功能磁共振静息态默认网络与精神、神经疾病
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。
【国家自然科学基金】_静息态功能磁共振_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
科研热词 磁共振成像 抑郁症 局部一致性 静息态 静息状态 独立成分分析 功能连接 功能磁共振成像 功能磁共振 首复发 静息功能磁共振 静息 认知 视觉网络 血氧水平依赖 脑功能连接性 空域独立成分分析 瞬时功率 病例对照研究 海马 注意力缺陷障碍伴多动 汉密尔顿抑郁量表 工作记忆 屈光参差性弱视 层次聚类 发展 功能性磁共振成像 前额叶皮层内侧面 儿童 低频振荡
推荐指数 14 7 6 4 4 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
小世界网络 大脑功能网络 多发性硬化 基于体素的形态测量学 基于体素 后扣带回 动脉自旋标记 功能 前额叶 前 创伤后应激障碍 冗思 内侧颞叶癫痫 低频振荡 低频振幅 中枢神经系统
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 静息态 磁共振成像 抑郁症 性别差异 局部一致性 功能连接 默认状态网络 硬化 癫痫,颞叶 病例对照研究 海马 杏仁核 功能磁共振成像
推荐指数 4 3 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
推荐指数 9 8 3 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
功能磁共振成像进展应用论文
功能磁共振成像的进展以及应用摘要: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。
静息态指的是受试者闭眼、放松、静止不动,并避免任何有结构的思维活动的状态。
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。
精神分裂症、双相情感障碍、抑郁症静息态功能磁共振研究的异同
精神分裂症、双相情感障碍、抑郁症静息态功能磁共振研究的异同刘畅,沈宗霖,程宇琪,许秀峰(昆明医科大学第一附属医院精神科,云南昆明650032)[摘要]精神分裂症、双相情感障碍、抑郁症作为精神类疾病最多见的3种疾病,给患者家庭及社会带来很大的负担,静息态功能磁共振评估脑功能改变方面日渐得到广泛应用,通过对精神分裂症、双相情感障碍、抑郁症的静息态功能磁共振研究进行综述,用以寻找主要的精神疾病的共同和特异的生物学标志,为这3种疾病的诊断和早期预防提供影像学依据。
[关键词]精神分裂症;双相情感障碍;抑郁症;功能磁共振[中图分类号]R749.3[文献标志码]A [文章编号]2095-610X (2019)10-0160-05Similarities and Differences between Functional MRI Studiesin Schizophrenia,Bipolar Disorder and Depression in RestingStateLIU Chang ,SHEN Zong-lin ,CHENG Yu-qi ,XU Xiu-feng(The First A ffiliated Hospital of Kunming Medical University ,Kunming Y unnan 650032,China )[Abstract ]Schizophrenia ,bipolar disorder ,and depression are the three diseases most common in mental illness,which bring great burdens to the patients and their families.Resting-state functional magnetic resonance imaging is increasingly widely used to assess the brain function changes.We reviewed the resting state functional magnetic resonance studies of schizophrenia ,bipolar disorder ,and depression to find common and specific biolog-ical markers of mental disease,so that accurate diagnosis and early prevention of mental disease could be made.[Key words ]Schizophrenia ;Bipolar disorder ;Depression ;Resting-state functional magnetic resonanceimaging Journal of Kunming Medical UniversityCN 53-1221R[收稿日期]2019-04-19收稿[基金项目]国家自然科学基金资助项目(81660237)[作者简介]刘畅(1990~),女,黑龙江大庆人,在读硕士研究生,住院医师,主要从事精神分裂症、抑郁症影像学研究工作。
静息态功能磁共振数据分析工具包使用手册
