMRI)技术是将传统共振成像的高分辨率解剖成像能力与核示踪的血流动态的特异性相结合，将人脑的功能像精确地投影到解剖图像上，从而成为研究大脑认识思维活动的检测技术。
FMRI应用于人脑功能的研究，主要方法分为两种：一种是事件相关功能性磁共振(event-related fMRI)，即为利用各种刺激诱导局部脑组织BOLD信号发生变化，间接反映神经元的活动；另一种为最常用的方法是静息态fMRI (resting- state fMRI)，即在没有明确的输入或输出因素状态下，大脑内部发生的BOLD 信号的自发调节。
基于静息态fMRI的功能连接分析方法的研究
前扣带回 31
ACG.L -4.04 35.04 13.95
前扣带回 32
ACG.R 8.46 37.01 15.84
额中回 7
MFG.L -33.43 32.73 35.46
额中回 8
MFG.R 37.59 33.06 34.04
楔前叶 67
PRE.L -7.24 -56.07 48.01
楔前叶 68
基于静息态fMRI的功能 连接分析方法的研究
1
CONTENTS
• 一、 选题目的及意义 • 二 、实验框架 • 三 、研究成果 • 四 、关键技术与难点 • 五 、展望
2
一 选题目的及意义
人脑是目前人类发现的最复杂和最具智能的功 能组织系统之一，数以万计的神经元相互连接形 成了复杂的脑结构，并通过相互间的作用表现出 多样的智能活动。近年来，随着fMRI技术的发展， 脑功能连接的研究目前主要有两个方向：
（5）根据设定的阈值将相关系数矩阵二值化， 构建种子点脑区功能连接网络可视化。
9
（1） 原始数据预处理
原始图像 数据格式转换
空间标准化
时间层矫正 头动矫正
平滑
去线性漂移
滤波
10
（2）种子点ROIs提取
法一种子点ROIs时间序列提取：
Rest工具包->Extract ROI Time courses
8
3.2 静息态下功能连接分析步骤：
（1） 原始磁共振图像数据预处理； （2）感兴趣脑区ROI的提取；提取ROI时间序列； （3） 计算感兴趣脑区之间的相关系数； （4）通过统计检验设定功能连接的阈值，判断 脑区之间是否存在功能连接；本实验首先建立 PCC脑区与全脑的功能连接，并将其定位于解剖 结构图，得到了该脑区与全脑功能连接信号强弱 的功能像图谱；
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。
大脑静息态网络连接模式及其意识状态预测
大脑静息态网络连接模式及其意识状态预测大脑作为人类神经系统的核心，一直以来都是科学家们的研究热点。
近年来，有关大脑静息态网络连接模式及其意识状态预测的探索引起了广泛的关注。
本文将对大脑静息态网络连接模式的概念进行解释，并探讨如何通过这种模式来预测意识状态。
首先，我们来了解大脑静息态网络连接模式的基本概念。
静息态是指个体在安静、无任务、无外界刺激下的大脑状态。
在这种状态下，大脑各个区域之间的连接和相互作用与执行任务时的状态有所不同。
研究者使用功能磁共振成像（fMRI）等技术来观察个体在静息态下的大脑网络连接模式。
在大脑静息态下，大脑网络不同区域之间的连接被分为“内在连接网络（Intrinsic Connectivity Networks, ICNs）”。
这些网络在没有特定任务的情况下依然存在，并且在个体之间具有一定的普遍性。
典型的ICNs包括默认模式网络（Default Mode Network, DMN）、前脑控制网络（Dorsal Attention Network, DAN）和视觉网络（Visual Network）等。
每个网络在大脑中的位置和功能都有所不同。
然而，大脑静息态的网络连接模式是如何与意识状态相关联的呢？研究发现，大脑静息态的网络连接模式与个体的意识状态之间存在一定的关联。
意识状态是指一个人对外界刺激的感知和理解程度，包括清醒、昏迷、睡眠等不同状态。
通过研究大脑静息态的网络连接模式，科学家们试图了解不同意识状态之间的差异，并尝试预测个体的意识状态。
在这方面，一种常用的方法是使用机器学习技术。
研究者将大量已知意识状态的数据输入机器学习模型，让模型建立与意识状态之间的关联。
