脑功能网络

摘要： 癫痫是世界常见的典型脑内异常神经放电导致中枢认知功能网络失调的神经疾病。作为当今先进技术的静息态功能磁共振成像(rfMRI),其功能连接(fMRI-FC)可为评估脑功能提供科学的检测指标。在此提出参照健康人的癫痫脑功能网络多节点指标融合的特异性模型,提取致痫侧脑功能网络拓扑属性,试图在高阶计算fMRI-FC,以提高其检测精准性,并在机器学习中验证特异性模型的分类性能。首先,取20例结构像海马阳性的内侧颞叶癫痫患者(左、右致痫侧各10例)和139例健康人的rfMRI数据;其次,以FC为边搭建脑功能网络,分别计算患者和健康人的4个局部节点指标;再次,以健康人为参照,构建脑功能网络的特异性模型。通过差值统计和ROC曲线分析,提取4组对致痫侧敏感性高的单一节点指标和1组其指标融合作为特征,分别采用留一法和随机验证分析其分类效果;又基于脑功能网络多节点指标融合,构建非特异性模型同上述操作并比较,以强调特异性模型的优势。结果表明,脑功能网络特异性模型在多节点指标融合的特征向量上表现出更好的分类性能,留一法和随机验证平均分类精度达100%和95.0%±8.7%。脑功能网络多节点指标融合的特异性模型能有效地提取致痫侧脑功能网络特征,为机器学习方法辅助fMRI-FC定位癫痫脑致痫侧提供一种新思路。

摘要： 目的 探讨自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder,ASD)儿童与正常发育(typically developing,TD)儿童的脑功能网络拓扑结构差异。材料与方法 从国际自闭症脑成像交换数据库的4个站点中提取符合纳入标准的65例ASD儿童(ASD组)及65例TD儿童(TD组)的脑部静息态功能磁共振成像及T1加权结构像数据。应用图论分析研究大脑网络的拓扑结构,包括全局和局部拓扑参数。结果 在阈值范围内,ASD在聚类系数(clustering coefficient,Cp)和特征路径长度(characteristic path length,Lp)低于TD组(P1和标准化的特征路径长度(λ)≈1,具有小世界网络属性,但两组间的γ和λ值差异无统计学意义。节点水平分析结果显示ASD组在双侧前扣带回、双侧尾状核、双侧海马、右侧顶下小叶等脑区的节点效率较TD组减低(P<0.05)。结论 与TD组相比,ASD组大脑拓扑学改变仍符合小世界网络属性,但有向随机网络转变的趋势,其功能整合能力增强,功能分化能力降低,某些脑区的节点效率降低,为探讨ASD的发病机制以及解释ASD临床症状提供了一个新的角度。

摘要： 卒中是危害中老年健康和生命的主要疾病之一,多伴随运动功能障碍、言语障碍及认知障碍等,严重影响其预后及生活质量。ICA作为一种盲源分离技术,近年来常用于脑血管病的脑网络分析,通过分析多维观测数据间的高阶相关性,在源信号和混合矩阵均未知的情况下,找出相互独立的隐含信息成分,完成独立源信号的提取,为卒中患者的脑网络损伤提供了更有力客观的神经影像学方法。本文总结近年来ICA在卒中后偏瘫、言语障碍、认知障碍等方面的研究进展,而卒中患者功能异常往往有着脑网络水平的损伤的致病原因,后续康复和临床研究需要多加考虑相应的因素。

摘要： 失眠障碍是最常见的睡眠障碍之一,严重影响了患者的生活质量。大量研究表明,失眠患者在默认模式网络(DMN)和显著性网络(SN)中表现出异常的连通性,这与主观睡眠障碍、过度唤醒、适应不良情绪调节和情绪状态的紊乱整合有关。边缘电路在增强负经验的回忆中起着至关重要的作用。