静息态功能磁共振数据分析工具包使用手册宋晓伟(Dawnwei.song@)文档版本: 1.3文档修订日期: 2008-2-25北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室目录一、开发背景介绍 (1)二、软件用途和技术特点 (4)三、设计与实现 (4)四、测试 (5)五、使用要求 (5)六、使用方法演示 (6)(一)计算功能连接 (7)(二)计算局部一致性 (9)(三)计算低频振幅 (11)七、详细使用说明 (13)(一)安装REST (13)(二)卸载REST (13)(三)启动REST (13)(四)在REST中设置待处理的数据目录 (16)(五)Mask 的设定 (16)(六)在REST中设定输出参数 (17)(七)可选项:去线性漂移 (18)(八)可选项:滤波 (19)(九)局部一致性计算参数的设定 (20)(十)低频振幅计算参数的设定 (21)(十一)功能连接参数的设定 (21)(十二)点击“Do all”开始计算 (23)(十三)耗时估计 (24)(十四)其它工具 (24)八、附注说明 (26)九、参考文献 (28)一、开发背景介绍大脑是人体中最迷人也是人们了解最少的部分,科学家哲学家们一直在寻找大脑与行为、情感、记忆、思想、意识等的关系,却缺少一个非侵入性的高分辨率的技术方法来直接观察并确立这种联系,直到上世纪末功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)的出现(Ogawa et al., 1990),既能让人们观察到大脑结构又能让人们观察大脑结构的某一部分所具有的特定功能(Clare, 1997)。
fMRI机制是血氧水平依赖性(Blood oxygen level dependent, BOLD)信号的变化。
目前认识到的大多数的脑功能都是通过对任务或刺激的控制,并同时记录与任务或刺激相应的行为学上的变化和神经活动的变化来得到的。
男性偏执型精神分裂症患者静息态功能磁共振脑自发低频振幅的变化
男性偏执型精神分裂症患者静息态功能磁共振脑自发低频振幅的变化梁家云;谢世平【摘要】目的:利用静息态功能性磁共振成像(fMRI)技术观察男性偏执型精神分裂症患者脑自发低频振幅(ALFF)的变化。
方法:对36例男性偏执型精神分裂症患者(病例组)和19名年龄、利手、性别、受教育程度相匹配的健康者(对照组)进行静息态 fMRI 扫描;分析两组全脑各区域 ALFF 的差异。
结果:与对照组比较,病例组双侧额中回、右颞中回、右顶下回、左中央前回 ALFF 明显减低;右颞上回、双侧颞下回、左枕下回 ALFF 明显增强(P 均﹤0.01)。
结论:男性偏执型精神分裂症患者脑部广泛区域存在 ALFF 异常。
%Objective:To observe the changes of brain spontaneous low-frequency amplitude(ALFF)in male patients with paranoid schizophrenic using resting state functional magnetic resonance imaging( fMRI) technique. Method:Thirty-six male patients with paranoid schizophrenic(case group)and 19 age,handed-ness,gender and education-matched normal controls( controlgroup)recieved resting state fMRI scans. The differences of whole brain ALFF between the two groups were analyzed. Results:Compared with control group,ALFF in bilateral middle frontal gyrus,the right middle temporal gyrus,the right inferior parietal lobule, the left medial frontal gyrus in case group were significantly reduced;the right superior temporal gyrus,bilateral inferior temporal gyrus,left occipital back were significantly enhanced(all P ﹤ 0. 01). Conclusion:There is the ALFF exception in wide area of brain in male patients with paranoid schizophrenia.【期刊名称】《临床精神医学杂志》【年(卷),期】2014(000)002【总页数】3页(P77-79)【关键词】偏执型;精神分裂症;静息态功能磁共振;低频振幅【作者】梁家云;谢世平【作者单位】210008 南京大学;南京医科大学附属脑科医院【正文语种】中文【中图分类】R749.4结果:与对照组比较,病例组双侧额中回、右颞中回、右顶下回、左中央前回ALFF 明显减低;右颞上回、双侧颞下回、左枕下回ALFF明显增强(P均<0.01)。
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。
静息态脑功能磁共振简介
DWI、DTI、BOLD-fMRI……
• 分子水平研究:MRS
BOLD(BLOOD OXYGENATION LEVEL DEPENDENT )fMRI技术:
通过血氧水平改变产生的磁共振信号变化来反映脑区活动状况的功
能磁共振技术。
基础状态
激活状态 血流量增加 Hbr减少 MRI信号增高
正常血流
基础水平Hbr 基础水平MRI信号
0.01-0.08Hz
1.25 Hz
ALFF的生理意义 —一段时间内自发神经活动的“程度”
区域一致性(Regional Homogeneity ,ReHo) • 在一个功能区内时间序列的相似性或一致性
Similarity or coherence of the time courses
within a functional cluster. (Zang et al., 2004, NeuroImage)
BOLD-fMRI反映了什么?
