基于脑电的静息态功能连接分析
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。
基于脑电功能连接微状态的情绪状态解码
第 3 卷第 1 期 2021 年 3 月智能科学与技术学报Chinese Journal of Intelligent Science and TechnologyVol.3 No.1 March 2021基于脑电功能连接微状态的情绪状态解码沈新科 1,2，李奕超 1,2，刘锦 1,2，宋森 1,2，张丹 2,3（1. 清华大学医学院生物医学工程系，北京 100084； 2. 清华大学脑与智能实验室，北京 100084；3. 清华大学社会科学学院心理学系，北京 100084）摘 要：基于脑电的情绪状态解码大多将个体情绪看作相对稳定的状态，将脑电频域能量、通道间脑电相关性等 稳态指标作为解码中使用的特征。
基于近年来网络神经科学在脑区间动态功能连接分析中的新发展，设计并实现 了功能连接微状态方法，将不同情绪状态下脑区间的动态功能连接模式聚集为具有代表性的微状态，提取微状 态的覆盖比例、转移概率等时间动态过程指标作为特征，用于情绪状态解码。
基于经典的脑电情绪公开数据集 DEAP，动态功能连接微状态新特征在情绪的效价和唤醒两个维度上实现了均方误差分别为 3.87±0.28 和 3.25±0.30 的回归预测效力，优于传统频带能量特征的均方误差 4.07±0.30（p=0.005）和 3.41±0.31（p=0.064）。
实验结果展 示了基于脑电功能连接微状态的情绪状态解码可行性，并为进一步深入理解情绪的神经机制提供了启发。
关键词：动态功能连接；微状态；情绪状态解码；脑电图 中图分类号：R318 文献标识码：A doi: 10.11959/j.issn.2096−6652.202105Emotional state decoding using EEG-based microstates of functional connectivitySHEN Xinke1,2, LI Yichao1,2, LIU Jin1,2, SONG Sen1,2, ZHANG Dan2,31. Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Tsinghua University, Beijing 100084, China 2. Tsinghua Laboratory of Brain and Intelligence, Beijing 100084, China3. Department of Psychology, School of Social Sciences, Tsinghua University, Beijing 100084, ChinaAbstract: Emotional state decoding based on electroencephalography (EEG) usually regards individual emotion as a relatively static state and uses spectral power or inter-channel correlations of EEG as features. Based on recent advancement of dynamic functional connectivity analysis in the area of network neuroscience, a method called microstates of functional connectivity was designed and implemented, which clustered the inter-regional functional connectivity patterns of the brain under different emotional states to obtain representative microstates, and the temporal statistics, such as coverage and transition probability were extracted as features for emotional state decoding. Based on a widely used publicly available EEG dataset DEAP, new features in microstates of dynamic functional connectivity analysis achieved regression mean squared errors of 3.87±0.28 and 3.25±0.30 on valence and arousal respectively, which were better than those using traditional spectral power features, 4.07±0.30 (p=0.005) and 3.41±0.31 (p=0.064). The results demonstrate the feasibility