静息态脑功能网络中核心节点的定位及其方法比较

不同状态下脑功能网络特性研究摘要：脑功能网络（FNC）是指基于不同脑区域间的相互作用而形成的可重构和动态的网络结构。

本文将探讨不同状态下FNC的特性研究，包括静息态和任务状态下的FNC网络特性、睡眠状态下的脑电图（EEG）网络特性和药物干预下的FNC特性。

关键词：脑功能网络；静息态；任务状态；睡眠状态；药物干预介绍脑是一个高度复杂的生物系统，由数十亿个神经元和突触联系在一起，形成了一系列复杂的神经网络。

这些神经网络通过不断变化和适应外部环境，实现了不同的感知、认知、情感调节和运动控制等功能。

因此，研究脑功能网络（FNC）的结构和功能对于理解脑功能失调的机制和治疗脑疾病具有重要意义。

FNC是指基于不同脑区域间的相互作用而形成的可重构和动态的网络结构。

在FNC中，不同脑区域的连接强度和方向可以随着时间变化而发生变化，因此FNC是一种具有时空动态性的网络。

由于FNC是通过不同的脑区域间的交互作用而建立的，因此它具有高度复杂的结构和功能。

近年来，随着脑成像技术的发展，研究FNC的方法也得到了显著的改进和发展，如磁共振成像（MRI）、脑电图（EEG）等技术已被广泛应用于研究FNC的结构和功能。

本文将探讨不同状态下FNC的特性研究，包括静息态和任务状态下的FNC网络特性、睡眠状态下的EEG网络特性和药物干预下的FNC 特性。

静息态和任务状态下的FNC网络特性静息态和任务状态是研究FNC的常见状态。

静息态是指人们在安静的状态下，没有特定的感知、认知或行为任务。

在静息态下，脑功能网络中的不同区域会自发性地启动和停止，并通过相互作用而形成复杂的网络结构。

任务状态是指人们在执行特定任务时对脑功能网络的影响。

任务状态下的FNC与静息态下的FNC不同，因为任务需要大量的认知和运动控制。

任务状态下的FNC网络结构可能会发生改变，不同的任务可能会与不同的脑区域之间建立更强或更弱的连接。

静息态和任务状态下的FNC有不同的特性。

静息态功能脑网络的基因基础以及分类研究郑晶晶;牛力敏;程忱;郭浩;陈俊杰【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(000)004【摘要】为了判断抑郁症患者组与健康对照组之间是否存在显著的基因型差异及基因型与疾病状态间是否存在显著交互效应，选择GSK-3β（Glycogen Synthase Kinase-3β）基因，通过功能脑网络指标进行统计分析，并利用统计显著性作为特征选择的依据，提取不同数量的节点属性作为分类特征。

选择四种不同的分类算法进行分类研究，结果表明SVM和人工神经网络算法构建的分类模型正确率较高，疾病状态分类模型分别达到73．50％和70．87％，基因分类模型分别达到74．35％和76．66％。

因此，基因对静息态功能脑网络存在着一定的影响，并且证明了脑网络的相关指标可以作为对基因与抑郁症疾病之间存在交互效应的判断依据。

%In order to identify whether there are the significant difference in genotype between depression patients and healthy control group and the significant interaction effect between genotype and disease states,we chose GSK-3βgenes and carry out the statistical analysis through related indicators of functional brain network.By using statistical significance as the basis of feature selection,we extract different number of nodes properties as the classification feature and select four different classification algorithms to study the classification.Results show that the classification models built with SVM and artificial neural network has higher accuracies:the accuracies of disease status classification modelreach 73.5% and 70.87% respectively,and for genetic classification model they reach 74.35% and 76.66% respectively.Therefore the gene has certain influence on functional brain networks in resting state,moreover it is also proved that the related indicators of brain network can be used as the basis of judging the interaction effect between gene and depression disease.【总页数】4页(P59-62)【作者】郑晶晶;牛力敏;程忱;郭浩;陈俊杰【作者单位】太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024;太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024;太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024;太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024;太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024【正文语种】中文【中图分类】TP182【相关文献】1.基于基因基础的静息态功能脑网络及分类研究 [J], 郑晶晶2.静息态功能脑网络差异指标分析及抑郁症分类应用 [J], 郭浩;刘文钊;刘志芬;曹晓华;陈俊杰3.静息态功能脑网络核心节点评价方法及其在抑郁症分类上的应用 [J], 崔晓红;肖继海;郭浩;兰方鹏;陈俊杰4.帕金森病伴认知功能损伤的静息态脑网络功能磁共振研究进展 [J], 王晴;夏建国;田为中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。