BOLD-fMRI反映了什么?
BOLD信号的改变
血流动力学改变 ? 神经元活动的改变
任务状态fMRI
• 组块设计(block design)
• 事件相关设计(event-related design)
• ……
任务状态功能磁共振的优点
• 可直接反映任务效应
• 个体研究
ReHo: 运动任务状态 VS.静息状态
Rest > Motor Motor > Rest
a)在运动任务状态下,双侧运动皮层的ReHo值高于静 息状态。 b) 在静息状态下,默认网络(PCC, MPFC, IPL)的ReHo值 较高(Raichle et al., 2001; Greicius et al., 2003)
静息态磁共振预处理平滑核
静息态磁共振预处理平滑核
静息态磁共振预处理平滑核是一种先进的技术,用于在静息状态下对核磁共振图像进行预处理。
这种方法能够有效地去除噪声、提高图像质量,并提供更准确的脑功能信息。
在静息态磁共振预处理平滑核中,核磁共振信号是通过测量脑部磁场变化来获得的。
由于这种变化非常微小,因此很容易受到噪声的干扰。
为了获得更准确的脑功能信息,需要对这些图像进行预处理,以去除噪声并提高图像质量。
静息态磁共振预处理平滑核技术的优点在于它能够提供更准确的脑功能信息。
这种方法能够去除噪声、增强信号,并减少伪影的影响,从而提供更准确的脑部功能信息。
此外,这种方法还可以提高图像的分辨率和对比度,使得研究人员能够更准确地分析脑部结构和功能。
静息态磁共振预处理平滑核技术已经被广泛应用于神经科学、精神医学、临床医学等领域。
通过这种技术,研究人员可以更好地了解人类大脑的功能和结构,从而为精神疾病、神经系统疾病等疾病的诊断和治疗提供更准确的信息。
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)。
TIPS术后脑默认网络的静息态功能磁共振成像研究
R a d i o l P r a c t i c e , J a n 2 0 1 4 , Vo l 2 9 , No . 1
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肝 性 脑 病 影 像 学 专 题
T I P S术 后 脑 默认 网络 的静 息 态 功 能磁 共 振 成 像 研 究
络( D M N) 的影响。方法 : 1 0例 拟 行 TI P S治 疗 的 肝 硬 化 患者 ( 患者组) 和 1 O例 正 常对 照者 ( 对 照组) 纳入本研 究。1 O 例 正 常对照者及 1 O例 患 者 术 前 、 术后( 平 均 8天 ) 均行 r s - f MR I 。 利 用 独 立 成 分 分 析 方 法 分 离得 到 各 受 试 者 的 默 认 网 络 脑 区 , 采 用单样本 t 检 验 对 患 者术 前和 对 照 组进 行 组 内分 析 , 观 察 各 自的 D MN 空 间 分 布 模 式 ; 分 别 对 患 者 TI P S术 前 与 正 常 对 照组 、 患者 TI P S术后 与术 前 的 DMN 功 能连 接 进 行 组 间 比 较 , 观 察 静 息状 态 下 脑 默 认 网络 的 改 变情 况 。 结 果 : TI P S术 前
【 关 键 词 】 经 颈静 脉 肝 内 门体 分 流 术 ;脑 默认 网 络 ; 磁 共振 成 像
【 中 图 分 类 号 】R5 7 5 . 2 ; R4 4 5 . 2 【 文 献 标 识 码 】A 【 文章编号1 1 0 0 0 — 0 3 1 3 ( 2 0 1 4 ) 0 1 — 0 0 3 1 一 O 5
梁 雪 ,张龙 江 ,倪玲 ,罗松 , 孔祥 , 戚 荣丰 , 许 强, 钟 元 ,卢光 明
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。
211167158_主观认知下降及轻度认知障碍患者默认网络的静息态fMRI_研究
阿尔茨海默病( Alzheimer′s disease,AD) 是最常
表( Geriatric Depression Scale,GDS) 评估抑郁情况。
见的痴呆类型,约占痴呆患者的 60% ~ 80% ,在美
国已成为第六大死因[2] ,而截至 2022 年其已成为我
国的第五大死因[3] ,临床上以认知功能的渐进性、不