of emotional state decoding based on microstates of functional connectivity and provide deeper insight into understanding the neural mechanisms of emotion. Key words: dynamic functional connectivity, microstate, emotional state decoding, electroencephalography收稿日期：2021−01−21；修回日期：2021−02−26 通信作者：张丹，dzhang@ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（No.U1736220，No.61977041）；教育部关键科学与技术创新项目；清华大学自主科 研计划资助项目（No.20197010009） Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (No.U1736220, No.61977041), Scientific Technological Innovation Research Project by Ministry of Education, Tsinghua University Initiative Scientific Research Program (No.20197010009)·50·智能科学与技术学报第3卷1 引言情感计算致力于提升机器理解人的情感、对人 的情感状态做出响应的能力[1]。
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
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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
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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。
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（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
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（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；
脑功能连接网络特征分析
脑功能连接网络特征分析随着神经科学和脑成像技术的发展，我们对人类大脑的功能连接网络有了更深入的认识。
脑功能连接网络是指大脑中各个脑区之间的连接模式和信息传递方式。
通过分析脑功能连接网络的特征，我们能够更好地理解脑部活动的组织结构和信息传递的方式。
一、脑功能连接网络的基本模型根据大脑连接的方式和模式，我们可以将脑功能连接网络分为静态网络和动态网络。
静态网络描述的是大脑在静息状态下不同脑区之间的连接模式。
而动态网络则表示大脑在执行不同任务时，不同脑区之间的连接模式的变化。
在静态网络中，脑功能连接通常遵循小世界网络的特点。
这意味着大脑中的脑区之间存在短距离的连接和长距离的连接，同时还存在一些特定的脑区，具有高度集聚的连接性。
这种连接方式保证了大脑在信息传递时既可以迅速进行局部信息处理，又可以实现全局信息整合。
而在动态网络中，脑功能连接的特征则取决于所执行的任务。
不同的任务对应的脑功能连接模式也会不同。
例如，在执行认知任务时，大脑中负责学习、记忆和决策的前额叶和顶叶之间的连接会增强。
而在执行感觉任务时，大脑中负责感觉处理的脑区之间的连接会增强。
二、脑功能连接网络的分析方法为了研究脑功能连接网络的特征，研究者们使用了不同的分析方法和技术。
其中最常用的方法是功能磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）。
功能磁共振成像能够通过检测血液氧合水平的变化来研究脑功能连接网络。
通过对被试执行特定的任务，研究者可以观察到不同脑区之间的连接模式。
另外，功能磁共振成像还可以用于观察静息态下的脑功能连接网络，得出不同脑区的连接强度和连接模式。
脑电图是一种记录大脑电生理活动的技术。
通过分析脑电图数据，研究者可以研究脑功能连接网络在动态过程中的变化。
脑电图可以提供高时间分辨率的数据，因此可以追踪脑功能连接网络的瞬时变化。
除此之外，还有许多其他的脑成像技术和分析方法，如磁脑图谱（MEG）、脑磁共振成像（MRI）和脑电磁图（ECoG），它们都为研究脑功能连接网络提供了有价值的数据。
基于脑功能连接和SAE的自闭症分类
