异常脑功能活动位点与连接的多模态影像学研究

基于多模态数据融合的疾病诊断与预测研究近年来，随着医学技术的发展和多模态数据的广泛应用，基于多模态数据融合的疾病诊断与预测研究成为医学领域的热点之一。

本文将对该领域的研究进展进行综述，并探讨其在临床实践中的应用前景。

多模态数据融合是指将来自不同模态的医学影像数据（如CT、MRI、PET等）和临床记录数据（如病历、生理参数等）进行整合和分析。

通过将不同来源的数据结合起来，可以增强疾病诊断和预测的准确性和可靠性。

疾病诊断是医学工作中的重要环节，对于精确、快速地确定疾病类型和病情程度具有至关重要的意义。

传统的诊断方法主要依赖于医生的临床经验和个人判断，存在主观性和不确定性较大的问题。

而基于多模态数据融合的诊断方法可以通过提取不同模态数据中的特征信息，结合机器学习和人工智能算法进行分析，从而实现自动化的疾病诊断。

例如，通过融合CT、MRI和PET等医学影像数据，可以获取更全面、准确的疾病信息，辅助医生进行诊断决策。

除了疾病诊断，多模态数据融合在疾病预测方面也有广泛的应用。

疾病预测是指通过分析患者的多模态数据，预测其未来发展情况和病情变化趋势，为早期干预和治疗提供科学依据。

例如，在帕金森病的预测中，可以通过融合临床记录数据（如运动功能评估、病史等）和运动学数据（如步态、手指运动等）来建立预测模型，准确预测患者的运动功能下降趋势，为个体化治疗方案的制定提供参考。

多模态数据融合的研究是一个复杂而多样化的领域，其中面临着许多挑战和问题。

首先，不同模态的数据具有差异性，包括数据格式、数据量和数据质量等方面。

因此，如何有效地将这些数据进行整合和分析是一个关键性的问题。

其次，数据的特征提取和选择对融合结果的影响巨大，需要借助机器学习和深度学习等方法来提高特征的表达能力。

此外，数据隐私和安全性也是一个重要的考虑因素，如何保护患者的隐私和数据安全成为研究者们关注的焦点。

尽管存在一些挑战和问题，基于多模态数据融合的疾病诊断与预测研究在医学领域具有广阔的应用前景。

基于深度学习的多模态医学影像研究进展
王宗敏;福林;高云玥
【期刊名称】《分子影像学杂志》
【年(卷),期】2022(45)3
【摘要】凭借深度学习及大数据等技术的飞速发展,人工智能是医学领域最具发展前景的技术,鉴于医学影像对疾病的诊断与及时治疗的关键作用,医学影像与人工智能的结合正成为重要的交叉学科研究方向。

在临床实践中,医生为了更精确全面的诊断疾病,往往需要同时参考多模态的影像数据进行综合分析和判断。

本文首先介绍了多模态深度学习的基本概念和工作原理,对深度学习技术应用于多模态医学影像辅助诊断的代表性研究成果做出综述,分析了多模态深度学习在医学影像领域的技术挑战,并对该技术的应用前景作出展望。

【总页数】6页(P459-464)
【作者】王宗敏;福林;高云玥
【作者单位】内蒙古医科大学附属医院超声诊断科
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于深度学习的多模态医学图像融合方法研究进展
2.基于深度学习与多模态医学影像融合识别阈下抑郁患者
3.医学影像处理的深度学习可解释性研究进展
4.基于
深度学习的多模态医学影像分割研究综述5.基于医学影像的影像组学及深度学习在肝细胞癌中的研究进展
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

