静息态脑功能磁共振简介

静息态功能磁共振静息态功能磁共振（Resting-state functional magnetic resonance imaging，rs-fMRI）是一种用于研究大脑神经活动的非侵入性神经影像学技术。

与传统的任务激活性功能磁共振成像不同，静息态功能磁共振不需要被试者执行特定的认知任务，而是在被试者松弛状态下，记录大脑在静息状态下的神经活动情况。

本文将探讨静息态功能磁共振技术的原理、应用和局限性。

静息态功能磁共振技术基于大脑的自发神经活动。

即使在被试者休息状态下，大脑的神经元仍然会不断地进行自发性活动，形成所谓的“静息态网络”。

这些网络包括默认模式网络（DMN）、前脑网络、感觉运动网络等。

静息态功能磁共振通过测量大脑不同区域的血氧水平变化，可以揭示这些静息态网络之间的相互连接和功能关系，为研究大脑功能提供了新的视角。

静息态功能磁共振在神经科学研究中具有广泛的应用。

首先，它可以用于研究大脑的功能连接和网络结构，揭示不同脑区之间的信息传递路径和调控机制。

其次，静息态功能磁共振还可以用于疾病诊断和治疗监测。

许多精神疾病如抑郁症、焦虑症等都与大脑功能网络的异常有关，静息态功能磁共振可以帮助医生更好地理解这些疾病的病理机制，为个体化治疗提供依据。

然而，静息态功能磁共振也存在一些局限性。

首先，由于大脑的自发神经活动受到许多因素的影响，如心理状态、环境因素等，因此静息态功能磁共振的测量结果具有一定的不稳定性。

其次，静息态功能磁共振无法直接测量神经元的电活动，只能通过血氧水平变化间接地反映神经活动情况，因此在解释结果时需要谨慎。

总的来说，静息态功能磁共振作为一种新兴的神经影像学技术，在研究大脑功能和疾病机制方面具有重要意义。

随着技术的不断发展和完善，相信静息态功能磁共振将在神经科学研究和临床实践中发挥越来越重要的作用，为人类认识大脑、治疗疾病带来新的希望。

愿静息态功能磁共振技术能够为人类健康和幸福作出更大的贡献。

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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。

静息态功能磁共振数据分析工具包使用手册宋晓伟（Dawnwei.song@）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。

静息态功能核磁成像低频振荡振幅的计算fractional alff 1. 引言1.1 概述静息态功能核磁成像（Resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）是一种非侵入性的神经影像学技术，可用于研究大脑在静息状态下的功能连接与网络活动。

在过去的几十年里，rs-fMRI已经成为认知神经科学和临床神经科学领域中被广泛采用的工具。

近年来，越来越多的研究表明，在低频振荡振幅方面存在着大脑功能与疾病之间的关联。

低频振荡指的是0.01-0.1 Hz范围内的信号变化，而低频振荡振幅即为这一范围内信号强度的变化程度。

因此，通过计算低频振荡振幅可以提供有关大脑功能及其异常情况的重要信息。

本文将重点介绍计算fractional amplitude of low frequency fluctuations (fractional ALFF) 的方法，并探讨低频振荡振幅与脑功能之间的关系。

1.2 文章结构本文主要由五个部分组成。

首先，在引言部分将概述本文所要探讨和解决的问题以及研究重要性。

然后，在正文部分将详细介绍静息态功能核磁成像的原理和流程，并阐述低频振荡振幅的计算方法。

接下来，本文将着重讨论fractional ALFF 的计算方法，包括其在研究中所遇到的一些限制和挑战。

随后，在第四部分将探讨低频振荡振幅与脑功能之间的关系，并回顾已有的相关研究成果。

最后，在结论部分对本文进行总结，并展望fractional ALFF技术在未来的应用潜力。

1.3 目的本文的目标是综述静息态功能核磁成像中计算fractional ALFF的方法，并探索低频振荡振幅与脑功能之间的关联。

通过这篇文章，我们希望读者能够更好地了解fractional ALFF在神经科学领域中的应用，以及其在揭示大脑功能活动和异常情况方面的价值。

同时，为未来该领域内进一步开展相关研究提供指导和启发。

抑郁症（depression）是由多种原因引起的严重精神障碍性疾病，患者主要表现为长时间的心境低沉，并伴有睡眠障碍、意志活动下降、思维迟缓等特点，情况严重的甚至会产生轻生念头[1]。