基于脑功能连接和SAE的自闭症分类贾楠;谭金平;肖志勇;漆志亮;吴建华【期刊名称】《南昌大学学报（理科版）》【年(卷),期】2018(042)004【摘要】为了对自闭症(autism spectrum disorder,ASD)的计算机辅助诊断提供参考,本文探讨了基于大数据和深度学习的静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)的数据分类研究.研究从国际自闭症专业数据库(ABIDE)中获取了306名ASD和350名正常受试者(typically developing,TD)的rs-fMRI数据.通过对预处理之后的rs-fMRI 数据提取脑功能连接(Functional connectivity,FC)相关矩阵,再利用堆栈自编码(Stacked autoencoder,SAE)进行训练,最后对ASD和TD进行了分类,得到了准确率高达95.27％的识别.本文的结果表明,基于相关矩阵和SAE的ASD分类系统已经达到了较高性能,可以为计算机辅助诊断ASD提供参考.【总页数】5页(P399-403)【作者】贾楠;谭金平;肖志勇;漆志亮;吴建华【作者单位】南昌大学信息工程学院,江西南昌 330031;南昌大学共青学院,江西九江 332020;江西农业大学软件学院,江西南昌 330045;南昌大学机电工程学院,江西南昌 330031;南昌大学信息工程学院,江西南昌 330031;南昌大学信息工程学院,江西南昌 330031【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.自闭症谱系障碍儿童异常的脑功能连接——来自静息态EEG的证据 [J], 徐昕然;张树烨;2.基于磁共振脑成像的自闭症儿童镜像同伦功能连接异常研究 [J], 刘梦婉; 卢虹冰; 徐守军; 杨春兰; 李佳铭; 郑凯中; 燕宝玉; 刘健; 李宝娟3.静息态功能脑连接的空间动态分析及分类研究 [J], 高晋;赵云芃;Godfred Kim Mensah;李欣芸;刘志芬;陈俊杰;郭浩4.脑功能连接模型在机器学习中分类鲁棒性研究——以静息态功能磁共振定位癫痫发作侧为例 [J], 杨泽坤;葛曼玲;付晓璇;陈盛华;张夫一;郭志彤;张志强5.基于脑电功能连接拓扑表征的心算任务分类 [J], 吴选昆;颜延;贾振华;白雪丽;王磊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
自闭症谱系障碍儿童异常的脑功能连接 ——来自静息态EEG的证据
Advances in Psychology 心理学进展, 2019, 9(5), 840-850Published Online May 2019 in Hans. /journal/aphttps:///10.12677/ap.2019.95103Atypical Functional Connectivity in AutismSpectrum Disorder Children—A Resting-State EEG StudyXinran Xu, Shuye ZhangSchool of Psychology, South China Normal University, Guangzhou GuangdongReceived: Apr. 23rd, 2019; accepted: May 9th, 2019; published: May 16th, 2019AbstractAutism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder mainly by difficulties in social interaction and communication. Studies have suggested mixed patterns of intrahemispheric long-range and short-range functional connectivity. Anomalies in EEG coherence and power have been associated with deficits in executive function and mental activity. The current study aimed to access the patterns of spectral EEG power and intrahemispheric long-distance and local coherence in ASD. The present study examined neuronal activation and functional connectivity with EEG, in21 ASD and 17 typical developing (TD) children ages 6 - 13, during an eyes-closed resting state.Differences in cerebral functioning were examined using measurements of absolute and relative power and intrahemispheric long-range and short-range coherence. Children with ASD demon-strated reduced absolute and relative alpha power and reduced absolute theta power. ASD