人类脑部功能研究的多模态成像技术进入21世纪以来，神经科学领域经历了一个快速发展的时期。

人们借助先进的技术，不断深入探究人脑的奥秘，使我们对这个复杂的生物器官有了更加深入的理解。

其中，多模态成像技术是研究人类脑部功能的重要手段之一。

本文将深入探讨人类脑部功能研究的多模态成像技术。

一、多模态成像技术简介多模态成像技术是指同一物体或同一系统在不同情况下使用多种成像技术来获取信息，以达到更全面的了解。

在人类脑部功能研究中，多模态成像技术常常能将理解提升至一个新的层面。

多模态成像技术的种类有很多，其中最常用的有以下几种:1. 磁共振成像（MRI）磁共振成像是一种广泛应用于医疗成像和神经科学研究中的成像技术。

MRI系统利用高强度磁场和无线电波来产生高分辨率的图像。

这种技术非常适合研究人类脑部结构以及大脑与周围神经系统的关系。

2. 功能磁共振成像（fMRI）功能磁共振成像通过对血流量的变化进行实时分析，来探测激活的脑区。

与仅仅定量测量脑部灌注差别的方法相比，fMRI技术是一种更加直接的方法，且不需要放置电极或药物注射。

3. 脑电图（EEG）脑电图技术测量大脑的电位，因此没有辐射并可以反映为神经元的同步或不同步信号。

近年来，脑磁图（MEG）技术也变得越来越受欢迎，因为它可以帮助更好地定位大脑激发事件。

4. 正电子发射断层扫描（PET）正电子发射断层扫描可以提供有关不同脑区代谢率和内排泄反应的信息。

此成像技术使用受放射性标记的分子来跟踪特定化学反应过程的变化。

二、多模态成像技术的优势多模态成像技术的优势显而易见。

通过不同成像技术的融合，可以最大程度地提高对人类大脑功能的理解。

下面介绍几种主要优势。

1. 多角度思考不同成像技术提供不同角度的视角，帮助科学家更全面地了解人脑。

例如，MRI技术可以很好地显示人脑的结构，而fMRI技术可以为我们展示哪些区域在特定的任务或感官刺激下激发，并且EEG技术则可以为我们提供更高时间分辨率的信息。

摘要目的探讨强迫症患者脑灰质和白质结构改变是否在同一样本中反映了相同环路的异常。

方法对54例强迫症患者（强迫症组）和54名健康对照（对照组）进行3D结构磁共振成像扫描和弥散张量成像扫描。

基于SPM分析软件，采用基于体素的形态学分析方法分析强迫症组全脑灰质体积与对照组的差异；基于FSL软件，采用基于纤维束示踪的空间统计学探讨强迫症组各向异性分数（fractional anisotropy，FA）与对照组的差异。

结果与对照组相比，强迫症组左侧额中回、左侧前扣带和旁扣带脑回、左侧中央前回及右侧颞下回灰质体积减小（P<0.05，Alphasim校正），胼胝体体部和胼胝体膝部FA值减小（P<0.05，FWE校正）。

结论强迫症患者的灰质体积和白质完整性均存在异常，且异常区域多位于皮质-纹状体-丘脑-皮质环路相关脑区，强迫症的灰、白质结构异常可能同时出现。

强迫症是一类以强迫思维和强迫行为等强迫症状为主要表现的慢性致残性精神障碍，终生患病率为1%~3%[1,2]。

强迫症的神经病理机制至今不明，大量脑影像学研究提示脑灰质和白质结构的异常与其发病密切相关，其中最被广泛接受的是皮质-纹状体-丘脑-皮质环路障碍假说[3]，主要涉及眶额皮质、前扣带皮质、丘脑等。

此外，颞叶、顶叶、枕叶等负责记忆、情感、执行任务等高级功能的脑区结构改变也是强迫症重要的病理基础[4]。

基于体素的形态学分析方法（voxel-based morphometry，VBM）可以将3D结构磁共振成像（structural magnetic resonance imaging，sMRI）数据分割至体素水平并进行精确、定量地计算，进而分析大脑灰质、白质体积的细小差异[5]。

弥散张量成像（diffusion tensor imaging，DTI）通过量化水分子在神经纤维束的扩散特征，进而反映白质微结构的完整性[6]，最常用指标为各向异性分数（fractional anisotropy，FA）。

神经科学中的多模态脑成像技术神经科学是研究人类大脑活动的学科，可以通过脑成像技术来探究神经系统的生理和结构变化，其中，多模态脑成像技术在神经科学研究领域中扮演着重要的角色。