摘要： 青少年肌阵挛性癫痫(juvenile myoclonic epilepsy,JME)是一种从青春期开始的终生疾病。JME患者的认知水平下降,异常的网络连接被认为是引起认知功能障碍的原因。基于功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)的研究对揭示JME患者脑功能网络异常及认知功能障碍已取得显著成果,在阐明JME生理病理方面具有重大潜力。功能网络连接研究阐明了JME患者脑网络的改变并帮助理解JME的神经机制。非传统脑电-功能磁共振成像(electroencephalography-functional magnetic resonance imaging,EEG-fMRI)联合研究EEG的动态网络相关联的血氧水平依赖(blood oxygen level dependent,BOLD)活动,从新的角度揭示JME神经机制。JME内表型的fMRI研究可帮助提供临床特征和潜在遗传特征之间的联系。本文将对fMRI在JME脑网络、EEG的动态网络相关联的BOLD活动及内表型研究进展进行综述。

摘要： 为有效利用运动想象脑电信号(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用,本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法.首先,对每导MI-EEG进行连续小波变换,求得其时-频-能量矩阵;然后,将与运动想象密切相关的频带内各频率所对应的时间-能量序列依次拼接,得到各导联的一维时频能量序列;最后,基于任意两电极时频能量序列间的符号传递熵计算连接矩阵,构建脑功能网络.实验结果表明,以电极时频能量序列间的符号传递熵构建的脑功能网络,能够有效反映MIEEG的时频特征和非线性特征信息传递,相比于传统脑网络构建方法,更有利于增强不同运动想象任务的可分性.

摘要： 鉴于脑电信号(EGG)能够反映人心理变化的事实,提出了一种基于脑功能网络的内燃机汽车声品质评价方法.通过图论的脑网络分析构建δ、θ、α、β和γ共5个频带下电极通道间的相位锁值、相位延迟和包络系数的邻接矩阵,计算对应的聚类系数和路径特征长度,提取了30个脑电特征信号;利用皮尔逊相关分析法,聚类与汽车运动感声品质强相关的最佳脑电特征信号;最后,构建神经网络模型映射最佳脑电特征信号与运动感主观评价结果间的非线性关系.结果表明:客观脑电生理声学指标能够反映在运动感汽车声音刺激下评价者的主观感受.

摘要： 为深入探究阿尔茨海默症(Alzheimer’s disease,AD)对患者大脑功能网络之间因果性连接的具体损伤情况,采用非线性的因果性分析方法——收敛交叉映射方法,区别于传统的基于线性模型的脑网络分析方法,研究在静息状态下阿尔茨海默症对默认模式网络(DMN)、中央执行网络(CEN)和显著网络(SN)中各个脑区之间因果性连接的影响,以及这种变化与临床认知水平指标之间的关联性。研究结果显示,静息状态下阿尔茨海默症患者的DMN、CEN和SN网络脑区之间的因果性连接普遍降低,而DMN和CEN网络中的因果性连接变化与认知行为相关性较强。本文研究从动力学角度探索了阿尔茨海默症对大脑3个重要功能网络因果性连接的损伤情况,可为深入理解静息态下AD大脑内在的动力学变化特征提供帮助。

摘要： 帕金森病是老年人群中常发的神经退行性疾病,目前仍然缺乏公认的特异生化诊断指标。为了探索帕金森患者和健康受试的脑电差异,对26名帕金森患者和26名健康受试者进行闭眼静息态EEG的采集,利用MMSE和MoCA量表对受试者的认知功能进行主观评定,利用UPDRS和H&Y分级对受试者的运动功能进行评估。首先采用标准化低分辨率脑电磁层析成像对两组受试者脑电信号进行了溯源分析,而后采用滞后相位同步方法对脑功能网络进行差异性分析,进而对比分析两组受试者脑功能网络的拓扑特性。溯源分析结果表明,与健康对照组相比,PD组存在差异的脑区是枕叶和顶叶,α2频段楔前叶(BA7)电流密度显著降低;β1频段额叶与枕叶之间脑功能连接降低,患者脑功能网络的平均聚类系数C、全局效率E和节点度D比健康对照组显著降低(P<0.01)(患者:C=0.54±0.14,Eg=0.71±0.09,D=26.88±9.88;健康对照组:C=0.75±0.13,Eg=0.83±0.09,D=42.21±11.19),患者组平均特征路径长度L比健康对照组显著升高(患者:L=1.61±0.2;健康对照组:L=1.34±0.19,P<0.01)。本研究α2频段楔前叶电流密度显著降低以及β1频段脑功能连接效率降低对帕金森病的诊断具有指导意义。