child-ren also displayed greater relative power in delta and gamma bands compared with the controls, which supports the previous U-shaped pattern of spectral power in ASD. In addition, the patterns of intrahemispheric long-range under connectivity in alpha band and local over connectivity in alpha and gamma bands were revealed in the current study. Thus, the results suggest that children with ASD exhibit atypical patterns of brain activity and functional connectivity compared to TD children.KeywordsAutism Spectrum Disorder (ASD), Resting-State, EEG, Functional Connectivity, Coherence自闭症谱系障碍儿童异常的脑功能连接——来自静息态EEG的证据徐昕然，张树烨华南师范大学心理学院，广东广州徐昕然，张树烨收稿日期：2019年4月23日；录用日期：2019年5月9日；发布日期：2019年5月16日摘要自闭症谱系障碍(Autism Spectrum Disorder, ASD)是一种特殊的神经发育障碍，近年来其发病率陡增，但病因成谜。
2024焦虑障碍的脑电生理研究进展要点(全文)
2024焦虑障碍的脑电生理研究进展要点（全文）焦虑障碍是常见的精神疾病之一，具有高共病率和高复发率的特点，其诊断主要依据患者的临床表现，但在治疗方面缺乏指导个体化治疗的指标以及疗效预测的客观指标。
脑电图是探索焦虑障碍病理、认知神经机制、诊断及预后相关生物学标志物的重要非侵入性工具，可探测大脑皮层神经元自发、节律性电生理活动，具有毫秒级别的时间分辨率，方便易行，对采集环境无特殊要求。
由于焦虑障碍病因不明以及其在诊断、治疗方面的复杂性，探索脑电指标与焦虑症状的关联，以及焦虑障碍的诊断、预后相关脑电图特征具有重要意义。
本文综述焦虑障碍的脑电生理研究，将脑电信号分为时域特征、频域特征、功能连接进行分别阐述，为探索焦虑障碍预测、诊断和预后相关的脑电生理指标提供参考。
一、时域特征时域特征主要包括事件相关电位（event-related potential，ERP）和诱发电位（evoked potentials，EP）。
ERP是一种特殊的EP，具有锁时锁相的特点，可准确追踪神经元对不同刺激的反应时间进程，并与特定认知加工过程相关。
焦虑障碍的ERP研究主要涉及注意偏向、认知控制、情绪反应等认知加工过程。
1、P1、N170是早期视觉相关ERP，主要起源于视觉皮层。
其中，N170是面孔识别的特异性ERP成分，能够敏感识别面孔表情。
P1、N170成分常被用于探索焦虑障碍患者的注意偏向和早期情绪信息的加工过程。
研究表明，焦虑障碍患者存在威胁性/负性情绪刺激的注意偏向，表现为P1波幅增高、潜伏期缩短。
而一些研究并未发现焦虑障碍患者存在威胁性/负性刺激的注意偏向。
以上研究结果的异质性可能来源于研究间的方法学差异以及接受刺激的个体差异。
社交焦虑障碍（social anxiety disorder，SAD）作为一种常见的焦虑障碍亚型，常表现为对社会线索存在认知偏差。
P1、N170成分常被用于探索SAD患者的早期面孔、情绪信息加工注意偏向。
伴自杀未遂青少年抑郁障碍患者杏仁核静息态功能连接研究
伴自杀未遂青少年抑郁障碍患者杏仁核静息态功能连接研究吴云;黄佳玲;林健;钱晓琪;龚浩冉;乔昌源;周琳琦;胡长春【期刊名称】《浙江临床医学》【年(卷),期】2024(26)1【摘要】目的采用静息态功能磁共振成像技术探讨伴自杀未遂青少年抑郁障碍(MDD)患者双侧杏仁核与全脑功能连接特征。
方法对36例自杀未遂青少年MDD(sMDD组)、36例无自杀未遂青少年MDD患者(nsMDD组)及35例健康者(HC组)进行静息态功能磁共振(rs-fMRI)扫描。
选取双侧杏仁核为种子点,计算其至全脑体素的时序相关性。
分析三组间功能连接特征(rsFC)及其强度与临床量表间的相关性。
结果三组间rsFC:左侧杏仁核-右侧颞中回;左侧杏仁核-右侧岛叶;右侧杏仁核-右侧额中回差异有统计学意义(P<0.05)。
偏相关分析显示,在sMDD组中,右侧杏仁核-右侧额中回的rsFC强度与DERS评分呈负相关(r=-0.521,P=0.002)。
结论青少年MDD患者杏仁核相关情绪调节回路的功能异常可能是青少年自杀行为的潜在神经机制。
【总页数】4页(P25-28)【作者】吴云;黄佳玲;林健;钱晓琪;龚浩冉;乔昌源;周琳琦;胡长春【作者单位】浙江大学医学院附属杭州市第一人民医院;浙江中医药大学第四临床医学院【正文语种】中文【中图分类】R74【相关文献】1.静息态fMRI对抑郁症伴嗅觉功能减退患者功能连接的研究2.遗忘型轻度认知障碍杏仁核功能连接静息态纵向变化功能磁共振研究3.首发未治疗青少年抑郁障碍患者静息状态下、杏仁核功能连接异常改变及意义4.基于静息态杏仁核亚区功能连接观察高压氧治疗对TBI患者认知功能障碍的影响5.自杀未遂抑郁症患者海马在静息态下功能连接的改变因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