cognitive impairment WEI Yi⁃chen, LIANG Ling⁃yan, LI Xiao⁃cheng, et al. Department of Radiology,the People′s
Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous Region( Guangxi Academy of Medical Sciences) , Nanning 530021, China
resting⁃state blood oxygen level⁃dependent functional magnetic resonance imaging(BOLD⁃fMRI) data of the subjects were
collected. The posterior cingulate cortex(PCC) was used as the seed to analyze the DMN functional connectivity changes
变规律,以期为阿尔茨海默病(AD)的早期诊断提供影像学依据。 方法 纳入 SCD 患者 35 例,MCI 患者 88 例,
健康对照( HC) 者 32 名。 收集受试Байду номын сангаас的相关临床数据、神经心理学量表评估数据以及 3D⁃T1WI 及静息态血
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 %。
功能磁共振
Image
血氧依赖功能成像BOLD
默认网络的研究进展: Raichle通过分析信息科技 研究所(ISI)自2001以来 的文章。
Default Mode Network
Horn, Andreas; (2013). "The structural-functional connectome and the default mode network of the human brain". NeuroImage. 102: 142–151.
Raichle M E. The Brain's Default Mode Network[J]. Annual Review of Neuroscience, 2015, 38(1):433.
04
默认网络(DMN)
Default Mode Network
默认网络(Default Mode Network,DMN) 大脑的默认模式——静息态时会保持很高的活动水平, 而在大脑需要和外界交互完成各种任务时激活水平会下降 解剖: 前额叶内侧、前扣带回、后扣带回以及双侧顶下小叶等解剖结构
Default Mode Network
神志清楚患者 默认网络区结构
意识障碍患者 默认网络区结构
Thank you
02
功能磁共振(fMRI)
functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI)
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静息态功能磁共振默认网络与 精神、神经类疾病
心身医学中心 张耀尹
2016.2.29
器质性vs功能性疾病之争
• 你娃娃是神经病?精神病? • 癫痫是?脑梗塞? • 抑郁症是?精神分裂症是? • 结构/还是功能变化?(工作就是聊天,主
观性。。。)
脑科学计划
• 新技术:磁共振、PET、SPECT。。。
默认网络(DMN)主要脑区
• 内侧前额叶皮层(medial prefrontal cortex: mPFC)、扣带回 前部(ACC)、后扣带回(posterior cingulate cortex ,PCC) 与楔前叶(precuneus),及两侧顶内、外、下小叶(angular gyrus), and ITC等。
静息态功能磁共振成像
• 静息态功能磁共振成像(rs-fMRI):即被试者 在保持清醒的休息状态下进行磁共振扫描, 不需要完成特定的任务,只需完全放松, 闭眼、平静呼吸、尽量保持头部静止不动, 避免任何系统性的思维活动。
人脑结构和功能网络• 大脑结构性网络:实体解剖/核磁影像的方法
DMN 研究未来的发展与展望
① 个体发展与种系发展:从不完善到完善再到 退化直至消失的过 程,when?