一、多模态成像技术介绍多模态脑成像技术是指将多个神经成像方法相结合的研究技术。

其主要方法有以下几种：1.谱学成像技术谱学成像技术是一种以磁共振成像（MRI）为基础，通过测量大脑化学成分来分析脑的组织结构和功能的技术。

它可以通过测量大脑中的代谢物和神经递质来得到更深入的神经信息。

2.磁共振成像技术磁共振成像技术主要用于对大脑的结构和功能进行三维成像。

磁共振影像模式多样，包括结构影像、功能影像、弥散影像等。

磁共振成像在神经科学研究中常用于研究大脑活动区域。

3.脑电图成像技术脑电图成像技术是一种将电极安装在头皮上记录大脑电活动的技术。

它可以测量不同电极在时间和频率上的电位差异，进而检测人类的认知、情感和运动过程。

4.磁图成像技术磁图成像技术是用于探测大脑活动的非侵入性神经成像技术。

它基于磁场的变化可测量神经元活动，这种技术可以反映人类的认知过程，如通过听觉、视觉等讯息获取信息的过程。

二、多模态脑成像技术在神经科学中的应用多模态脑成像技术结合了多个方法，如MRI、PET、fMRI、MEG和EEG等，可以提供互补信息从而使研究更加全面深入。

同时，多模态成像技术可以大大提高数据的可信度和统计学的功效，弥补了单模态成像技术在局限性方面的不足。

一些研究使用多模态成像技术来探索大脑结构与功能之间的关系。

这些新的成像技术在这一领域的研究中极为重要，因为它们可以提供对同一区域进行不同信息处理的反应结果。

例如，研究人员可以同时使用脑电图和功能磁共振成像技术来研究大脑工作的局部特性和整体网络之间的关系。

另外，磁共振成像技术已经被广泛应用于研究神经系统成像，包括大脑结构变化、功能活动和病理过程。

磁图成像技术则可以为神经科学研究提供更高的时间和空间分辨率。

多模态脑成像技术对神经科学研究和临床诊断提供支持引言神经科学是研究神经系统如何产生行为、认知和情感的科学领域。

多模态脑成像技术通过结合多种不同的成像方式，如磁共振成像（MRI）、脑电图（EEG）、磁脑图（MEG）和功能性核磁共振成像（fMRI），可以提供对大脑结构和功能的全面分析。

这些技术的应用为神经科学研究和临床诊断提供了巨大的支持。

一、神经科学研究1. 多模态脑成像技术在神经解剖学研究中的应用多模态脑成像技术可以同时获取静态和动态的大脑图像。

结构磁共振成像（sMRI）可以显示大脑的解剖结构，如脑组织、脑回和白质纤维束。

功能性核磁共振成像（fMRI）则可以研究大脑不同区域之间的功能连接。

这些成像技术的结合可以提供更全面的大脑结构和功能信息，有助于了解不同神经系统在认知和情感中的作用。

2. 多模态脑成像技术在认知神经科学研究中的应用认知神经科学研究探究了大脑如何处理和组织信息以产生认知行为。

多模态脑成像技术可以帮助研究人员定位和分析与特定认知任务相关的脑区。

例如，在记忆研究中，研究人员可以使用fMRI和EEG来分析不同脑区和电生理活动之间的相关性，从而揭示出其在记忆过程中的作用。

3. 多模态脑成像技术在疾病研究中的应用多模态脑成像技术在研究不同神经疾病的病理生理机制方面发挥着重要作用。

例如，在神经退行性疾病如阿尔茨海默病和帕金森病的研究中，通过将结构成像和功能成像技术相结合，研究人员可以对疾病的进展和大脑异常活动进行更详细的分析，有助于早期诊断和治疗。

二、临床诊断1. 多模态脑成像技术在神经精神疾病诊断中的应用多模态脑成像技术对神经精神疾病的诊断起到了重要作用。

例如，在抑郁症和焦虑症的诊断中，通过结合结构成像和功能成像技术，医生可以观察患者大脑的结构变化和功能活动异常，从而进行准确的诊断和评估疾病的严重程度。

2. 多模态脑成像技术在脑卒中诊断和康复中的应用脑卒中是一种常见的神经疾病，多模态脑成像技术在其诊断和康复中起到了重要的作用。

多模态脑影像分析中的融合方法研究近年来，随着脑影像学研究的不断深入和发展，在神经科学中脑影像学得到了广泛的应用。

然而，单一模态的脑影像数据并不能真正反映出脑功能和结构的全部情况，因此多个模态的脑影像数据融合起来进行分析，可以得到更加全面和准确的脑图景。

本文将探讨多模态脑影像分析中的融合方法研究。

一、多模态脑影像数据的意义多模态脑影像数据是指脑结构、功能或代谢方面不同的影像模态，如磁共振成像（MRI）、脑电图（EEG）、磁性脑成像（MEG）、功能磁共振（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET）等。

