静息态子网络
Table. Peak foci of the brain areas that compose the six RSNs
RSN2——背侧注意网络RSN3——视觉网络RSN4——听觉网络RSN5——感觉运动网络RSN6——自我参照系统
静息态脑功能网络中核心节点的定位及其方法比较
生物医学工程研究ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈ ２０１３，３２（３）：１４５～１４９国家自然科学基金资助项目（６１０７５１０７）；江苏省临床医学科技专项基金项目（ＢＬ２０１２０４１）。 △通信作者 Ｅｍａｉｌ：ｗｊｆｙｕｎｚｈｕ＠１６３．ｃｏｍ静息态脑功能网络中核心节点的定位 及其方法比较 武江芬１△，钱志余１，陶玲１，丁尚文１ （南京航空航天大学自动化学院，江苏南京 ２１００１６） 摘要：本研究致力于对核心节点的定位方法进行比较，并将核心节点映射到相应的解剖区域。分别采用节点度法和介数中心度法求出网络中的核心节点，并通过参数易损性对两种方法进行比较，即分别去掉每一个核心节点，比较网络的全局效率受影响的程度，再进一步将采用介数中心度法将求出的核心节点定位到相应的解剖区域。结果表明采用介数中心度求出的核心节点易损性更大、实验结果的一致性更好，是更为有效的核心节点定义方法，正常人核心节点对应的解剖区域主要集中在顶叶和额叶。结果为进一步探索核心节点在脑网络中的作用奠定了基础，并为进一步研究功能网络的信息传输在解剖结构上的映射提供了帮助。 关键词：静息态脑功能网络；核心节点；节点度；介数中心度；易损性；脑区定位 中图分类号：Ｒ３１８；Ｑ－３１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２６２７８（２０１３）０３０１４５０５ ＴｈｅＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＭｅｔｈｏｄｓｏｆＨｕｂｓ ｉｎｔｈｅＲｅｓｔｉｎｇＳｔａｔｅＦｕｎｃｔｉｏｎａｌＢｒａｉｎＮｅｔｗｏｒｋ ＷＵＪｉａｎｇｆｅｎ１，ＱＩＡＮＺｈｉｙｕ１，ＴＡＯＬｉｎｇ１，ＤＩＮＧＳｈａｎｇｗｅｎ １（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ＆Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｃｏｍｐａｒｅｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｒｉｅｎｔａｔｉｎｇｏｆｈｕｂｓａｎｄｍａｐｐｉｎｇｉｔｔｏｔｈｅａｎａｔｏｍｉｃａｌｂｒａｉｎｒｅｇｉｏｎｓ．Ｉｎｔｈｉｓｉｓｓｕｅ，ｗｅａｐｐｌｉｅｄｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｔｏｆｉｎｄｔｈｅｈｕｂｓｉｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｎｏｄｅｄｅｇｒｅｅａｎｄｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ（ＢＣ）．Ｔｈｅｎｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｗａｓｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｃｏｍｐａｒｅｔｈｅｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓ，ｗｈｉｃｈｎｅｅｄｓｔｏｄｅｌｅｔｅｎｏｄｓｉｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｃｏｍｐａｒｅｔｈｅｇｌｏｂａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｉｎｔａｃｔｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｌｅｓｉｏｎｅｄｎｅｔｗｏｒｋ．ＩｔｓｈｏｗｅｄｔｈａｔＢＣｍｅｔｈｏｄｗａｓａｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｓｉｎｃｅｔｈｅｈｕｂ′ｓｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｏｆＢＣｍｅｔｈｏｄｗａｓｌａｒｇｅｒｔｈａｎｎｏｄｅｄｅｇｒｅｅｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙｗａｓｂｅｔｔｅｒ．ＷｅｆｕｒｔｈｅｒａｐｐｌｉｅｄＢＣｍｅｔｈｏｄｔｏｔｈｅａｎａｔｏｍｉｃａｌｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｈｕｂｓ，ｗｈｉｃｈｆｏｕｎｄｔｈａｔｈｕｂｓｇａｔｈｅｒｉｎｔｈｅｆｒｏｎｔａｌａｎｄｐａｒｉｅｔａｌｌｏｂｅｏｎｔｈｅｐｒｅｖｉｏｕｓｒｅｓｕｌｔ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｌａｙｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｈｕｂｓｉｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ．Ｉｔｉｓｈｅｌｐｆｕｌｆｏｒｔｈｅｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｔｈｅａｎａｔｏｍｉｃａｌｍａｐｐｉｎｇｉｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｅｌｉｖｅｒｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｒｅｓｔｉｎｇｓｔａｔｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｂｒａｉｎｎｅｔｗｏｒｄ（ＲＳＮ）；Ｈｕｂｓ；Ｎｏｄｅｄｅｇｒｅｅ；Ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ；Ｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ；Ｂｒａｉｎｒｅｇｉｏｎｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ １ 引 言 人脑是由多个神经元、神经元集群以及多个脑 区相互连接而成的复杂结构网络，各部分之间的神 经元相互配合完成脑的各种功能［１－２］。相对于解剖结构上存在的神经网络而言，大脑功能网络是个抽 象的网络，众多研究结果表明大脑功能网络具有小世界属性和模块化结构等拓扑属性［３－４］。网络的基本结构是节点和连线。网络中存在的少量核心节点对网络的全局信息传递效率起着非常重要的作用，其损失将会严重影响整个网络的完整 性和连通性［５－６］。准确寻找核心节点，并将核心节