摘要： 认知障碍疾病是一种以获得性认知功能损害为核心,并导致患者日常生活、工作、学习和社会交往能力减退,伴或不伴行为改变的综合征。目前临床尚无有效药物治愈该疾病,有研究发现人脑具有一定的神经可塑性和功能网络间的代偿,因此通过认知训练等非药物干预手段可以改善患者的认知功能,提高其日常生活能力和生活质量。随着医学影像和神经生理学技术的发展,无创获取大脑的结构和功能信息并基于复杂网络理论构建脑网络成为可能。基于图论的研究表明,认知障碍患者的脑网络在大尺度上具有小世界属性,但其拓扑属性遭到不同程度的破坏,且轻度认知障碍患者的网络属性介于痴呆患者和正常对照组之间,而通过干预后其拓扑属性会有所改善。本文回顾了认知训练可能的神经机制和基于复杂网络的认知障碍疾病患者脑结构功能连接的最新研究,提出可以通过脑网络研究进一步阐释认知训练的神经生理机制,以期为该疾病的早期干预和疗效评价及调整个性化治疗方案提供新的思路。

摘要： 音乐对人类的学习记忆有一定影响,而脑电(EEG)信号是人脑神经元活动的综合反映.本文设计了不同类型背景音乐对学习记忆影响的EEG实验,在对采集到的脑电信号进行预处理后,分析静息态和不同音乐工作记忆任务状态下脑功能网络连接的分布规律和稠密程度.结果表明,人类的大脑在不同的音乐状态下脑功能网络连接的紧密程度(包括路径长度、聚类系数、紧密度以及小世界属性等)有显著差异,脑电信号确实能够反映在不同音乐下学习记忆过程中脑功能状态的变化,额叶区域和枕叶区域与音乐记忆任务的完成密切相关.

摘要： 目的：本文旨在探究不同频率下典型儿童失神癫痫患儿发作前期和发作期脑功能网络的改变情况. 方法：脑磁图以6000Hz的采样频率记录10名患儿(5-11岁)的23次完整发作(包括至少5秒的发作前期).然后以预先设定的8个频段(delta(1-4Hz)、theta(4-8Hz)、alpha(8-12Hz)、beta(12-30Hz)、gamma(30-80Hz)、ripple(80-250Hz),fast ripple(250-500Hz)和very high-frequency oscillation(VHFO,500-1,000Hz))重新采样,用Graph theory分析的方法比较发作前期和发作期的脑功能网络的改变,采用的指标包括聚类系数(clustering coefficient,C)的平均值(CA)、特征路径长度(characteristicpath length,L)的平均值(LA)和连接强度(strength of connectivity,S)的平均值和峰值(SA和SP),统计采用Wilcoxon配对符号秩检验,并结合Bonferroni校正. 结果：研究发现在1-4 Hz、4-8 Hz、8-12 Hz、12-30 Hz、30-80 Hz 频段，发作期的CA、LA 和SP 较发作前期显著增加。而在80-250 Hz、250-500Hz 和500-1000Hz频段，发作期和发作前期的CA、LA 和SP 相比较，未见统计学差异。比较发作前期和发作期的SA，未见统计学差异。 结论：典型失神癫痫患儿发作前期和发作期的脑功能网络存在变化，并且具有频率依赖性。在delta、theta、alpha、beta 和gamma 频段，发作期的CA 和LA 均较发作前期显著增加，提示在低频段，发作期的脑功能网络更加“规律”，更接近有序网络。SA 从发作前期到发作期未见显著改变，因失神癫痫伴意识丧失，脑干网状激活系统受阻，患儿发作期正常脑功能连接的强度可减弱，同时局部脑区异常功能连接强度可增强，两者叠加，可表现为SA在两期未见显著差异。而SP 反映局部异常功能连接的强度改变情况。在delta、theta、alpha、beta和gamma频段，发作期的SP较发作前期显著增加，提示在低频段，发作期的局部异常功能连接较发作前期增强。而在ripple、fast ripple和VHFO频段，发作前期和发作期的CA、LA 和SP 相比较，未见统计学差异，提示在高频段，发作前期的局部脑功能连接可能已经发生改变，具有发作期的类似特性。