每一种模态可以提供不同的关于脑结构和功能的信息，如MRI可以提供脑灰质、白质和脑脊液等脑结构信息，而fMRI可以提供脑功能与不同区域之间的联系信息。

因此，多模态脑影像数据的融合可以充分利用各模态的信息来揭示脑结构和功能的全貌，从而更好地帮助医学研究和诊断。

二、多模态数据的融合方法脑影像融合是将多种模态的脑影像数据结合在一起进行综合分析，以获得更有意义和可见度更高的信息。

脑影像融合有很多种方法，下面将介绍一些常见的融合方法。

1. 基于像素的融合方法基于像素的融合方法是将不同模态的脑影像数据逐个像素进行对应，再将其像素值融合在一起。

这种方法适用于不同模态数据所涉及的生物学机制相似的情况，如MRI和fMRI，它们都能够描述脑的功能或结构。

然而，在使用该方法时，需要考虑不同模态数据的噪声特性以及图像模糊和几何失真等影响。

2. 基于特征的融合方法基于特征的融合方法是通过提取每种模态影像数据的特征，然后将这些特征结合起来融合为一个新的脑图像。

这种方法适用于不同模态数据所涉及的生物学机制不同的情况，如MRI、EEG和MEG。

它们都能够描述脑的不同功能或结构特征，如EEG和MEG可以描述脑的电信号活动信息，MRI可以描述脑的结构。

因此，使用该方法可以更全面地了解脑的结构和功能情况。

3. 基于分布的融合方法基于分布的融合方法将不同模态数据渐近似地表示为分布函数，然后将这些分布函数结合起来，以获得更优的脑图像。

多模态脑成像数据分析方法对比多模态脑成像数据是一种强大的技术工具，可以帮助研究人员深入了解和探索大脑的结构和功能。

在过去的几十年里，随着科学技术的不断进步，出现了多种多模态脑成像数据分析方法。

本文将对几种常见的多模态脑成像数据分析方法进行对比，包括结构磁共振成像（MRI）、功能磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）和磁脑图（MEG）。

MRI是一种通过利用磁场和无线电波来获取图像的成像技术。

它可以提供高分辨率的大脑结构图像，包括脑的灰质、白质和脑脊液等。

MRI可以提供详细的思维和注意力等高级认知功能的信息。

然而，MRI仅能提供静态图像，无法提供关于脑功能活动的实时信息。

fMRI是一种测量脑血氧水平变化的技术，可以反映出大脑活动的区域。

通过检测血氧水平变化可以揭示大脑的活跃区域和功能连接。

它可以提供关于脑功能活动的空间和时间分辨率，帮助我们理解不同脑区之间的功能连接，并研究脑网络的组织和功能。

然而，fMRI对运动、呼吸等身体动作敏感，且对个体之间的差异较大。

EEG通过记录和测量头皮上的微弱电位变化来反映脑电活动。

它可以提供高时间分辨率的脑电图数据，能够准确记录到事件相关电位，包括神经元的突触活动和大脑皮层的同步激活。

EEG是一种非侵入性的成像技术，很适合用于研究大脑的动态功能和事件处理。

然而，EEG受到头髓导致的信号扩散和噪声的干扰，空间分辨率较低。

MEG是通过检测脑内发出的极磁场来测量脑活动的技术。

它可以提供高时间和空间分辨率的脑电磁活动数据，它能够提供准确和精细的神经活动的时序信息。

MEG可以用于研究大脑的整体联结和神经活动。

但是，MEG设备昂贵且对环境的噪声敏感，这限制了其在实际应用中的使用。

综上所述，在选择多模态脑成像数据分析方法时，需要根据具体研究问题和需求进行选择。

MRI可以提供详细的大脑结构图像，fMRI可以提供脑功能活动的空间和时间分辨率，EEG可以提供高时间分辨率的脑电活动数据，而MEG可以提供高时间和空间分辨率的脑电磁活动数据。