全面强直阵挛癫痫静息态功能连接脑网络研究
Ｃ ｈ ｉ ｎ Ｊ Ｍａ ｇ ｎ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｎ Ｉ ｍａ ｇ ｉ ｎ ｇ ， ２ ０ １ ３ ， Ｖ ｏ ｌ ４ ， Ｎｏ １
Ｔ ｈ ａ ｌ ａ ｍｕ ｓ ｉ Ｓ ａ ｋ ｅ ｙ ｎ ｏ ｄ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｅ ｐ ｉ ｌ ｅ ｐ ｔ ｉ ｃ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ＧＴ ＣＳ ． Ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｄ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ １ ｃ ｏ ｎｎ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ｂ ｅ ｗｅ ｔ ｅ ｎ ｔ ｈ ａ ｌ ａ ｍｕ ｓ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｉ ｍａ ｒ ｙ
Ｄ Ⅳ ｓ ｕｇｇ ｅ ｓ ｔ ｅ ｄ ｄ ｅ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｂ ｒ ａ ｉ ｎ ｆ ｕｎ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ａ １ ｍａ ｙ ａ ｌ ｓ ｏ ｂ ｅ ｉ ｍｐ ａｉ ｒ ｅ ｄ ｉ ｎ Ｇ ＴＣＳ． ｗ ｈｉ ｃ ｈ ｍａ ｙ ｂ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅｄ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｌ Ｏ Ｓ Ｓ ｏ ｆ ｃ ｏｎ ｓ ｃ ｉ ｏ ｕｓ ｎｅ ｓ ｓ ｄｕ ｒ ｉ ｎ ｇ
ｓ ｅ ｉ ｚ ｕ ｒ ｅ ｓ ． Ｔｈ ｅ ｓ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｄ ｅ ｍｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ａ ｉ ｒ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｂ ｒ ａ ｉ ｎ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ＧＴＣＳ ｐ ａ ｔ ｉ ｅ ｎ ｔ ｓ ｅ ｖ ｅ ｎ ｉ ｎ ｉ ｎ ｔ ｅ ｉｃ ｒ ｔ ａ ｌ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ． ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｖ ｅ ｄ ｏ ｕ ｒ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｔ ｈ ｏ ｐ ｈ ｙ ｓ ｉ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ １ ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍｓ ｏ ｆ ＧＴ ＣＳ ．
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。
任务态功能磁共振和静息态
任务态功能磁共振和静息态任务态功能磁共振（task-based functional magnetic resonance imaging，tfMRI）和静息态（resting-state）是两种常用的脑成像技术，它们可以帮助我们了解大脑在不同任务状态下的功能活动以及在静息状态下的内在连接模式。
本文将以“任务态功能磁共振和静息态”为中心，详细阐述这两种技术的原理、应用和意义。
任务态功能磁共振是一种功能性脑成像技术，通过记录大脑在执行特定任务时的血氧水平变化来反映不同任务对大脑功能的影响。
它能够提供任务执行过程中大脑的活动图像，帮助研究者了解特定任务所涉及的脑区以及不同脑区之间的功能连接。
任务态功能磁共振的原理是基于血氧水平依赖性（blood oxygenation level dependent，BOLD）信号的变化来推测脑活动的变化。
当大脑某个区域活动增加时，该区域的血流量和血氧含量都会增加，从而导致BOLD信号增强。
任务态功能磁共振的应用非常广泛，可以研究人类认知、情绪、行为等多个方面的功能。
例如，在学习和记忆研究中，可以使用任务态功能磁共振来观察学习和记忆任务时大脑的活动变化，以及不同记忆任务之间的差异。