摘要： 注意缺陷多动障碍(Attention-deficit/hyperactivity disorder,ADHD),也称为多动症,是儿童及青少年时期最常见的神经发育障碍性疾病.ADHD的主要临床症状包括注意力缺陷、多动以及冲动,其严重影响了患儿的情感、认知等功能的正常发育,给个人、家庭和整个社会带来沉重负担.ADHD当今已俨然成为一个重大的公共卫生问题.大量的神经心理学及神经影像学的研究表明执行控制功能缺陷是多动症的核心缺陷之一.执行控制功能非常复杂,涉及到多个脑功能网络之间的协同交互,包括额顶网络(fronto-parietal network,FPN)、扣带回-岛盖网络(cingulo-opercular network,CON)、小脑网络(cerebellar network,CN)及默认网络(default mode network,DMN).本项工作结合静息态脑功能磁共振成像技术(resting-state functional MRI,R-fMRI)和基于图论的复杂网络分析方法,系统研究了这四个与执行控制功能相关的脑网络在未用药的ADHD儿童患者中的异常改变.

摘要： 中医针灸学博大精深,临床实践已证明其疗效,但其作用机理尚不明确.脑功能网络的构建与分析可帮助探究大脑工作机制,本文旨在构建和分析磁刺激穴位脑功能网络,进而为探索中医针灸学作用机理提供理论依据.本研究采用磁刺激方式刺激人体的内关穴,并采集磁刺激前、中、后三种状态的脑电信号;基于C0复杂度和互信息方法构建三种状态的脑功能网络;利用复杂网络理论对其拓扑特征进行了对比性分析.实验结果表明,刺激状态与刺激前状态相比,其脑网络的平均度、平均聚类系数、平均全局效率和“小世界”属性的值均增大,说明磁刺激内关穴使得脑网络各通道间连接强度增强,集团化程度提高,信息传输效率提高;刺激后状态与刺激前状态相比,其脑网络各项拓扑特征的值在整体上呈现增大的趋势;刺激后状态与刺激状态相比,其脑网络各项拓扑特征的值在整体上呈现减小的趋势,但减小的程度不同,考虑到可能与本实验为单次刺激,并未形成刺激的积累效应有关.

摘要： 磁刺激具有有效、无痛、无损伤、易于重复和操作简便等显著的优点,在中枢神经功能检测和神经功能恢复等应用中日益成研究的热点.穴位是中医针灸调控神经系统由体表刺激到体内的切入点,穴位刺激可以等效为大脑神经系统的一种外部刺激,对研究大脑复杂动力学系统的调控机制和某些疾病的康复治疗有重要意义.本论文针对磁刺激穴位对大脑神经系统的作用,利用格兰杰因果关系(Granger Causality,GC)构建基于磁刺激内关穴(PC6)的脑电(EEG)信号的脑功能网络,探究大脑的因果关系变化规律.对比分析了安静和磁刺激两种状态下的脑功能网络的拓扑性质.实验结果表明,磁刺激内关穴前整个大脑系统的信息流向是平衡的,而磁刺激内关穴后Granger因果关系的强度和方向均发生改变。