然后，将未知意识状态的数据输入到训练好的模型中，通过模型的预测结果来预测个体的意识状态。
这种方法在一定程度上可以准确地预测个体的意识状态，但仍需进一步的研究和改进。
除了机器学习技术，还有一些其他的方法可以用于预测个体的意识状态。
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。
fMRI技术原理,基础研究与临床应用
fMRI技术原理,基础研究与临床应用fMRI技术原理概述fMRI（功能性磁共振成像）是一种基于磁共振成像原理的非侵入性脑成像技术，能够实时观察脑区在特定功能任务下的活动变化。
本章节将详细介绍fMRI技术的原理、基础研究以及临床应用。
1、fMRI技术原理1.1、磁共振成像基本原理1.1.1、核磁共振现象1.1.2、磁共振成像的工作原理1.2、功能性磁共振成像原理1.2.1、血氧水平依赖（BOLD）对比成像1.2.2、基于BOLD信号的脑活动定位1.2.3、常用脑活动指标2、fMRI技术基础研究2.1、名词解释2.1.1、激活与去激活2.1.2、网络分析2.1.3、功能连接2.2、脑活动模型的构建2.2.1、神经元活动传导模型 2.2.2、神经网络模型2.3、数据分析方法2.3.1、连通性分析2.3.2、刺激事件设计与分析2.3.3、结构与功能融合分析3、fMRI技术临床应用3.1、精神疾病研究3.1.1、焦虑障碍3.1.2、抑郁症3.1.3、精神分裂症3.2、脑功能定位与导航3.2.1、癫痫手术前定位3.2.2、脑肿瘤手术导航3.3、疼痛研究3.3.1、疼痛的神经机制3.3.2、长期疼痛的中枢代偿机制本文档涉及附件：- 附件1、fMRI原理图示- 附件2、脑活动模型构建流程图- 附件3、功能性连接分析示例结果本文所涉及的法律名词及注释：1、脑活动定位与导航：使用fMRI技术定位脑功能区域并帮助神经外科手术的术前和术中导航。
2、连通性分析：通过分析脑区之间的功能连接关系，了解脑内各区域的相互作用。
3、功能性连接：指脑内各个区域之间在特定功能任务下的协同活动。
静息态功能磁共振 样本量估算
静息态功能磁共振样本量估算
静息态功能磁共振（Resting-state fMRI，rsfMRI）是一种用于研究大脑功能连接和默认网络的非侵入性成像技术。
在进行静息态功能磁共振研究时，样本量估算是非常重要的，以确保研究具有足够的统计功效。
一些常见的方法来估算静息态功能磁共振研究的样本量：
1. 基于效应大小的方法：首先，你需要确定你感兴趣的效应大小。
这可以通过对先前类似研究的文献进行回顾来获得。
然后，可以使用统计功效分析软件（如 G*Power、SAS 或 PASS）来计算达到特定显著性水平和功效所需的样本量。
2. 基于 power 分析的方法：这种方法考虑了多个因素，如预期的效应大小、显著性水平、研究设计（如单样本或双样本 t 检验）以及预期的方差。
通过使用适当的统计公式和软件，可以计算出所需的样本量。
3. 模拟研究：在一些情况下，可以进行模拟研究来估算样本量。
通过创建虚拟的数据集，并在不同样本量下进行模拟分析，可以确定达到特定功效水平所需的样本量。
《基于熵的人脑静息态fMRI信号复杂度分析及其应用》范文
《基于熵的人脑静息态fMRI信号复杂度分析及其应用》篇一一、引言近年来，随着神经影像学技术的飞速发展，人脑静息态功能磁共振成像（fMRI）已成为研究脑功能与结构的重要手段。
其中，熵作为一种衡量信号复杂度的有效工具，在fMRI信号分析中得到了广泛应用。
本文旨在探讨基于熵的人脑静息态fMRI信号复杂度分析方法及其在相关领域的应用。
二、熵的概念及其在fMRI信号分析中的应用熵是一个描述系统混乱程度的物理量，常用于衡量信号的复杂度。
在fMRI信号分析中，熵可以用来反映人脑在不同状态下神经活动的复杂性和动态变化。
通过对fMRI信号的熵进行分析，可以更好地理解人脑的功能和结构。
三、基于熵的人脑静息态fMRI信号复杂度分析方法（一）方法概述本文提出了一种基于熵的人脑静息态fMRI信号复杂度分析方法。
首先，通过采集人脑静息态fMRI数据，提取出脑区时间序列信号；然后，利用熵的相关算法，如香农熵、近似熵等，对提取出的信号进行复杂度分析；最后，根据分析结果，对人脑不同区域的神经活动进行定性和定量的描述。