抑郁症病人本身不仅感到痛苦，还会给家庭以及社会带来严重的经济负担[2]。

目前，国内外不少学者对抑郁症的病因学，包括遗传、生物标志物和心理社会等方面进行研究[3]，尽管不少研究表明，抑郁症患者主要在脑结构和脑功能表现异常[4-5]，然而关于抑郁症的发病机制仍尚未明确。

目前，多种影像学技术对脑部疾病和功能异常发挥了举足轻重的作用，就抑郁症而言，对其发病机制、病理生理、疗效评价等方面提供了客观依据，从而对抑郁症的诊断及治疗具有关键性的辅助作用。

例如，颅脑CT以脑部的解剖为基础，通过对功能磁共振成像在抑郁症的应用现状及进展研究黄丹，刘勇西南医科大学附属中医医院磁共振室（泸州646000）【摘要】抑郁症（depression）是一种严重的精神障碍性疾病，对个体和社会造成了严重影响。

多种影像手段，包括X线、CT、MRI、PET/CT等，在抑郁症的研究进展中发挥了重要作用。

基于磁共振成像的多种分析方法，以其独特的优势，在抑郁症诊断及指导治疗中占有一席之地。

本文就磁共振功能成像“弥散张量成像、静息态功能磁共振成像、磁共振波谱和基于体素的形态学测量”几种技术在抑郁症应用现进展进行综述。

【关键词】抑郁症功能磁共振弥散张量成像静息态功能磁共振成像磁共振波谱基于体素的形态学测量【中图分类号】R445.2文献标志码A DOI：10.3969/j.issn.2096-3351.2021.06.016 Application of functional magnetic resonance imaging in depression:Currentstatus and research advancesHUANG Dan，LIU YongDepartment of Magnetic Resonance，the Affiliated T.C.M Hospital of Southwest Medical University，Luzhou 646000，China【Abstract】Depression is a serious mental disorder that has a great impact on individuals and society.Vari⁃ous imaging methods，including X-ray，CT，magnetic resonance imaging（MRI），and PET/CT，have played an important role in the research advances in depression.Various MRI-based analytical methods，with their unique ad⁃vantages，have taken a place in the diagnosis and treatment guidance of depression.This article reviews the current application status and advances in several functional magnetic resonance imaging techniques in depression，includ⁃ing diffusion tensor imaging，resting-state functional magnetic resonance imaging，magnetic resonance spectrosco⁃py，and voxel-based morphometry.【Keywords】Depression Diffusion tensor imaging Resting-state functional magnetic resonance imaging Magnetic resonance spectroscopy Voxel-based morphometry基金项目：西南医科大学附属中医医院自然科学重点项目（2018XYLH-011）第一作者简介：黄丹，硕士研究生。

正常人脑静息态功能磁共振的脑功能连接1石庆丽;燕浩;陈红燕;王凯;姚婧璠;韩在柱;张玉梅;张贵云;高玉苹【摘要】Objective To detect the effective connectivity of resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) in normal adults. Methods 36 normal adults were performed resting-state fMRI scanning, and 5 brain netwokes were included as regions of interests. Independent component (ICA) was used to evaluate the effective connectivity, and multivariate Granger causality analysis (mGCA) was used to analyze the casuality between the networks. All preprocessing steps were carried out using Statistical Parametric Mapping 5.0 soft-ware. Results 5 classic resting brain networks including default mode network (DMN), memory network (MeN), motor network (MoN), au-ditory network (AN) and executive control network (ECN) were aquired. The mGCA presented significant casuality between DMN and oth-er 4 networks, MeN and ECN, AN and MoN, ECN and AN. Conclusion There are specific brain effective connectivity of resting-state fMRI in normal adults, and there is significant causal link between these networks.%目的：探讨正常人脑静息状态下的不同专属脑网络间的连接强度及其意义。