摘要： 脑功能网络构建与分析可帮助探究大脑工作机制.本研究旨在构建并分析磁刺激内关穴脑功能网络,为探索针灸学作用机理提供理论依据.目前,为简化网络计算的复杂性,很多相关研究集中于二值脑功能网络,忽略了节点间连接强度.本研究选取内关穴为磁刺激对象,采集安静状态和刺激状态的脑电信号;基于近似熵和互信息方法构建两种状态下反映节点间真实连接程度的加权脑功能网络;利用复杂网络理论对两种状态下加权脑功能网络拓扑性质进行对比性分析.研究结果表明,刺激状态比安静状态,加权脑功能网络的拓扑结构发生改变,网络各通道间连接强度提高,集群化程度加强,信息传递效率提高.

摘要： 基于图论的脑网络研究发现,抑郁症(MDD)患者存在脑功能网络拓扑学结构的异常.然而,这种脑功能拓扑学异常与抗抑郁治疗的关系仍不清楚.本研究拟采用图论的方法探讨抑郁症患者脑功能网络改变特征及其与短期抗抑郁治疗反应的关系.

摘要： 目的:克服传统人格特质脑机制研究领域研究策略方面的局限,遵循"以脑为中心"研究策略,采用数据驱动方法,从个体脑影像特征出发,以脑功能网络在不同个体间的变异为出发点探索并发现能够最大程度解释这种变异的人格特质. 方法:在西门子3. 0T磁共振环境下，采集123名健康成人的静息态fMRI数据，采用艾森克人格问卷(Eysenck Personality Questionnaire,EPQ)、卡特尔16种人格因素问卷(Sixteen Personality FactorQuestionnaire,l6PF)、大五人格量表简化版(NEO-FFI)收集每名被试24种人格特质特点。采用“连接组计算系统”(Connectome Computation System,CCS)对脑影像数据进行预处理，采用数据驱动方法(Generalized ranking and averaging independent component analysis by reproducibility,gRAICAR)深入挖掘被试脑影像特征，依据个体间静息态脑功能网络变异情况将被试群体划分为不同组别，并提取出不同组别被试的静息态脑活动特征，用收集到的心理学变量(来自于三种人格特质理论的共24种人格特质特点)对所有组别进行验证和解释，将体现个体间变异的不同组别的静息态脑活动特征与心理学变量关联起来。 结果:5种静息态脑功能网络(楔前叶一顶下小叶网络、凸显网络、左侧额一顶网络、感觉运动网络和默认网络)的功能连接强度与6种人格特质(开放性、外倾性、世故性、兴奋性、怀疑性和精神质)得分(分组)情况显著相关，即根据相应静息态脑功能网络活动程度的大小，可以将具有与该网络密切相关的某种人格特质的个体从人群中区别开来。 结论:6种人格特质(EPQ:外倾性、精神质;NEO:开放性;16pf:世故性、兴奋性、怀疑性)相较于其余18种人格特质，不仅以大脑神经活动为基础，与人格特质量表编制者主观经验独立，而且具有更强的脑影像活动特征解释力。