（二）具体实现步骤1. 数据采集：利用fMRI设备采集人脑静息态数据，获取脑区时间序列信号。
2. 信号预处理：对采集到的数据进行去噪、配准等预处理操作，以提高信号质量。
3. 熵计算：采用香农熵、近似熵等算法，计算预处理后的信号的熵值。
4. 结果分析：根据熵值的大小，分析人脑不同区域的神经活动复杂度，并进一步探讨其与认知功能的关系。
四、应用领域（一）神经疾病诊断与治疗基于熵的人脑静息态fMRI信号复杂度分析方法在神经疾病诊断与治疗中具有重要应用价值。
通过分析患者脑部信号的熵值，可以更好地了解疾病的发病机制和病理过程，为疾病诊断提供有力依据。
同时，还可以根据分析结果制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
（二）认知功能研究熵值可以反映人脑神经活动的复杂度和动态变化，因此在认知功能研究中具有重要价值。
通过分析不同年龄、性别、教育背景等人群的脑部信号的熵值，可以深入了解人脑认知功能的发育、老化和损伤等情况，为认知科学和神经科学的研究提供有力支持。
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。
耳甲电针治疗轻度认知障碍脑机制静息态fMRI研究的试验方案
轻度认知障碍（mild cognitive impairment ，MCI ）是一种介于正常衰老与痴呆之间的状态。
2021年，WHO 发布的《公共卫生领域应对痴呆症全球状态报告》显示，2019年全球约5500万痴呆患者，预计到2050年，将达1.39亿，其中主要为阿尔茨海默病患者［1］。
MCI 是阿尔茨海默病的临床前或前驱阶段［2］，治疗MCI 对延缓其向阿尔茨海默病进展非常必要，特别是对中、低收入国家获益更大［3］。
但目前尚无明确证据支持MCI 的药物治疗，胆碱酯酶抑制剂、维生素E 等药物不推荐用于治疗MCI ［4］。
越来越多证据表明，非药物治疗方法可能对改善认知功能有作用［5-7］。
但目前耳甲电针［经皮耳迷走神经刺激术（transcutaneousauricular vagus nerve stimulation ，taVNS ）］用于认知调节的研究较少且治疗机制不明。
因此，本研究旨在设计一个试验方案，探究taVNS 治疗MCI 的机制。
1试验设计1.1病例收集从首都医科大学宣武医院神经内科，中国中医科学院广安门医院老年门诊、针灸科门诊，以及北京慈爱嘉养老服务有限公司负责管理的50家社区居家养老服务中心招募40例MCI 患者。
基线评估后，独立统计学家使用SAS 9.4产生随机数，将患者随机分配为2组，即taVNS 组和假taVNS 组各20例。
治疗将根据招募顺序使用密封信封分配。
同时招募20例性别、年龄、受教育程度与MCI 患者相匹配的健康志愿者为对照组。
本研究为taVNS 治疗MCI 机制的探索性研究，根据脑功能成像既往研究经验［8］和《针灸影像学》［9］的建议，临床样本量每组20例可达到统计学分析的要求。
因此，本研究3组均排除头动过大、本人自愿退出等不可预知因素导致剔除者，观察24周。
DOI ：10.3969/j.issn.1672-0512.2022.01.005［基金项目］北京市自然科学基金面上项目（7212191）；科技部重点研发项目(2018YFC1705802)；国家自然科学基金面上项目（81774433，82174282）；中国中医科学院科技创新工程（461092）。
语言功能脑区与运动性失语静息态功能连接的功能磁共振研究
实时性：能够实时监测大脑活 动，了解语言功能脑区的动态 变化
定量分析：能够定量分析大 脑功能区的活动强度和连接 模式，为治疗提供依据
跨学科研究：结合神经科 学、语言学、心理学等多 学科知识，深入研究语言 功能脑区的结构和功能
功能磁共振成像技术在语言功能脑区与运动性失语静息态功能连接研 究中的局限性
应用：在语言功能脑区与运动性失语静息态功能连接研究中，可以检测到脑区的活动情况 优势：能够提供脑区活动的实时信息，有助于了解语言功能脑区与运动性失语静息态功能连接 的机制
