静息态脑功能网络的构建及社团结构分析研究

大脑功能网络的结构与功能研究大脑一直以来都是神秘的领域，人们对于它的认知也是越来越深入。

随着科技的不断进步，大脑功能网络的研究也越来越深入。

本文将从大脑功能网络的结构、功能和研究方法三个方面进行探讨。

1. 大脑功能网络的结构大脑功能网络由不同的区域组成，这些区域相互连接并共同参与各种认知和行为任务。

这些区域被称为脑区，它们之间的连接形成了功能连接。

通常研究不同脑区之间连接的方式有两种：一种是在多个脑区之间划分一些固定的解剖学区域，从而确定不同区域之间的连接。

这种方法被称为解剖学连通性（anatomical connectivity）。

另一种方法则是观察大脑中记录到的电信号之间的相关性，从而确定不同脑区之间的功能连接，这种方法又被称作功能连接性（functional connectivity）。

2. 大脑功能网络的功能对于大脑功能网络的功能，我们可以从两个层面来进行探讨：一个是大脑的感知系统，另一个则是情绪和认知控制系统。

感知系统负责对于来自外界的信息进行感知。

它由许多脑区组成，包括视觉、听觉、触觉等系统。

这些系统分别负责处于大脑的不同区域，在任务中则相互连接。

当感知系统遭受到外部干扰时，大脑的注意力机制将向威胁的方向倾斜。

这些变化将通过不同区域的联系进行传递。

情绪和认知控制系统主要由前额叶皮质和扣带回皮质这两个大脑区域组成。

这些区域与情绪调节有明显的关联，其中扣带区域特别与认知控制系统有关联。

它控制着决策、规划、执行和自我评估等高级认知功能。

前额叶皮质特别与人类决策行为、社交认知和能力、任务监控等功能有关。

3. 大脑功能网络的研究方法大脑功能网络的研究方法包括人体实验和使用影像学方法。

人体实验是一种有效的研究方法，可以在实验过程中使用类似于神经生物学的记录设备追踪和测量患者的大脑性质，并评估其心理和认知功能状态。

例如，可以让受试者进行任务，通过记录脑区的电信号或者血氧水平变化，来研究受试者大脑功能网络的对应变化。

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。

脑功能连接网络特征分析随着神经科学和脑成像技术的发展，我们对人类大脑的功能连接网络有了更深入的认识。

脑功能连接网络是指大脑中各个脑区之间的连接模式和信息传递方式。

通过分析脑功能连接网络的特征，我们能够更好地理解脑部活动的组织结构和信息传递的方式。

一、脑功能连接网络的基本模型根据大脑连接的方式和模式，我们可以将脑功能连接网络分为静态网络和动态网络。

静态网络描述的是大脑在静息状态下不同脑区之间的连接模式。

而动态网络则表示大脑在执行不同任务时，不同脑区之间的连接模式的变化。

在静态网络中，脑功能连接通常遵循小世界网络的特点。

这意味着大脑中的脑区之间存在短距离的连接和长距离的连接，同时还存在一些特定的脑区，具有高度集聚的连接性。

这种连接方式保证了大脑在信息传递时既可以迅速进行局部信息处理，又可以实现全局信息整合。

而在动态网络中，脑功能连接的特征则取决于所执行的任务。

不同的任务对应的脑功能连接模式也会不同。

例如，在执行认知任务时，大脑中负责学习、记忆和决策的前额叶和顶叶之间的连接会增强。

而在执行感觉任务时，大脑中负责感觉处理的脑区之间的连接会增强。

二、脑功能连接网络的分析方法为了研究脑功能连接网络的特征，研究者们使用了不同的分析方法和技术。

其中最常用的方法是功能磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）。

功能磁共振成像能够通过检测血液氧合水平的变化来研究脑功能连接网络。

通过对被试执行特定的任务，研究者可以观察到不同脑区之间的连接模式。

另外，功能磁共振成像还可以用于观察静息态下的脑功能连接网络，得出不同脑区的连接强度和连接模式。

脑电图是一种记录大脑电生理活动的技术。

通过分析脑电图数据，研究者可以研究脑功能连接网络在动态过程中的变化。

脑电图可以提供高时间分辨率的数据，因此可以追踪脑功能连接网络的瞬时变化。

除此之外，还有许多其他的脑成像技术和分析方法，如磁脑图谱（MEG）、脑磁共振成像（MRI）和脑电磁图（ECoG），它们都为研究脑功能连接网络提供了有价值的数据。

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。

不同状态下脑功能网络特性研究共3篇不同状态下脑功能网络特性研究1脑功能网络是指由大量神经元和神经元之间的连接组成的脑部结构。

在不同的状态下，脑功能网络的特性也会发生变化。

本文将探讨脑功能网络在不同状态下的特性研究。

脑功能网络在静息状态下的特性研究静息状态是指人在放松状态下，不做任何认知任务时的状态。

研究发现，在静息状态下，脑功能网络被划分成若干个功能模块，每个模块都由一组高度关联的脑区域组成。

这些模块之间存在着相对独立但也有一定联系的关系。

同时，静息状态下的脑功能网络也具有显著的小世界特性，即在整个网络中，每个节点都可以通过少量的连接与其他节点相连。

此外，研究还发现，静息状态下的脑功能网络中，高度关联的脑区域之间的功能连接比较均匀，而局部的连接比较稠密。

脑功能网络在任务状态下的特性研究任务状态是指人在完成认知任务时的状态。

在这一状态下，脑功能网络会重组并且重新分配功能。

研究发现，在任务状态下，脑功能网络被重新分为许多不同的功能模块，其中每个模块都由一组关联度较高的脑区域组成。

和静息状态下相比，任务状态下的脑功能网络更加分散，模块之间的联系更加稀疏。