摘要： 重度抑郁症(Major depressive disorder,MDD)是一种精神科疾病,其终生患病率为16.2％,患者持续地感觉悲伤、内疚和无价值等,并伴随较高的自杀风险,因此生活质量每况愈下.无创的神经影像学研究表明抑郁症患者的行为异常和认知缺陷与大脑的功能连接紊乱有关.基于图论的脑网络研究发现,大脑中少数特定脑区拥有非常多的连接,这些脑区被称为大脑中枢节点(hubs).最近的meta分析表明不同的神经精神疾病可能存在着共同的脑网络机制:即大脑hub区域优先受到脑疾病的攻击.然而,该理论在MDD中尚缺乏直接的实验证据.本研究采用了一种基于体素的、数据驱动的方法来探索重度抑郁障碍患者的脑网络改变,并进一步研究了这种改变在MDD的诊断和预测中的应用价值.讨论我们发现重型抑郁障碍患者的节点中心度主要在前扣带回区域显著降低。迄今已有大量证据表明前扣带皮层是抑郁症的病理生理中的一个关键成分，前扣带回是边缘系统的重要组成部分，与人类情绪、认知及执行等脑功能活动密切相关。有研究报道，前扣带回受到损害时，会产生许多临床症状，包括淡漠、注意力不集中、自主神经功能调控障碍、运动不能性缄默、情绪不稳定等。基于我们的发现，可以推测重度抑郁障碍患者前扣带回的的功能连接降低，尤其是与颖顶脑区功能连接的下降，是导致患者一系列行为异常和认知缺陷的重要因素之一。值得一提的是，前扣带回的节点中心度下降具有很好的可重复性，并不受网络类型和空间距离的影响，这意味着该脑区可以作为抑郁症诊断的潜在生物标记。

摘要： 目的:工作记忆障碍是精神分裂症患者的认知障碍的重要体现.患者在执行工作记忆任务中激活网络的障碍被广泛研究,但其负激活网络的障碍也对于研究疾病本质机理有很深的意义.因此本文致力于采用meta分析的方法对精神分裂症患者工作记忆的激活网络和负激活网络障碍进行研究,从而在大规模脑网络层面得到汇总性的结论,为揭示精神分裂症患者工作记忆障碍的机理和对其认知功能障碍的临床治疗提供可能. 方法:这里通过Brainmap数据库和手工文献检索，一共搜集了54篇汇报结果坐标的研究文献，这里一共考虑了3个contrast，分别是患者激活水平低于正常对照(hypo-activation)，患者激活水平高于正常对照(hyper-activation)和患者负激活水平低于正常对照(hypo-deactivation)。然后通过基于坐标的定量meta分析方法Activation Likelihood Estimation (ALE)对结果分别进行汇总，得到在研究间一致性更强的脑区。 结果:患者主要在双侧的前脑岛和背外侧前额叶表现出低于正常对照的激活水平，在辅助运动区及前扣带，还有左侧顶内沟表现出高于正常对照的激活水平，在腹内侧前额叶和后扣带表现出低于正常对照的去激活水平，也就是激活水平要高于正常对照。 结论:患者与正常对照的差异结果主要呈现在三个大尺度网络。双侧的前脑岛和前扣带属于突显网络，负责监测突显的刺激信息并协调其他网络。背外侧前额叶和顶内沟属于中央执行网络，主要负责高级的认知功能。腹内侧前额叶和后扣带属于默认网络，主要负责和自身相关的功能，比如自传式记忆，自我监控和社交功能。有研究表明，这三个大尺度网络间是存在着相互作用的，突显网络在三个网络中扮演着动态切换的功能，可以根据自身和外界的环境信息实现中央执行网络和默认网络之间的动态切换，以此来适应不同的功能需求。突显网络的这种切换功能，或者说是突显信息的分配功能被认为在高级认知和疾病机制方面是至关重要的，突显信息分配异常可能导致中央执行网络无法正常工作，从而影响诸如工作记忆之类的高级认知功能。因此可以发现这里meta分析得出的结果并不是孤立的，而是通过这三个大尺度网络被串联起来，并且证实精神分裂症患者的工作记忆异常脑区主要就集中在这三个网络，而双侧前脑岛这个突显网络的核心节点的激活水平下降暗示着凸显网络的异常，这也进一步会造成执行网络的异常，这里主要表现在背外侧前额叶激活水平的下降，这很可能是患者工作记忆障碍的重要原因所在。