精神分裂症的脑影像学研究进展：基于多模态MRI研究岑海欣;李瑶;刘登堂
【期刊名称】《精神医学杂志》
【年(卷),期】2018(031)006
【摘要】精神分裂症是一种严重的精神疾病,目前其病因尚未完全阐明.近年来,脑影像学研究发现精神分裂症患者存在大脑结构、功能及代谢的异常,而基于不同脑影像学技术的多模态研究已成为精神分裂症脑影像学研究的主要趋势,本文主要复习基于磁共振成像技术的多模态研究进展,包括弥散张量成像、功能磁共振成像和磁共振波谱等.不同影像学技术的融合多模态研究对于精神分裂症的病因学研究、生物学标记研究及临床诊断具有重大意义,也许是未来的发展方向.
【总页数】4页(P463-466)
【作者】岑海欣;李瑶;刘登堂
【作者单位】200030 上海市,上海交通大学医学院附属精神卫生中心;上海交通大学医学影像先进技术研究院;200030 上海市,上海交通大学医学院附属精神卫生中心
【正文语种】中文
【中图分类】R749.3
【相关文献】
1.脑功能多模态MRI扫描在精神分裂症疾病中的应用价值 [J], 孟鑫;郭宏;韩策;崔红升;李平;赵坤;张广凤
2.精神分裂症的脑影像学研究进展:基于多模态MRI研究 [J], 岑海欣;李瑶;刘登堂
3.基于多模态MRI精神分裂症脑复杂网络研究进展 [J], 孔令茵;吴逢春;雷炳业;柯鹏飞;陈军;吴凯
4.精神分裂症的多模态脑影像学研究进展 [J], 张亮堂;林小东;吴桐;叶鑫武;李平;崔光成;姜德国
5.多模态MRI联合CT评估大面积脑梗死相关脑皮质层状坏死的影像学特征及其临床意义 [J], 李兆勇;梁俊生;王青云;何银雀;李佳钰;林燕萍;李扬彬
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

多模态成像技术在神经科学研究中的创新应用随着神经科学领域的不断发展，研究人员对于理解大脑结构和功能的需求不断增长。

为了深入了解神经系统的复杂性，科学家们不再满足于传统的单一成像技术，转而借助多模态成像技术来获取更为全面和准确的信息。

多模态成像技术综合了多种成像技术的优点，拓展了我们对神经科学的认识。

一种常见的多模态成像技术是功能磁共振成像（fMRI）和磁共振光谱成像（MRSI）的结合。

fMRI技术利用磁共振信号来衡量大脑特定区域的血氧水平，从而揭示不同区域的功能活动。

MRSI则能够提供关于神经递质和代谢产物的定量信息，帮助研究人员了解大脑的生化过程。

通过将这两种技术结合起来，研究人员可以同时获得大脑功能和生化信息，进一步探究大脑区域之间的关联。

另一种多模态成像技术是核磁共振成像（MRI）和脑电图（EEG）的联合应用。

MRI技术通过检测磁共振信号来生成高分辨率的大脑结构图像，为研究人员提供了大脑解剖学信息。

而EEG技术则通过放置在头皮上的电极记录大脑活动的电信号，反映了大脑的电生理过程。

将这两种技术相结合，可以同时获得大脑结构和功能的信息，帮助研究人员更全面地了解大脑的工作机制。

除了以上介绍的常见多模态成像技术，还有其他一些正在被广泛应用的创新技术。

例如，光学成像技术结合MRI 技术，可以提供关于神经脉冲传导的信息；超声波成像技术结合EEG技术，可以提供大脑活动的时空分布图；光学方法结合电极技术，可以实现对大脑神经元瞬时活动的高分辨率成像。

这些多模态成像技术的创新应用为神经科学研究提供了更为详细和准确的数据，为我们对于大脑的认识提供了更深层次的理解。

多模态成像技术在神经科学研究中的创新应用不仅带来了更多数据，也提高了数据的可靠性和准确性。

通过借助多种成像技术的优势，研究人员可以降低单一成像技术所带来的限制和偏差，从而获得更可靠的研究结果。

例如，传统的成像技术可能受到动物/人体运动的干扰，而多模态成像技术可以通过结合不同成像技术的优势，在一定程度上消除运动伪影，提高图像质量和数据的准确性。