静息态功能脑网络分析[1]使用基于血液氧合水平（Blood Oxygenation Level Dependent，BOLD）的功能磁共振成像技术，是研究大脑功能的一种重要方法[2]。

研究表明，神经精神疾病患者的临床表现与其大脑功能网络连接异常是相关的[3]。

脑网络与机器学习相结合的方法已经被广泛应用到脑疾病的诊断[4]中，如精神分裂症[5]、阿尔兹海默症[6]、癫痫症[7]等。

因此，静息态功能脑网络分析方法在脑疾病的分析和诊断中非常重要。

在传统的脑网络分析中，隐含的假设是大脑功能连接在整个静息态功能磁共振扫描过程中是恒定不变的[8]。

然而，无论是在经验上还是通过实验都证明了大脑功能连接随时间推移而发生动态变化[9]。

Wee等使用滑动窗口的方法构建了静息态时间动态网络，并应用于早期轻度认知障碍病人的识别中[10]。

静息态功能脑连接的空间动态分析及分类研究高晋1，赵云芃2，Godfred Kim Mensah1，李欣芸1，刘志芬3，陈俊杰1，郭浩11.太原理工大学信息与计算机学院，太原0300242.太原理工大学艺术学院，山西晋中0306003.山西医科大学第一医院精神卫生科，太原030000摘要：现有的精神疾病分类模型仅采用脑网络的静态指标作为特征，忽略了脑网络的空间动态信息，导致分类性能不高。

为克服这一局限性，提升分类模型的性能，提出了基于功能脑连接空间动态的分类方法。

通过高维模板对脑连接进行空间动态分析，提取脑连接空间动态特征。

利用统计分析进行特征选择，构建基于静息态功能脑连接的分类模型。

通过对抑郁症患者与正常被试的分类实验结果表明，脑连接空间动态特征的分类准确率（83.0%）比传统采用脑网络的静态指标特征的分类准确率（77.8%）高5.2个百分点。

关键词：空间动态；功能磁共振成像；支持向量机；抑郁症文献标志码：A中图分类号：TP181doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1909-0351Research on Spatial Dynamics Analysis and Classification of Resting-State Functional Brain ConnectionsGAO Jin1,ZHAO Yunpeng2,Godfred Kim Mensah1,LI Xinyun1,LIU Zhifen3,CHEN Junjie1,GUO Hao11.College of Information and Computer,Taiyuan University of Technology,Taiyuan030024,China2.College of Art,Taiyuan University of Technology,Jinzhong,Shanxi030600,China3.Department of Mental Health,First Hospital of Shanxi Medical University,Taiyuan030000,ChinaAbstract：The existing classification model of mental diseases uses the static index of brain network as the characteristic while ignoring the spatial dynamic information of brain network,which will result in an inferior classification perfor-mance.To overcome this limitation and improve the performance of the classification model,a classification method based on the spatial dynamic of resting-state functional brain connections is proposed.The spatial dynamic characteristics of brain connections are extracted by analyzing the brain connections with high-dimensional templates.By selecting char-acteristics through the statistical analysis,a classification model based on resting-state functional brain connections can be constructed.The conducted experiments distinguish between depression patients and normal subjects and the results show that the classification accuracy of model utilized spatial dynamic characteristics（83.0%）is5.2percentage points higher than that with static index（77.8%）.Key words：spatial dynamics;functional magnetic resonance imaging;support vector machine;depression基金项目：国家自然科学基金（61672374，61741212，61876124，61873178）；山西省教育厅高等学校科技创新研究项目（2016139）；山西省科技厅重点研发计划项目（201803D31043）；教育部赛尔网络下一代互联网技术创新项目（NGII20170712）。