静息态功能脑网络核心节点评价方法及其在抑郁症分类上的应用崔晓红;肖继海;郭浩;兰方鹏;陈俊杰【期刊名称】《太原理工大学学报》【年(卷),期】2018(049)003【摘要】识别大脑功能网络的核心节点对于脑科学与脑疾病研究有重要的指导意义.目前,研究者普遍运用度中心性和k-core 分解法来度量网络的核心节点,然而度中心性只考虑节点自身的邻居个数而忽略了其在网络中的位置.k-core 分解法只考虑节点在网络中的位置而忽略了其自身的特性.本文综合考虑节点的度值及其在网络中的位置,提出了一种基于度值和节点位置相结合的核心节点评价方法.对正常被试大脑功能网络进行蓄意攻击仿真实验表明:与度中心性和 k-core 分解法相比,对采用新方法识别出的核心节点进行蓄意攻击后,网络的全局效率下降幅度最大;其次,依据文中提出的中心性指标,找到抑郁症患者和正常被试之间具有显著差异的脑区,并将这些脑区的中心性指标作为分类特征进行分类,使得分类的准确率提高了7%.%Identifying the hub of the brain function network has important guiding significance for the research of brain science and brain diseases.At present,degree centrality and k-core de-composition method are used to measure the hub of the network.However,degree centrality can only take into account the number of neighbors of the node,regardless of its location in the net-work,while k-core decomposition only measures the position of the nodes in the network and neglects its characteristic.In this paper,we proposed a method of evaluating the hub based on the degreevalue and node location by combining the degree of node and its position in the net-work.Through malicious attacking the hub nodes of brain network,the results show that the network is most seriously damaged when compared with degree centrality and k-core decomposi-tion method.Then,the hub was used as classification feature to identify major depressive disor-der patients from normal controls.The classification accuracy was improved by 7%.【总页数】5页(P440-444)【作者】崔晓红;肖继海;郭浩;兰方鹏;陈俊杰【作者单位】太原理工大学信息与计算机学院,太原030024;太原理工大学信息化管理与建设中心,太原030024;太原理工大学信息与计算机学院,太原030024;太原理工大学信息与计算机学院,太原030024;太原理工大学信息与计算机学院,太原030024【正文语种】中文【中图分类】TP183【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.静息态磁共振下重度抑郁症带状盖脑网络功能连接的研究 [J], 邬小平;刘春英;张宏;马鸣岳;刘润;裴彩霞;杨军乐4.静息态功能脑网络的基因基础以及分类研究 [J], 郑晶晶;牛力敏;程忱;郭浩;陈俊杰5.静息态功能脑网络差异指标分析及抑郁症分类应用 [J], 郭浩;刘文钊;刘志芬;曹晓华;陈俊杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

静息状态下脑功能连接的磁共振成像研究1. 本文概述本文旨在系统地探讨静息状态下脑功能连接的磁共振成像（Restingstate Functional Magnetic Resonance Imaging, rsfMRI）研究，这一领域近年来已成为认知神经科学与临床神经影像学研究的核心议题之一。

静息态功能成像是通过监测大脑在无特定任务指令下自发性神经活动的时空模式，揭示内在的脑网络组织及其动态变化，对于理解大脑的正常功能架构、疾病发生机制以及个体差异提供了独特视角。