功能磁共振成像技术在语言功能脑区与运动性失语静息态功能连接研 究中的应用价值
非侵入性：无需开颅手术，无 创检测大脑功能
高分辨率：能够精确定位大脑 功能区，提高诊断准确性
添加项标题
本研究为运动性失语的诊断和治疗提供了新的思路和方法。
展望
研究方法： 功能磁共振 成像技术
研究目的： 探索语言功 能脑区与运 动性失语静 息态功能连 接的关系
研究结果： 发现语言功 能脑区与运 动性失语静 息态功能连 接存在显著 差异
研究意义： 为语言功能 障碍的诊断 和治疗提供 新的思路和 方法
展望未来：进 一步研究语言 功能脑区与运 动性失语静息 态功能连接的 机制，为语言 功能障碍的诊 断和治疗提供 更准确的依据。
THANK YOU
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语言功能脑区的功能
语言功能脑区：负责语言理解和表达的大脑区域
功能：处理语言信息，包括语音、语义、语法等
作用：参与语言理解和表达，如阅读、写作、说话等 研究：通过功能磁共振技术，研究语言功能脑区的静息态功能连接，了 解其与运动性失语的关系
语言功能脑区与其他脑区的联系
添加项标题
首发抑郁症患者治疗前后的静息态fMRI研究
功能影像学 FUNCTIONAL IMAGING
首发抑郁症患者治疗前后的静息态 fM RI 研究
孙 军 1 刘含秋 1 孙华平 1 张俊海 1 冯晓源 1 郭 琴 2 施慎逊 2
=摘要>目的: 应用低频波幅( A L FF ) 技术探讨首发抑郁症患者治疗前后静息态脑功能的变化。方法: 采用 3. 0T 磁共振成像仪对 13 例首发抑郁症患者( 分别于治疗前及抗抑郁药物治疗 8 周后) 和 14 例性别、年龄相匹配的正 常志愿者进行静息态 fM RI 检查, 运用 R EST 、SPM 2 分析软件进行全脑分析, 比较基于 AL F F ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ BOL D 信号变 化。结果: 治疗前患者组/ 默认模式0神经网络的 A L F F 较正常对照组普遍性减低( P < 0. 001) , 经 8 周有效治疗 后, 右侧扣带回前部及双侧背外侧额叶、右侧眶额叶、颞叶、双侧楔前叶、扣带回后部皮质、右侧枕叶视区 BOL D 信号较治疗前增高 ( P < 0. 05) 。结论: 治疗有效的首发抑郁症患者静息态脑功能区的异常变化是可逆的; 基于 AL F F 的静息态 fM RI 技术可以动态评价抗抑郁药物的疗效。 =关键词> 抑郁症; 功能磁共振成像; 静息态 中图分类号: R 814 文献标志码: A 文章编号: 1006- 5741( 2011) - 03- 0212- 05
区域, 研究角度主要针对时间同步方面, 虽然在显示较 远脑区间功能连接存在异常的结果比较直观, 但不能 直接判断哪一个脑区是异常的, AL F F 则着重测量区 域活动性的幅度, 可以直接判断活动异常的脑区。
抑郁症 ( major depressive disor der, M DD) 患 者经常处于悲伤、内疚、自责、无助状态, 这种持久的抑 郁状态对脑的功能状态产生影响。本研究前提是抑郁
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。
静息态功能磁共振成像：关于静息态功能连接和脑网络分析方法
静息态功能磁共振成像：关于静息态功能连接和脑网络分析方法自诞生之初，人类就对大脑中发生的事情充满好奇。
功能磁共振成像是一种重要的工具，它有助于无创地检查、定位和探索大脑的语言、记忆等功能。
近年来，神经科学研究的焦点明显转向了“静息态”下的大脑研究。
重点是在没有任何感官或认知刺激的情况下大脑内部的内在活动。
对静息态下大脑功能连接的分析揭示了不同的静息态网络，这些网络描述了特定的功能和不同的空间拓扑结构。
虽然不同的统计方法被引入到静息态功能磁共振成像连接性的研究中，但得到了一致的结果。
在本文中，我们详细介绍了静息态功能磁共振成像的概念，然后讨论了三种最广泛使用的分析方法、描述了几种具有脑区特征的静息态网络及相关认知功能、静息态功能磁共振成像的临床应用。
