静息态脑功能磁共振简介
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。
rs-f mri技术的基本原理
rs-f mri技术的基本原理下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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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。
抑郁症的静息态功能磁共振成像研究进展
【 Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 】 Ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｍ ａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｒ ｅ ｓ ｏ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ｉ ｍ ａ ｇ ｉ ｎ ｇ（ ｆ Ｍ Ｒ Ｉ ） ，ｗ ｉ ｄ ｅ ｌ ｙ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｆ ｄ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ， ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｓ ｒ ｅ ａ ｌ —
影。静息 态时大脑存在着有序的脑活动 ，通过对 此活动 的监测 ，能够为抑郁 症病理 生理机 制等研 究提供 丰 富的信 息。
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。
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。
功能磁共振成像在抑郁症的应用现状及进展研究
抑郁症（depression）是由多种原因引起的严重精神障碍性疾病，患者主要表现为长时间的心境低沉，并伴有睡眠障碍、意志活动下降、思维迟缓等特点，情况严重的甚至会产生轻生念头[1]。
抑郁症病人本身不仅感到痛苦，还会给家庭以及社会带来严重的经济负担[2]。
目前，国内外不少学者对抑郁症的病因学，包括遗传、生物标志物和心理社会等方面进行研究[3]，尽管不少研究表明，抑郁症患者主要在脑结构和脑功能表现异常[4-5]，然而关于抑郁症的发病机制仍尚未明确。
目前，多种影像学技术对脑部疾病和功能异常发挥了举足轻重的作用，就抑郁症而言，对其发病机制、病理生理、疗效评价等方面提供了客观依据，从而对抑郁症的诊断及治疗具有关键性的辅助作用。
例如，颅脑CT以脑部的解剖为基础，通过对功能磁共振成像在抑郁症的应用现状及进展研究黄丹，刘勇西南医科大学附属中医医院磁共振室（泸州646000）【摘要】抑郁症（depression）是一种严重的精神障碍性疾病，对个体和社会造成了严重影响。
多种影像手段，包括X线、CT、MRI、PET/CT等，在抑郁症的研究进展中发挥了重要作用。
基于磁共振成像的多种分析方法，以其独特的优势，在抑郁症诊断及指导治疗中占有一席之地。
本文就磁共振功能成像“弥散张量成像、静息态功能磁共振成像、磁共振波谱和基于体素的形态学测量”几种技术在抑郁症应用现进展进行综述。
【关键词】抑郁症功能磁共振弥散张量成像静息态功能磁共振成像磁共振波谱基于体素的形态学测量【中图分类号】R445.2文献标志码A DOI：10.3969/j.issn.2096-3351.2021.06.016 Application of functional magnetic resonance imaging in depression:Currentstatus and research advancesHUANG Dan，LIU YongDepartment of Magnetic Resonance，the Affiliated T.C.M Hospital of Southwest Medical University，Luzhou 646000，China【Abstract】Depression is a serious mental disorder that has a great impact on individuals and society.Vari⁃ous imaging methods，including X-ray，CT，magnetic resonance imaging（MRI），and PET/CT，have played an important role in the research advances in depression.Various MRI-based analytical methods，with their unique ad⁃vantages，have taken a place in the diagnosis and treatment guidance of depression.This article reviews the current application status and advances in several functional magnetic resonance imaging techniques in depression，includ⁃ing diffusion tensor imaging，resting-state functional magnetic resonance imaging，magnetic resonance spectrosco⁃py，and voxel-based morphometry.【Keywords】Depression Diffusion tensor imaging Resting-state functional magnetic resonance imaging Magnetic resonance spectroscopy Voxel-based morphometry基金项目：西南医科大学附属中医医院自然科学重点项目（2018XYLH-011）第一作者简介：黄丹，硕士研究生。
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。
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
汇报人：XX
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
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