另外，任务态功能磁共振还可以用于研究精神疾病、神经退行性疾病等脑疾病的发生机制和治疗效果评估。
通过比较健康人群和患者在执行特定任务时的大脑活动差异，可以帮助我们更好地理解疾病的病理生理机制，并为疾病的早期诊断和治疗提供依据。
与任务态功能磁共振相比，静息态功能磁共振研究的是大脑在静息状态下的内在连接模式，即大脑各个区域之间的功能连接和协同活动。
在静息态下，人们没有特定的任务要执行，大脑处于自由状态，这时可以观察到不同脑区之间的活动同步现象，被称为“脑网络”。
静息态功能磁共振的原理是通过测量大脑不同区域的BOLD信号变化，来分析和抽取这些脑网络的特征。
静息态功能磁共振的研究意义在于揭示大脑内在连接的模式和机制。
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
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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。
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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
基于静息态脑电数据的高阶脑网络分析和抑郁识别研究
基于静息态脑电数据的高阶脑网络分析和抑郁识别研究近年来，随着脑科学和神经影像学技术的发展，大脑网络的研究备受关注。
高阶脑网络分析是一个重要的研究方向，可用于理解大脑的功能和疾病。
抑郁症是一种常见的精神疾病，严重影响了患者的生活质量。
基于静息态脑电数据的高阶脑网络分析和抑郁识别研究对于深入理解抑郁症的病理机制及早期诊断具有重要的意义。
高阶脑网络分析是指研究大脑不同区域之间的功能连接和信息传递模式。
通过分析大脑网络的拓扑特性，可以揭示大脑信号的传播路径、信息整合和协调功能。
研究发现，抑郁症患者与正常人相比，在脑网络的拓扑结构上存在一定的差异。
高阶脑网络分析可以帮助我们了解脑网络的变化，并为抑郁症诊断和治疗提供依据。
而静息态脑电数据则是通过记录人在静息或无任务状态下的脑电信号来研究大脑的功能状态。
相比于任务状态下的脑电信号，静息态脑电数据更能反映大脑的固有活动和自组织性。
通过对静息态脑电数据进行高阶脑网络分析，可以了解大脑的功能连接模式和信息传递特性，为抑郁症的识别和治疗提供帮助。
抑郁症是一种复杂的精神疾病，其病理机制尚未完全清楚。
然而，通过基于静息态脑电数据的高阶脑网络分析，研究人员已经取得了一定的进展。
一项研究发现，抑郁症患者的大脑功能连接更为紧密，信息传递更为强烈。
这可能导致患者出现负性思维、情绪调控障碍等症状。
另外一项研究表明，抑郁症患者的大脑网络中核心节点的连接强度较低，说明患者在信息整合和协调方面存在缺陷。
这些研究揭示了抑郁症患者大脑网络的异常变化，有助于我们更好地理解这一疾病。
在抑郁识别方面，基于静息态脑电数据的高阶脑网络分析也具有重要的应用价值。
一些研究表明，利用脑网络特征可以有效地区分抑郁症患者和正常人。
例如，通过建立机器学习模型，可以利用大脑网络连接矩阵中的特征，实现对抑郁症的快速识别。
这为抑郁症的早期诊断和干预提供了新的思路。
虽然基于静息态脑电数据的高阶脑网络分析对于抑郁识别具有潜力，但仍存在许多挑战。
基于微状态的抑郁症静息态脑电信号分析
基于微状态的抑郁症静息态脑电信号分析
陈学莹;齐晓英;史周晰;独盟盟
【期刊名称】《高技术通讯》
【年(卷),期】2024(34)4
【摘要】抑郁症(MDD)患者存在认知功能障碍,但其瞬时神经异常活动尚未研究清楚,对此采用脑电(EEG)微状态方法对抑郁症患者的脑电数据进行研究。
比较22名抑郁症患者和25名正常人的128导闭眼脑电数据微状态特征,进行差异性分析并探索与量表得分之间的相关性。
结果发现,相对于健康对照组,抑郁症患者微状态C 的出现次数和涵盖比更高,且与其他微状态之间的转换概率较高,而其微状态D的平均持续时间较低,且与微状态B之间的转换次数减少。
此外,微状态C和微状态D 与抑郁量表和焦虑量表均呈显著相关性,表明基于脑电微状态方法可以捕捉到抑郁症患者异常大脑动态特性,为抑郁症临床早期诊治提供客观参考。
【总页数】7页(P379-385)
【作者】陈学莹;齐晓英;史周晰;独盟盟
【作者单位】陕西科技大学数学与数据科学学院;延安大学医学院
【正文语种】中文
【中图分类】R74
【相关文献】
1.基于多重多尺度熵的孤独症静息态脑电信号分析
2.基于微状态的静息态脑电信号分析
3.急性部分睡眠剥夺状态下高强度运动前后的静息态脑电微状态分析
4.基于
可视图类方法的静息态脑电信号特征分析5.青少年抑郁症静息态脑电微状态与童年期情感虐待的相关性
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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）。
基于图论的戈谢病患儿静息态功能脑网络分析