本综述旨在强调静息态功能磁共振成像连接性研究的实用性和重要性，强调其与基于任务的功能磁共振成像的互补性质。
本文发表在The Neuroradiology杂志。
关键词：图论分析Graph analysis, 独立成分分析independent component analysis, 静息态功能连接resting state functional connectivity, 基于种子点的分析seed-based analysis 引言静息态功能磁共振成像(rs-fMRI，resting state functional magnetic resonance imaging)技术比其他功能磁共振成像(fMRI)技术更有优势，因为它易于采集信号，对患者的要求最少，并能熟练地识别不同患者群体的功能区域，如儿科人群、无意识患者、低智商患者等。
任务态功能磁共振成像（task-based fMRI）是一种用于分析和评估大脑的功能区域的先进的磁共振技术。
在这项技术中，受试者被指导执行被设计为针对单一功能的特定的任务，如运动、语言、记忆、视觉、注意力和感觉功能任务。
最近的研究发现，儿科患者，有意识障碍的患者，即昏迷、植物人和最低意识状态的患者，能够完成rs-fMRI。
fMRI的原理及临床应用
fMRI的原理及临床应用介绍功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）是一种用于获取活动大脑的影像的非侵入性技术。
通过测量氧合态和去氧血红蛋白在大脑中的不同区域的含量，fMRI可以提供有关大脑活动的信息。
本文将介绍fMRI的原理以及其在临床应用中的意义。
原理fMRI基于磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）技术，其原理是利用静态磁场及变化磁场对体内的核磁共振信号进行采集和分析。
下面是fMRI的工作原理：1.氧合血红蛋白和去氧血红蛋白的信号：大脑区域在活跃时，其需氧能力增加，导致血液流量增加。
氧合血红蛋白的含量增多，而去氧血红蛋白的含量减少。
2.血氧水平依赖效应：由于氧合血红蛋白和去氧血红蛋白的磁共振性质不同，fMRI可以通过观察血氧水平依赖效应来检测大脑活动。
该效应指的是当血液供应到达大脑活跃区域时，其中的氧合血红蛋白会导致信号增强。
3.BOLD信号：基于血氧水平依赖效应，fMRI使用血氧水平依赖（blood oxygenation level dependent，BOLD）信号来表示脑活动。
BOLD信号用于检测大脑各个区域的活动程度及活动模式。
临床应用疾病诊断fMRI在临床中广泛应用于疾病的诊断和治疗。
以下是fMRI在不同疾病中的临床应用：1.脑卒中：fMRI可以帮助确定脑卒中患者的恢复程度和认知功能的损伤程度。
通过比较患者与正常人群的fMRI图像，可以评估受损区域的功能状态，并制定个体化的康复治疗方案。
2.精神疾病：fMRI可用于研究精神疾病患者的大脑活动模式，并帮助确定疾病的类型和程度。
通过观察患者在特定任务下的脑部活动，可以了解异常活动的特征，并辅助制定治疗方案。
3.癫痫：fMRI可以帮助定位癫痫发作的起源，通过监测癫痫患者的fMRI图像，医生可以确定癫痫发作的源头，并选择适当的手术治疗方法。
静息态功能磁共振不同分析方法在意识障碍中的研究进展
静息态功能磁共振不同分析方法在意识障碍中的研究进展
任育秦;郝宇茹;钱丽霞
【期刊名称】《中国实用神经疾病杂志》
【年(卷),期】2024(27)3
【摘要】意识障碍(DOC)是脑损伤后常见不良结局,通常导致严重医疗与经济负担。
目前DOC的发病机制尚不明确,临床诊断及预后评估缺乏可靠标志物。
神经功能成像因其客观性、可重复性在探究发病机制及疾病诊治方面发挥了重要作用。
本文就静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)不同分析技术对DOC的相关研究进展作一综述,
旨在为探索DOC发病机制及临床诊治提供线索。
【总页数】5页(P378-382)
【作者】任育秦;郝宇茹;钱丽霞
