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静息状态下脑网络建模及功能连接特性VIP免费

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第36电第5期2Ol0锋:1(j月州理上大学学报ofLanzhouUniversityofTechnologyVol'36NO.5Oct.2010文章编号:1673—5196(2010)05—0088—05静息状态下脑网络建模及功能连接特性陈旭辉,焦静静,柯铭.武弋?(1.兰卅【jlIf—L大学引算机‘通信学院,廿翊兰州730050;2。兰州军区总医院冲终外科.甜!州73005())摘要:实验采集静息状态下功能磁共振战像数据,经预处理后结合种子相关分析方法、t-检验法及复杂网络理论和方法构建正常人脑功能网络.针对脑网络构建中种子相关分析法存在阈值设定随意性大的问题,引入两个原则,印设定的闺值需保证网络的整体性和小世界特性,使建立的脑网络模型充分具有实际系统的特征.在建模基础上进一步研究脑网络功能连接特性,发现网络具有明显的小世界特性;并通过计算网络中心化指标推测出后扣带回、栈前叶、楔叶以及顶上小叶等是静息状态下脑功能网络的关键脑区.关键词:静息状态;功能磁共振成像;复杂网络;功能连接中图分类号:TP391文献标识码:AResting-statemodellingofbrainnetworkanditsfunctionalconnectioncharacterjsticsCHENXu—hui,JIAOJing-jing,KEMing,WUYi。(1·CollegeofComputerandCon1munication,LanzhouUniv.ofFech.,Lanzhou730050,China;2.GeneralNeurosurgeryDepartmentHospitalof1.anzhouMilitaryCommand,Lanzhou730050,China)Abstract:Functionalmagneticresonanceimagingdatawasgatheredexperimentallyinresting-state,andpreprocessed,then.Fhemethodsofseedcorrelationanalysisandt-testwereusedtoconstructthebrainfunctionalnetworkofnormalhumanbeingonthebasisofcomplexnetworktheoryandmethod.However,intheseedcorrelationanalysistherewasadefectindeterminingthevalueofthreshold,atwillsOtwobas—icpl‘incipleswereintroduced,namely,theintegrityofnetworksandthesmall—worldpropertiesshouldbeguaranteedtomakethebrainnetworkrepresentfullythecharacteristicsoftheactualbrainsystem.Fur—thermore,theconnectioncharacteristicsofbrainfunctionalnetworkwasstudiedonthebasisofitsmodel—Iing,anditwasfoundthattheresting—statebrainfunctionalnetworkexhibitedremarkablecharacterofsmall—worldanditwaspredictedbymeansofevaluationofcentralityindicesthattheposteriorcingulum,precuneusandsuperiorparietallobulewerethekeyareasoftheresting—statebrainfunctionalnetwork.Keywords;restingstate;functionalmagneticresonanceimaging;complexnetwork;functionalconnec~tion静息状态功能磁共振(functionalmagneticres—onanceimaging,fMRI)技术无需被试完成特定的认知任务,实验操作简单,特别适用于临床研究.一直以来,大多数功能磁共振研究均是基于某种特定任务展开的,此时静息状态往往被作为基线状态忽略或减去.随着研究的深人,Biswal等[研究发现静收稿日期:基金项目:作者简介:2Ol0—05一O7国家自然科学基金(61065007),甘肃省自然科学基金(091IZTB098)陈旭辉(1972),男,陕两县人,博士,副教授.息状态下大脑的一些脑区之问存在一种具有同步低频波动(1owfrequencyfluctuations,LFFs,厂<0.1Hz)特性的BOI(bloodoxygenationlevelde—pendent)信号,这种波动被认为与同步的神经活动有关.Raichle等【2]发现并证实,在静息状态下人脑存在一个默认网络(defaultmodenetwork,DMN).在无外界条件刺激时DMN中脑区之问呈现很强的同步低频波动,也可以说在基线状态下DMN的脑区十分活跃,而在某种认知任务状态下这些脑区的活动明显减弱.以上研究表明,在无任务的静息状态第5期陈旭辉等:静息状态下脑网络建模及功能连接特性·89·下大脑内某些脑区较为活跃,且它们的活动是有组织的,共同维持着大脑的活动机制.大脑是目前所知的最为复杂、最为完善的信息处系统.迄今为止,虽然证实了静息状态下大脯确实』。荇某种功能活动,但对它的生理机制尚不是十分消楚.复杂网络朝是一种基于拓扑结构的研究复杂j系统的方法,它的发展为生物网络研究提供了1台。木...

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