基于图论的戈谢病患儿静息态功能脑网络分析张苗;汪胜佩;胡迪;康惠颖;何晖光;彭芸【期刊名称】《首都医科大学学报》【年(卷),期】2018(039)002【摘要】目的研究戈谢病(Gaucher disease,GD)患儿静息态功能网络拓扑属性的变化,并分析其与各临床参数之间的相关性.方法选择16例临床确诊为GD的患儿和16例性别、年龄相匹配的健康对照儿童.所有受试者均采集3D-T1结构数据及静息态脑功能数据,利用图论分析脑网络拓扑属性的变化,两组之间的比较采用双样本t检查,发生显著变化的拓扑属性与临床参数(年龄、发病年龄、病程、治疗时间)进行Pearson相关性分析.结果与健康对照组比较,GD患儿组的全局拓扑属性没有显著性变化;右侧额中回节点度显著性降低,右侧额中回、左侧额下回/眶额回、左侧顶上回/顶下回/楔前叶/角回节点效率显著性降低,这些脑区均位于执行控制网络;丢失2个核心节点,即楔前叶、左侧丘脑,新出现3个核心节点,即右侧角回/枕中回、右侧丘脑/尾状核/壳、右顶下小叶.这些脑区的拓扑属性与临床参数间未发现显著性相关.结论 GD患儿全局拓扑属性保持稳定,执行控制网络的部分脑区节点功能下降,部分核心节点发生自适应性再分布,该研究可为GD患儿脑功能损伤提供神经影像学证据.【总页数】6页(P167-172)【作者】张苗;汪胜佩;胡迪;康惠颖;何晖光;彭芸【作者单位】首都医科大学附属北京儿童医院放射科国家儿童医学中心,北京100045;中国科学院自动化研究所,北京100190;首都医科大学附属北京儿童医院放射科国家儿童医学中心,北京100045;首都医科大学附属北京儿童医院放射科国家儿童医学中心,北京100045;中国科学院自动化研究所,北京100190;首都医科大学附属北京儿童医院放射科国家儿童医学中心,北京100045【正文语种】中文【中图分类】R445.2【相关文献】1.基于静息态功能成像的遗忘型轻度认知障碍患者核心脑网络变化研究 [J], 冯琪;毛德旺;王玫;廖峥娈;于恩彦;袁建华;丁忠祥2.基于基因基础的静息态功能脑网络及分类研究 [J], 郑晶晶3.基于功能核磁成像的静息态功能脑网络研究综述 [J], 魏梦然;刘斌;罗聪4.基于功能磁共振成像的静息态脑网络研究方法 [J], 薛婷;唐俊;李明昕;陶占龙5.基于功能性近红外光谱技术的健康青年人、老年人皮层脑网络静息态功能连接的特征研究 [J], 范晨雨;李浩正;谢鸿宇;胡瑞萍;杨青;吴军发;鲍春蓉;吴毅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
基于连通体的PTSD创后综合症和健康人的静息态功能核磁数据的分析
基于连通体的PTSD创后综合症和健康人的静息态功能核磁数据的分析高泽琳【期刊名称】《影像研究与医学应用》【年(卷),期】2017(001)011【摘要】近年来科技、医疗技术的进展加快,许多先前未曾受到重视的疾病开始受到广泛关注,而创后应激障碍(Post-Traumatic Stress Disorder,PTSD)便是其中一种.且随着功能性核磁成像(Functional Magnetic Resonance Imaging,FMRI)技术的高度发展,逐渐发展出从脑部具体区域处于静息态时统计所得数据进行分析的方式对PTSD病症进行探究的方式.而本文则正是采用该思路,分别采用了方差、相关度、T检验及F检验等数学工具进行探究分析,并根据其统计结果,利用Matlab、BrainNet Viewer等软件进行数据处理结果仿真以及结论分析等,然而,目前已有的大多数相关研究只是认为病症机理只存在于某些孤立的大脑区域中,而忽略了区域之间的脑电信号的联系对发病的影响.基于以上原因,本研究使用功能磁共振成像(fMRI)来探查经过2008汶川地震灾害后的PTSD患者静息状态和正常人的在脑区域之间电信号连通性的区别,确定病变的发生是存在于大脑的哪两个区域的联系上.【总页数】4页(P247-250)【作者】高泽琳【作者单位】黑龙江省大庆油田有限责任公司黑龙江大庆 163453【正文语种】中文【中图分类】R19【相关文献】1.基于载脂蛋白Eε4分型的健康老年人静息态全脑功能连接强度特征研究 [J], 胡译心;陈梦林;雷维维;刘恺;邓燕佳;成东亮;漆安琪;文戈2.基于功能核磁成像的静息态功能脑网络研究综述 [J], 魏梦然;刘斌;罗聪3.基于任务态和静息态功能核磁共振信号的抑郁症识别 [J], 刘刚;江海腾;刘海燕;王丽;姚志剑;卢青4.基于连通体的PTSD创后综合症和健康人的静息态功能核磁数据的分析 [J], 高泽琳;5.基于功能性近红外光谱技术的健康青年人、老年人皮层脑网络静息态功能连接的特征研究 [J], 范晨雨;李浩正;谢鸿宇;胡瑞萍;杨青;吴军发;鲍春蓉;吴毅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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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。
在基于脑电的β 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：β 波在闭 眼状态下的功能连接明显多于睁眼状态，从闭眼到睁眼状态， β 波功能连接在右侧大脑顶叶、枕叶、颞叶区域明显减弱，而 在双侧额叶连接增强，同时前运动皮层、初级体感皮层、次级 体感皮层、视觉联合皮层、默认网络在闭眼状态下显著。该结 论是首个关于闭眼和睁眼状态下脑电β 波静息态功能连接的结 论。