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@https://www.wendangku.net/doc/3e14511572.html,） 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。从Hubel和Wiesel电生理学上的实验，到现在神经影像学上的认知激活实验范式，都说明这种方法是很成功的。如图1被试睁眼或闭眼交替进行，这种简单的任务刺激范式所带来的BOLD信号的变化可以清楚地在大脑的特定区域看到（图1是在视觉区），从而把大脑的功能和解剖结构联系了起来（Fox et al., 2007）。这种基于任务刺激的实验范式一般都使用广义线性模型（General linear model, GLM）计算刺激或控制变量的效应，检测相应于刺激的大脑激活区，从而认识大脑的功能。 图1、传统fMRI任务激活范式的分析：睁眼闭眼任务范式和初级视觉皮层的某个体素的BOLD信号。 （引自Fox et al., 2007） 对任务状态fMRI数据的分析和处理，研究者现在一般都使用软件SPM（Friston, 1995）或AFNI（Cox, 1996），这两个软件都可以使研究者很方便地基于GLM模型来分析和处理任务状态的fMRI数据。如图2是包括2个控制变量的GLM模型，研究者需要提供给软件的是设计矩阵，即研究者的控制变量，然后使用软件SPM（Friston, 1995）或AFNI（Cox, 1996）就可以很方便地估计出控制变量的效应大小，进而找到受控制变量影响的脑区，即和任务刺激相对应而激活的脑区。
2型糖尿病患者认知障碍静息态脑功能连接分析
2型糖尿病患者认知障碍静息态脑功能连接分析 [摘要] 目的利用?o息态脑功能磁共振成像的fALFF值及功能连接方法分析T2DM患者脑功能改变，探讨病情严重程度和认知障碍对于T2DM患者脑功能连接改变的影响。方法本研究基于静息态fMRI的方法，对31 例T2DM患者及27例健康对照者基于比率低频振幅技术进行脑功能连接分析研究。得到病例组和对照组的所有被试者的fALFF值并进行组间比较，获取fALFF值有差异的脑区；以这些脑区为种子点进一步进行基于全脑体素水平的功能连接分析，最后将患者的MMSE评分与异常功能连接的脑区进行相关分析。结果结果显示多个脑区功能连接异常，T2DM患者与健康对照者相比共有7个脑区的fALFF值出现异常增加或减低；基于这些脑区进行全脑体素水平的功能连接分析，有多个脑区出现功能连接的异常增强或减弱；患者的MMSE评分与异常功能连接的脑区存在一定的相关性。结论T2DM患者存在多个脑区fALFF值异常及多个功能连接异常的脑区，其中部分脑区可能是其产生认知功能及视觉功能障碍的神经病理机制，同时部分脑区存在认知及运动功能异常及代偿的神经调控机制；患者临床认知障碍与多个不同脑区的功能连接强度均有不同程度的相关。
[关键词] 2型糖尿病；认知障碍；比率低频振幅；功能连接 [中图分类号] R587.1；R445.2 [文献标识码] A [文章编号] 1673-9701（2018）09-0008-05 Analysis of resting brain functional connectivity in type 2 diabetic patients with cognitive impairment LIU Yongbo1，2 LU Li1 1.Basic Medical College of Shanxi Medical University，Taiyuan 030001，China； 2.Shanxi Lu'an Group General Hospital，Changzhi 046204，China [Abstract] Objective To analyze the changes of brain function in patients with T2DM by using fALFF value of resting state functional magnetic resonance imaging and functional connection method，and to explore the effect of severity of disease and cognitive impairment on the changes of brain function in patients with T2DM. Methods The brain functional connectivity analysis of 31 patients with T2DM and 27 healthy controls based on the fractional amplitude of low-frequency fluctuation was studied，based on the resting state fMRI method. The fALFF values of all subjects in the case group and the control group were obtained and compared between the groups to obtain the brain regions with different fALFF values.
