脑成像与脑连接

美国NIH在2009年发布了人脑连接组计划(HCP),该计划的实施将主要依赖三大关键技术:脑电与功能磁共振(fMRI)信息的融合技术、静息态fMRI技术、脑纤维束成像等脑结构分析技术.文中简要介绍了相关技术的研究现状,以及未来的主要发展方向.     

基于典型相关分析的脑网络研究方法综述

脑网络分析在研究大脑的认知活动、探究大脑的信息处理模式和辅助精神类疾病的诊断等方面都起着重要作用。近年来,基于多变量数据集的脑网络研究方法得到了普遍关注。典型相关分析(CCA)作为一种基于数据驱动的多元统计方法,能够有效捕捉多变量数据间的隐含关系,被广泛地应用于脑网络研究。综述CCA在脑网络研究中的作用、具体应用模式、存在的优势和局限性。首先,对传统的CCA其及常见变体的算法原理进行归纳总结;然后,阐述基于CCA分析方法在脑网络构建、脑网络分析、脑网络标记物识别方面的研究现状;最后,对基于CCA的脑网络研究方法进行总结并探讨未来研究的方向。     

基于弥散张量成像的儿童失神癫痫认知控制网络的结构连接研究

已有研究表明儿童失神癫痫患者的认知控制网络（CCN）中功能连接发生了改变。为了探索这些改变相应的结构基础,采用基于弥散张量成像（DTI）的纤维束追踪技术,对9名儿童失神癫痫患者和12名正常对照,分别构建了每个人CCN网络的结构连接,然后对两组间的纤维束连接的条数、长度、连接强度、平均部分各向异性值（FA）和平均弥散度（MD）等参数使用双样本T检验进行了统计比较。结果发现患者组CCN网络中主要纤维束上平均FA值显著降低,MD值显著增加（P_s<0.05,Bonferroni 校正）,并且左侧前额叶皮层到丘脑的纤维束上平均FA值与病程呈显著的负相关关系（P=0.011）。本研究结果为儿童失神癫痫患者CCN网络的功能连接异常提供了相应的结构基础,这些白质纤维异常的连接可能是导致患者认知控制功能异常的重要原因之一。