摘要： 本发明为以独立成分网络为参照的全脑个体化脑功能图谱构建方法，该方法利用个体被试的脑静息态fMRI数据，首先引入独立成分分析法构建组水平的脑功能子网络，然后利用时空回归反重建各个被试的脑功能子网络和该功能子网络相对应的特征时间序列，并以功能子网络相对应的特征时间序列为参考信号；引入反距离加权系数、子网络逆变异系数加权、相关因子以及迭代过程，进而获得独立成分网络为参照的全脑个体化功能图谱。该方法具有：纯数据驱动，脑区完全对应，全脑覆盖，以及功能脑区细分更灵活等优点，为研究正常人脑运作机制以及疾病相关的脑功能损伤提供了更加精准的客观影像学工具。

摘要： 基于从多个设施获取到的脑测量数据来执行具有规定的属性的受验者的聚类的、脑功能连接相关值的聚类装置在多个MRI装置中对于健康群、患者群拍摄静息态的fMRI图像数据，计算处理系统(300)在进行协调化处理后的相关阵列的元素值与关于各受验者的疾病标签之间，通过“有监督学习”将识别器的生成作为集成学习来实施，在集成学习过程中，根据重要度而从在针对疾病标签生成识别器的生成处理中确定出的特征量中选择出用于聚类的特征量，之后通过“无监督学习”来执行多重共聚类。

摘要： 脑网络的活动估计系统(1)包括：获取从受验者(S)同时测量出的脑电波的测量数据(121)和功能性磁共振图像法的测量数据(122)的单元；单元(152)，其构建将脑电波的测量数据作为输入数据的特征估计模型(10)，并且决定用于规定该特征估计模型的参数；单元(154)，其基于在提供了脑电波的测量数据作为输入数据的情况下计算出的各模块的输出值，来计算每个模块的特征量；单元(158)，其基于功能性磁共振图像法的测量数据，来计算每个脑网络的图像特征量；以及单元(160)，其通过评价每个模块的特征量与每个脑网络的图像特征量之间的相关性，来决定多个模块中的表现特定的脑网络的活动的一个或多个模块。

摘要： 本发明公开了一种脑功能数据分析的个体脑功能网络提取方法，包括以下步骤：步骤S1、实时采集个体的脑功能数据形成脑功能数据链，并对所述脑功能数据链进行波动分析生成病态脑功能数据链；步骤S2、对所述病态脑功能数据链中所有的病态脑功能数据进行区块匹配生成具有同属性数据噪声的噪声区块集群，并对所述噪声区块集群进行低秩张量恢复以去除噪声区块集群的数据噪声转换为重构区块集群；步骤S3、将所述重构区块集群进行区块重构并恢复至特征清晰的病态脑功能数据帧，依据所述病态脑功能数据帧构建清晰凸显个体病态特征的病态个体脑功能网络。本发明快速精准的掌控病态个体脑功能网络，为后续医疗分析提供有效辅助。

摘要： 本发明公开了一种适合多被试脑功能数据分析的个体脑功能网络提取方法，包括：基于个体被试的脑功能数据计算在不同被试间具有对应性的个体被试的独立成分，使用提出的基于多目标函数优化框架的带参考信号独立成分分析算法，同时优化个体被试的独立成分与参考信号之间的对应性以及个体被试不同成分间的独立性，参考信号由对多个个体被试的脑功能数据共同进行独立成分分析得到，参考信号也可来自于对其它模态成像数据进行脑网络分析或由荟萃分析得到的脑网络模板等；得到个体被试的独立成分后，使用提出的时间序列计算方法计算每个独立成分对应的时间序列。判断得到的独立成分，得到脑功能网络，独立成分对应的时间序列是脑功能网络相应的激活模式。