② 与个体心理发展的关系?弗洛伊德ego ③ 人类VS动物的相同点和不同点? ④ 两个功能理论解释完善? ⑤ 与注意网络、视觉网络等关系? ⑥ 仸务态和静息态的关系?两种状态下的变? ⑦ 默认网络与相关疾病的关系。(阿尔兹海默病, 抑郁症, 创伤后
• 外部环境监控功能(monitoring the environment)-警戒假设 哨兵(探索状态/警觉)
注意网络与默认网络
(“专注当下任务”vs“走神”)
• 默认网络与任务导向及独立均有关, 当任务进行需要集中 注意的仸务时活动降低, 没有任务时, 维持低水平地广泛 地对外部环境的监控
DMN 活动与精神、神经类疾病
目前常见大脑功能网络
默认网络(DMN)
• 默认网络是大脑在费任务态时活跃的网络,其 特征是以低于0.1 Hz低速率的相关神经元振荡。
• The default mode network (DMN) is a network of brain regions that are active when the brain is at rest, which is characterized by coherent neuronal oscillations at a rate lower than 0.1 Hz.
• 大脑功能性网络:描述皮层神经网络各节点之 间的统计性连接关系,是一种无向网络,该网 络的构建基于相位同步分析和互相关联等方法, 利用EEG、MEG、fMRI等信号来构建。
• 大脑效用性网络:描述皮层神经网络各节点之 间的相互影响或信息流向,此为有向网络。
目前常见大脑功能网络
血氧水平依赖信号--多个脑区表现出同步振荡的特性。
• • 联合皮层系统(task-positive systems):背侧注意网络(dorsal
attention network: DAN)、腹侧注意网络(ventral attention network: VAN)和突显网络(salience network: SAN)、左额顶网络 (left frontoparietal network: LFP)、右额顶网络(left frontoparietal network: RFP)、执行控制网络(executive control network, ECN)和 默认模式网络(DMN)。 • • 伪迹系统(Artifact): 脑室(Ventricles)、白质(White matter)、头动 (Motion-related artifact)、脑外区域(Extra-cerebral space)。
• 活体、无创(神经解剖、神经功能、 神经生理、神经生化等变化)
• 脑科学计划:美国、欧洲、中国脑计 划(阿波罗登月)
功能性磁共振成像(fMRI)
• 功能性磁共振成像(fMRI)原理是利用磁 振造影来测量神经元活动所引发之血液动 力的改变。
• 即:功能磁共振成像(fMRI)关注脑区激活 (activation), 即大脑活动增加。
• 抑郁症
• 精神分裂症
• 阿尔兹海默病/ 轻度认知障碍
• 癫痫
…………
默认网络(DMN )研究的应用价值
① 测量快捷、容易; ② 其功能与人类意识经验的核心斱面有关。比如:昏迷
病人:意识状态,阿尔兹海默病人:认知能力; ③ 精神分裂症, 抑郁, 阿尔兹海默病等精神类疾病中功能
失调-- 疾病的严重程度、临床治疗。 ④ 预测和检验治疗效果 ⑤ 在正常人群中预测作用:预测工作记忆成绩
默认网络的功能
个体的适应性行为解释
• 自发认知功能(spontaneous cognition ) ① 心 智 能 力(mentalizing), 指的是对他人信念和意图的推测和思
考。Eg:蒋主任:路边的野花 ② 心理时间旅行是一种意识到(be aware of)过去和未来的心智能
力。比如说:《十年》 ③ 心智游移(mind wandering):午饭 ④ 白日梦(day dreaming)
• 感知皮层系统(sensor cortex systems):视觉网络(Visual network: VIN)、感觉运动网络(sensorimotor network: SEN)、听觉网络 (auditory network: AUN)、小脑网络(cerebellum network: CEN)。