３１
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。
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，简称rs-fMRI）是一种基于功能磁共振成像（fMRI）的神经影像学技术，它可以在不进行具体任务的情况下测量大脑区域之间的相互作用。
rs-fMRI的独特之处在于，它不需要被动地进行任务或者感觉刺激，而是通过检测大脑在静息状态下的神经活动来研究不同脑区之间的同步性和相关性。
在rs-fMRI技术中，被试者在安静、闭目、松弛的状态下进行扫描，rs-fMRI扫描采集的数据称为“静息态脑功能网络”或者“default mode network（DMN）”，这些数据可以提供大量关于大脑默认模式网络的信息，包括大脑各个区域的同步性和相关性。
大脑默认模式网络是一些相互关联的脑区域，包括前额叶皮质、后颞叶皮质、顶叶、枕叶和小脑，这些脑区在静息状态下表现出高度的同步性。
rs-fMRI技术可以帮助我们更好地理解这些脑区之间的相互作用，了解大脑默认模式网络的结构和功能。
rs-fMRI技术的主要优点之一在于它不需要被动进行任务或刺激，这使得被试者能够避免因进行任务而导致的行为表现和注意力偏差等因素的影响。
此外，rs-fMRI采用的是无创性的成像方法，相比于其他成像技术而言，风险更低，更加安全。
rs-fMRI技术还可以用于神经精神疾病的研究。
许多神经精神疾病，如抑郁症、焦虑症、阿尔茨海默病等与大脑默认模式网络的同步性和相关性有关。
rs-fMRI技术可以通过测量大脑默认模式网络的同步性和相关性来研究这些神经精神疾病的病理机制和变化，从而为神经精神疾病的诊断和治疗提供更好的帮助和指导。
不过，rs-fMRI技术也存在一些局限性和挑战。
首先，rs-fMRI技术受到很多干扰因素的影响，如心跳和呼吸等，这可能导致数据的不稳定性和误差。
其次，由于脑与身体其他部位的相互影响，rs-fMRI技术得出结论时需要特别注意结果的解释和推断。
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)。
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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fMRI研究方法
• 功能连接
• 局部功能
• 脑网络
功能连接算法
• 相关分析Correlation: (Biswal et al., 1995; ……)
• 独立成分分析ICA: (Kiviniemi et al., 2003; van de Ven et
al., 2004; Greicius et al., 2004)
(Biswal et al., 1995, MRM)
静息态fMRI
任务相关fMRI
如何定义静息态
• 平躺，安静，无运动
• 闭眼或睁眼，未进入睡眠 • 无系统思维活动
静息态fMRI特点
• 设计简单，基线控制容易。
• 持续数分钟或更长。
• 研究持续的神经活动。
• 算法与任务状态fMRI有较大区别。
BOLD效应fMRI
• BOLD效应fMRI是基于神经元功能活动对局 部氧耗量和脑血流影响程度不匹配所导致 的局部磁场性质变化的原理。血红蛋白包 括含氧血红蛋白和去氧血红蛋白，两种血 红蛋白以磁场有完全不同的影响。氧合血 红蛋白是抗磁性物质，对质子弛豫没有影 响。去氧血红蛋白属顺磁物质，可产生横 向磁化弛豫时间（T2）缩短效应 （perferential T2 proton relaxation effect, PT2PRE）。
静息态脑功能磁共振简介
OUTLINE
• 脑科学研究现状
• BOLD-fMRI简介
• 静息态功能磁共振简介
• 静息态功能磁共振研究方法
脑科学研究方法
• 基础理论研究：细胞、分子、神经递质……
• 结构研究：常规MRI（灰质体积、灰质厚度、
灰质密度等）……
• 功能研究：EEG、MEG、PET、DSC、ASL、
基于感兴趣区
(PCC)的功能连
接
功能分割的研究
• rms, power spectrum, ALFF:(Biswal et al., 1995; Li et al., 2000; Kiviniemi et al., 2000; Zang et al., 2007)
• Regional Homogeneity:(Zang et al., 2004) • TCA:(Liu et alultiple Regressors:(Fransson, 2005)
任务状态功能磁共振的缺点
• 受任务设计的影响较大
• 需要较强的心理学背景
• 临床实用性不佳，很多任务病人无法完成 • 基线水平控制困难
没有任务刺激时，仍然存在BOLD信号的波动
Bilateral finger tapping (task vs. rest) Resting-state correlation of low frequency fluctuation (LFF, 0.01 – 0.08 Hz)
静息态fMRI研究意义
• 反映自发神经活动 (Logothetis et al., 2001,
Nature; Rauch et al., 2008, PNAS)
• 受多种生理和物理性噪声（呼吸，心跳等） 的影响 (Cordes et al., 2001; Birn et al., 2006; Goerke et al., 2005)
• Hierarchical Clustering: (Cordes et al., 2000; Salvador et al., 2005) • Self Organization Map: (Peltier et al., 2003) • …
实现方法
• 基于种子点的技术
—观察各种子点之间的时间同步性 —相关分析（cross-correlation） —偏相关(cross-coherence)
• Autoregressive Noise Model:(Cordes et al., 2005)
• Fractional Gaussian Noise:(Maxim et al., 2005)
低频振荡波幅(ALFF)
AMPLITUDE OF LOW FREQUENCY FLUCTUATION
TR 400 ms
• 因此，当去氧血红蛋白含量增加时，T2加 权像信号减低。当神经无兴奋时，电活动 引起脑血流量显著增加，同时氧的消耗量 也增加，但增加幅度较低，其综合效应是 局部血液氧含量的增加，去氧血红蛋白的 含量减低，削弱了PT2PRE， T2加权像信 号增强。总之，神经元兴奋能引起局部T2 加权像信号增强，反过来就是T2加权像信 号能反映局部神经元的活动。这即BOLD效 应（ blood oxygenation level dependent）。