重点：静息态功能连接与解剖结构连接在人脑中联合研究
国际医学放射学杂志International Journal of Medical Radiology 2010Sep ;33(5)作者单位：510515广州，南方医院影像中心通讯作者：邱士军,E-mail:qiu-sj@https://www.wendangku.net/doc/3e14511572.html, *审校者 DOI:10.3784/j.issn.1674-1897.2010.05.Z0501 【摘要】 大脑半球多个脑区血流低频振荡信号变化存在同步性，它反映了这些脑区的神经活动存在相关性，这 些脑区间神经活动相互关系被定义为功能连接。扩散张量成像是目前唯一可以无创伤地获取人脑白质纤维束信息的技术。联合应用功能连接与扩散张量白质纤维束成像技术，可以探讨研究人脑静息态功能连接与解剖结构连接之间的关系。就静息态功能连接与扩散张量成像的基本原理、特点以及两者联合应用进行综述。 【关键词】 静息态；功能连接；结构连接；扩散张量成像 静息态功能连接与解剖结构连接在人脑中联合研究 Combination of resting-state functional MRI and anatomical links in assessing human brain connectivity 刘珍银邱士军神经放射学 * 综述 脑的结构组织所体现的功能特征主要表现在功能分区与功能整合。大脑半球多个脑区血流低频振荡信号变化存在时域相关性，它反映了这些脑区的神经活动存在相关性，脑区间神经活动相互关系被定义为功能连接。已有证据证明大脑神经元在解剖学上和功能上都是分组的（形成神经元簇），解剖上也已经发现了功能柱的结构存在。通常认为脑部功能连接反映脑部解剖结构连接，但是关于两者的确切关系仍未完全明了。 1静息态功能连接的概念 Biswal 等[1]首次以左侧大脑半球运动皮质作为感兴趣区（ROI ），检测其血氧水平依赖（blood oxygen level dependent,BOLD ）信号低频成分（f <0.08Hz ）的时间序列，并与全脑其他脑区的低频BOLD 信号时 间序列作相关分析。结果表明，即使在没有任务状态下，左右两侧大脑运动皮质BOLD 信号低频成分存在显著的时间相关性。功能连接被定义为“空间上分离的部位在神经生理活动过程中的相互关系”。静息态功能磁共振成像（resting -state functional magnetic resonance imaging,resting -state fMRI ）是近年来脑功能研究热点之一，与任务态脑 功能成像不同，其不需外部刺激或任务设置，反映人脑处于静息状态下的神经活动。对于任务相关的脑功能成像研究，常采用组块（BLOK ）实验设计方法，其数据处理常采用模型驱动（mold-based ）的方法，即根据任务态与静息态脑区BOLD 信号的差异值确定激活脑区，这间接反映了任务相关的局部脑区神经元活动；然而，人脑处于静息状态时，多个脑 区仍存在自发神经元活动，并且呈现时间相关性。在没有任何外部刺激的静息态下进行脑功能实验研究，需采用新的分析方法，如选取某感兴趣区作为种子体素，以种子体素的BOLD 信号时间序列与全脑其他体素作相关分析，但此方法亦存在局限性，ROI 的选择可能因手工操作者不同而存在差异，同时此方法亦可出现假阴性结果[2]。为避免这些问题，常联合应用独立成分分析（independent compon- ent analysis,ICA ）方法进行BOLD 信号数据处理，ICA 方法将四维BOLD 信号分解成三维空间信息与一维时间序列信息。这些BOLD 信号中既包含了 反映脑部神经元活动信息，又包含了机体运动或生理活动产生的噪声[3]，虽然联合应用ICA 方法可以一定程度分离出诸如心脏博动、呼吸运动等噪声，但仍有不少残留噪声[4]。收集这些生理噪声信息，并在BOLD-fMRI 信息数据处理过程中减去相应的生理噪声信息数据，可成为解决此问题的方法之一。应用上述方法可以显示脑部功能连接图，但仅反映大脑皮质的神经元活动情况，不能显示脑白质信息。 2扩散张量成像的基本原理 纤维束成像是近年来在扩散加权成像 （diffusion weighted imaging,DWI ）基础上迅速发展起来的MRI 新技术，它使得在活体研究人脑白质纤维结构成为可能。Pierpaoli 等[5]首先应用扩散张量成像 (diffusion tensor imaging,DTI)技术在活体人脑勾画出脑白质主要纤维束结构走向。DTI 基本原理：在均质 的水中，水分子的扩散运动表现为三维随机运动，其在不同的方向扩散程度相同，称为各向同性（isotropic ）；但在人脑组织中，水分子的运动则因为 :411-415;431
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。因此，脱氧血红蛋白减少，导致Ｔ２＊和Ｔ２弛豫时间延长，信号増高，使脑功能成像时功能活动去抑制的皮层表现为高信号。功能磁共振成像应用于人脑功能的研究，最常用的方法是利用各种刺激诱导局部脑组织血氧水平依赖信号发生变化，间接反映神经元的活动,这种方法被称为“事件相关功能性磁共振( event-related f MRI)”。