【作者单位】山西医科大学医学影像学院;山西医科大学第三医院(山西白求恩医院山西医学科学院同济山西医院)
【正文语种】中文
【中图分类】R445.2
【相关文献】
1.基于静息态功能磁共振成像的静态及动态功能连接分析方法研究进展
2.帕金森病的静息态功能磁共振成像数据分析方法研究进展
3.阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综
合征的静息态功能磁共振成像数据分析方法研究进展4.静息态功能MRI不同分析
方法在非痴呆型血管性认知障碍中的研究进展5.睡眠剥夺的静息态功能磁共振成
像分析方法研究进展
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对照组的显著异常，通过这些异常的指标作为特征进行模 式分类，对于建立抑郁症诊疗的影像 学指 标起 到 了一定 作 用，从 而 可以更好 地辅助 抑郁 症 临床诊 断和 疗效评判 。
关键词 ：静息 态功 能磁共 振成像 ；功能 连接 ；模 型驱 动 ；时频域分 析 ；分类 ；抑 郁症
Ｓ ｔ ｕｄ ｙ ａ ｎ ｄ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ ｎ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ － ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
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２ ０ １ ３ 年第５ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ９— ２ ５ ５ ２ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５—０ ０ １ ０— ０ ６ 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ ９ 文献标识码 ： Ａ
静 息态 ｆ ＭＲ Ｉ 功 能 连 接 分 析 方 法 的研 究 与 应 用
陈东伟 ，杨艳丽 ，李海芳 ，陈俊杰
ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｓ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｓ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ ｎ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｙ ｔ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｉ ｔ ｆ ｏ ｃ ｕ ｓ ｅ ｓ ｏ ｎ ｈｅ ｔ
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３ ８名抑郁 症患者静 息 态功能磁 共振数 据 ，采 用模 型 驱动 的 分析 方 法 ，从 时域 （ 相 关分 析 、偏 相 关分析 ） 和频 域 （ 相 干分析 、互信 息 分析 ） 两个 角度进 行 分 析 ，对抑 郁 症 患者 和 健康 对 照 者进 行 选定脑 区之 间的各种 方法 的功 能连接 分 析 ，研 究 结果 表 明抑 郁 症 患者 在 脑功 能连接 上 与健 康
（ １ ．北京理工大学珠海学院计算 机学 院，广东 珠海 ５ １ ９ ０ ８ ５ ； ２ ．太原理工大学计 算机科学与技术学 院， 太原 ０ ３ ０ ０ ２ ４ ）
摘
要 ：鉴 于寻找 抑郁症 诊疗 生物指 标的迫切 需求 以及 日益成 熟 的 ｆ ＭＲ Ｉ 数 据分 析技 术 和模 式分
类技 术 ，进 行 了静 息 态 ｆ ＭＲ Ｉ 的功 能连接 分析方 法研 究及 应 用。利 用 ｆ ＭＲ Ｉ 采集 ２ ８ห้องสมุดไป่ตู้健康 被 试和
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