本文首先概述rsfMRI的基本原理，包括其依赖的血氧水平依赖（Blood Oxygen Level Dependent, BOLD）信号以及如何利用这一信号反映神经元活动引起的局部血液动力学变化。

接着，我们将详细介绍静息态脑功能连接的主要分析方法，如种子点分析、独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）、图论网络分析等，阐述这些方法如何从不同层面揭示大脑区域间的时间同步性和功能集成性。

默认模式网络（Default Mode Network, DMN）：作为最早识别且最为人所知的静息态网络，DMN涉及后扣带回皮层、楔前叶、外侧顶叶及内侧前额叶皮层等多个脑区，其在静息状态下表现出高度的内在连通性，并与自我参照思维、记忆检索、情感调控等高级认知功能密切相关。

我们将回顾DMN的结构特征、功能属性及其在健康和疾病状态下的变异规律。

其他关键网络及其功能：除DMN之外，静息态研究还揭示了多个具有特定功能特性的脑网络，如执行控制网络、感觉运动网络、视觉网络等。

本文将概述这些网络的组成、功能角色以及它们在静息态下与其他网络的交互关系。

静息态功能连接的临床应用：探讨rsfMRI在诊断、预后评估及治疗监测中的价值，特别是在神经精神疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病、精神分裂症、抑郁症等）、脑损伤（如创伤后应激障碍、中风等）以及发展障碍（如自闭症谱系障碍）等领域的研究成果。

大脑静息态网络连接模式及其意识状态预测大脑作为人类神经系统的核心，一直以来都是科学家们的研究热点。

近年来，有关大脑静息态网络连接模式及其意识状态预测的探索引起了广泛的关注。

本文将对大脑静息态网络连接模式的概念进行解释，并探讨如何通过这种模式来预测意识状态。

首先，我们来了解大脑静息态网络连接模式的基本概念。

静息态是指个体在安静、无任务、无外界刺激下的大脑状态。

在这种状态下，大脑各个区域之间的连接和相互作用与执行任务时的状态有所不同。

研究者使用功能磁共振成像（fMRI）等技术来观察个体在静息态下的大脑网络连接模式。

在大脑静息态下，大脑网络不同区域之间的连接被分为“内在连接网络（Intrinsic Connectivity Networks, ICNs）”。

这些网络在没有特定任务的情况下依然存在，并且在个体之间具有一定的普遍性。

典型的ICNs包括默认模式网络（Default Mode Network, DMN）、前脑控制网络（Dorsal Attention Network, DAN）和视觉网络（Visual Network）等。