摘要： 本发明涉及一种结构‑功能脑网络双向映射构建方法及脑网络双向映射模型，方法包括，构建特征预处理模块，得到脑结构网络和脑功能网络；构建结构特征提取模块和功能特征提取模块，得到大脑的结构特征和功能特征；构建结构分类器模块和功能分类器模块，得到基于结构特征的病情分类结果和基于功能特征的病情分类结果；构建结构‑功能双向映射网络，对脑结构网络和脑功能网络进行双向映射；利用预处理后的所述脑结构网络和脑功能网络的数据集，对构建的结构特征提取模块和功能特征提取模块、结构分类器模块和功能分类器模块及结构‑功能双向映射网络进行训练学习。使得构建的脑网络模型有助于揭示大脑结构和功能之间复杂关系。

摘要： 本发明公开了一种青少年脑结构网络和脑功能网络关系模型的分析方法；包括如下步骤；步骤一，建立被试数据信息；步骤二，孤独症大脑结构网络分析；步骤三，孤独症大脑功能网络分析；步骤四，大脑因效性网络分析；步骤五，建立结构网络和功能网络的关系。本专利对结构网络的分析研究可以给医学上挖掘孤独症治疗靶点提供线索，而对功能网络、静息态大脑局部活动和因效网络的分析研究可以给医生诊断提供可靠的依据，对结构网络和功能网络的关系的研究也有重要的科学理论意义；有利于做好孤独症的早诊断早治疗，具有很重要的社会意义。本发明的应用领域可体现于；(1)疾病的诊断和治疗，(2)吸烟成瘾、网络成瘾、网络游戏成瘾，(3)认知等健康领域。

摘要： 本发明公开了一种脑功能数据分析的个体脑功能网络提取方法，包括以下步骤：步骤S1、实时采集个体的脑功能数据形成脑功能数据链，并对所述脑功能数据链进行波动分析生成病态脑功能数据链；步骤S2、对所述病态脑功能数据链中所有的病态脑功能数据进行区块匹配生成具有同属性数据噪声的噪声区块集群，并对所述噪声区块集群进行低秩张量恢复以去除噪声区块集群的数据噪声转换为重构区块集群；步骤S3、将所述重构区块集群进行区块重构并恢复至特征清晰的病态脑功能数据帧，依据所述病态脑功能数据帧构建清晰凸显个体病态特征的病态个体脑功能网络。本发明快速精准的掌控病态个体脑功能网络，为后续医疗分析提供有效辅助。

摘要： 本发明公开了一种适合多被试脑功能数据分析的个体脑功能网络提取方法，包括：基于个体被试的脑功能数据计算在不同被试间具有对应性的个体被试的独立成分，使用提出的基于多目标函数优化框架的带参考信号独立成分分析算法，同时优化个体被试的独立成分与参考信号之间的对应性以及个体被试不同成分间的独立性，参考信号由对多个个体被试的脑功能数据共同进行独立成分分析得到，参考信号也可来自于对其它模态成像数据进行脑网络分析或由荟萃分析得到的脑网络模板等；得到个体被试的独立成分后，使用提出的时间序列计算方法计算每个独立成分对应的时间序列。判断得到的独立成分，得到脑功能网络，独立成分对应的时间序列是脑功能网络相应的激活模式。

摘要： 本发明公开了一种基于Qcut算法的脑功能网络异常脑节点数据检测方法，步骤1、对所采集的被试者功能性磁共振成像数据进行预处理；步骤2、划分被试者的整个大脑结构，构建脑功能网络；步骤3、基于Qcut算法实现检测脑功能网络的社团划分；步骤4、对脑功能网络进行社团检测以及采用雅卡尔指数对脑节点的异常情况进行检测。与现有技术相比，本发明有益效果包括：1)所获得的脑功能网络的社团结构稳定性高；2)同时采用脑网络组图谱对大脑进行了相对细致的划分，将大脑划分为246个脑节点，所得到的异常脑节点检测结果更加精准，该方法具有高可靠性。