每个网络在大脑中的位置和功能都有所不同。

然而，大脑静息态的网络连接模式是如何与意识状态相关联的呢？研究发现，大脑静息态的网络连接模式与个体的意识状态之间存在一定的关联。

意识状态是指一个人对外界刺激的感知和理解程度，包括清醒、昏迷、睡眠等不同状态。

通过研究大脑静息态的网络连接模式，科学家们试图了解不同意识状态之间的差异，并尝试预测个体的意识状态。

在这方面，一种常用的方法是使用机器学习技术。

研究者将大量已知意识状态的数据输入机器学习模型，让模型建立与意识状态之间的关联。

然后，将未知意识状态的数据输入到训练好的模型中，通过模型的预测结果来预测个体的意识状态。

这种方法在一定程度上可以准确地预测个体的意识状态，但仍需进一步的研究和改进。

除了机器学习技术，还有一些其他的方法可以用于预测个体的意识状态。

静息状态脑功能网络的研究及应用黄成众;赵京英;江桦;王大会;闫镔【期刊名称】《中国组织工程研究》【年(卷),期】2007(011)022【摘要】目的:对静息状态网络的研究方法、初步的研究成果等作以介绍,并结合静息状态网络在阿尔茨海默病早期预警中的应用,介绍静息状态脑网络的应用.资料来源:应用计算机检索PubMed 1980-01/2006-12与静息状态网络相关的文献,检索词"resting state,functionalconnectivity",并限定文献语言种类为"English";同时计算机检索万方数据库1995-01/2006-12有关方面的文献,检索词为"静息,功能连接,阿尔茨海默病",并限定语言种类为中文.资料选择:对资料进行初审,选取包括静息状态的相关文献,开始查找原文.纳入标准:①有关静息状态脑网络和功能连接的研究.②有关阿尔茨海默病的研究.排除标准:重复研究.资料提炼:共收集到53篇有关静息状态网络方面的研究,排除23篇重复性研究,30篇符合要求.资料综合:近年来,研究者发现大脑处于无任务的静息状态时,仍然存在着某种功能活动.这些现象表明大脑在静息状态时可能存在有组织的网络.这有助于对人脑高级意识和某些认知疾病的研究,因此,有关这方面的工作越来越受到人们的重视.结论:对静息状态网络的本质和规律的研究还很有限,对这个网络所支持的精确的功能还有待于进一步研究.【总页数】4页(P4388-4391)【作者】黄成众;赵京英;江桦;王大会;闫镔【作者单位】信息工程大学,河南省郑州市,450002;中国中医科学院西苑医院计算机中心,北京市,100091;信息工程大学,河南省郑州市,450002;信息工程大学,河南省郑州市,450002;信息工程大学,河南省郑州市,450002【正文语种】中文【中图分类】R742【相关文献】1.基于光电容积脉博波RR间期的睡眠静息状态识别 [J], 王佳欣;李敏;赖富俊2.静息状态大脑活动预测任务状态下脑部激活 [J], 何飞澜3.典型冠心病症状和绝经对女性静息状态下心电图ST-T改变的诊断价值影响研究[J], 陈琦菲;谭小强4.帕金森病伴发焦虑患者静息状态下大脑局部一致性研究 [J], 张佩瑶;王璐;秦姝竹;张燕玲;金淼;王康5.恢复期老年抑郁症患者静息状态下功能磁共振成像及睡眠质量监测的研究 [J], 刘文滔;邹灿芳;范敏珍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于fMRI的静息状态脑功能复杂网络分析柯铭;沈辉;胡德文【期刊名称】《国防科技大学学报》【年(卷),期】2010(032)001【摘要】分析静息状态下人脑中不同区域之间的功能连接模式对研究静息状态下人脑正常功能活动具有重要意义.基于复杂网络理论对脑功能网络进行建模,考察静息状态脑功能网络的结构和拓扑特性.结果显示,网络具有小世界性质和无标度特性.进一步引入一种概率混合模型分析网络社团结构,得到的10个子网络中包含视觉系统、听觉系统、运动系统、默认网络以及与执行和工作记忆相关的脑区.推测出静息状态脑功能网络是由这些相对独立又彼此关联的子网络组成,其中楔前叶和扣带回作为网络的关键节点,在信息调度和传递中占据重要地位.【总页数】5页(P147-151)【作者】柯铭;沈辉;胡德文【作者单位】国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;兰州理工大学,电气工程与信息工程学院,甘肃,兰州,730050;国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】O334【相关文献】1.低频振幅fMRI评价精神分裂症患者静息状态下脑功能活动 [J], 刘虎;范国光;徐克;李焕焕;邵建2.低频振幅fMRI在评价精神分裂症患者静息状态下脑功能活动中的应用探讨 [J], 董玉姝;冯仪男3.低频振幅功能磁共振成像(fMRI)对评价首发精神分裂症患者静息状态下脑功能活动的临床价值 [J], 董玉姝; 于加贝4.低频振幅fMRI在评价精神分裂症患者静息状态下脑功能活动中的应用价值研究[J], 吴伟斌;上官文博;傅礼洪;黄炜;陈文胜5.低频振幅fMRI在评价精神分裂症患者静息状态下脑功能活动中的应用价值研究[J], 吴伟斌;上官文博;傅礼洪;黄炜;陈文胜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。