此外，任务状态下的脑功能网络也表现出比静息状态下更加明显的集群特性，即高度关联的脑区域之间的功能连接更为紧密。

脑功能网络在睡眠状态下的特性研究睡眠是人脑最为复杂的状态之一，也是人脑功能网络发生显著变化的状态之一。

在睡眠状态下，脑功能网络被重新整合、重组，从而形成新的网络结构。

研究发现，在睡眠状态下，脑功能网络比静息状态下更具有集群特性，而且整个网络呈现出较好的小世界特性。

与此同时，不同睡眠阶段下的脑功能网络特性也有所不同。

例如，在REM（快速眼动）睡眠阶段下，高度关联的脑区域之间的连接更为紧密，而在NREM（非快速眼动）睡眠阶段下，脑功能网络则更为分散。

结论综上所述，脑功能网络是人脑的一个重要组成部分，其特性随着不同状态下的变化而发生变化。

在静息状态下，脑功能网络被分为若干个功能模块，具有小世界特性。

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。

大脑神经网络的结构与功能关联研究进展引言：大脑是人类神秘而复杂的一部分，其功能的实现离不开其独特的神经网络结构。

随着神经科学研究的发展，人们对大脑神经网络的结构和功能之间的关联关系有了更加深入的了解。

本文将探讨大脑神经网络的结构特征以及与功能的关联研究进展，旨在揭示大脑内部复杂的信息传递机制和功能实现方式。

第一部分：大脑神经网络结构的研究进展1. 神经元和突触神经元是构成神经网络的基本单元，其特点是接收、处理和传递信息。

神经元之间通过突触进行连接，突触是神经元之间信息传递的关键部分。

随着科学技术的进步，人们开始研究突触的形态结构和功能特点，发现突触的形态多样性和功能多样性，这为进一步研究神经网络的功能提供了基础。

2. 大脑区域的神经元构成大脑由多个区域组成，每个区域在结构和功能上有所不同。

研究人员通过连接分析和成像技术等方法，发现大脑区域之间存在着密集的连接关系，这些连接关系是大脑信息传递和功能实现的基础。

同时，研究人员还发现，不同区域之间的连接方式和连接强度与其功能密切相关。

3. 大脑网络的拓扑结构大脑神经网络的拓扑结构是指神经网络中各个节点之间连接的方式和规律。

近年来，人们通过大脑成像技术和图论分析等方法揭示了大脑的拓扑结构。

研究表明，大脑网络呈现出小世界网络的特征，即具有高聚类系数和短平均路径长度。

这种网络结构有助于信息传递的高效性和脑区功能的整合。

第二部分：大脑神经网络结构与功能关联的研究进展1. 大脑功能网络的发现研究人员使用功能磁共振成像等技术，从大脑活动的角度来探究神经元之间的功能连接。

通过分析大脑在安静状态和任务执行状态下的功能连接模式，人们确定了多个功能网络，例如视觉网络、语言网络和控制网络等。

这些功能网络在不同的大脑任务中扮演着重要角色，揭示了大脑内部信息处理的分工机制。

2. 结构与功能的关联研究为了深入理解大脑神经网络的功能特征，研究人员开始探索大脑结构与功能之间的关联关系。

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）。

国际医学放射学杂志International Journal of Medical Radiology 2010Sep ;33(5)作者单位：510515广州，南方医院影像中心通讯作者：邱士军,E-mail:qiu-sj@ *审校者DOI:10.3784/j.issn.1674-1897.2010.05.Z0501【摘要】大脑半球多个脑区血流低频振荡信号变化存在同步性，它反映了这些脑区的神经活动存在相关性，这些脑区间神经活动相互关系被定义为功能连接。

扩散张量成像是目前唯一可以无创伤地获取人脑白质纤维束信息的技术。

联合应用功能连接与扩散张量白质纤维束成像技术，可以探讨研究人脑静息态功能连接与解剖结构连接之间的关系。

就静息态功能连接与扩散张量成像的基本原理、特点以及两者联合应用进行综述。

【关键词】静息态；功能连接；结构连接；扩散张量成像静息态功能连接与解剖结构连接在人脑中联合研究Combination of resting-state functional MRI and anatomical links in assessing human brain connectivity刘珍银邱士军神经放射学*综述脑的结构组织所体现的功能特征主要表现在功能分区与功能整合。

大脑半球多个脑区血流低频振荡信号变化存在时域相关性，它反映了这些脑区的神经活动存在相关性，脑区间神经活动相互关系被定义为功能连接。

已有证据证明大脑神经元在解剖学上和功能上都是分组的（形成神经元簇），解剖上也已经发现了功能柱的结构存在。

通常认为脑部功能连接反映脑部解剖结构连接，但是关于两者的确切关系仍未完全明了。

1静息态功能连接的概念Biswal 等[1]首次以左侧大脑半球运动皮质作为感兴趣区（ROI ），检测其血氧水平依赖（blood oxygen level dependent,BOLD ）信号低频成分（f <0.08Hz ）的时间序列，并与全脑其他脑区的低频BOLD 信号时间序列作相关分析。

脑功能网络的构建与分析人类大脑是一套错综复杂的网络，包含了无数个神经元和突触。

这些神经元和突触之间的联系构成了一套脑功能网络。

通过构建和分析这个网络，我们可以更好地理解脑结构，认知过程和疾病发生机制。

本文将从构建脑功能网络的角度出发，介绍现代脑研究领域的主要技术和新发现。

构建脑功能网络的技术要构建脑功能网络，我们需要收集大量的神经影像数据。

传统的神经影像技术如MRI，CT，PET等只能提供静态的图像和局部的信息，难以揭示脑网络整体的结构和功能。

随着计算机技术和数据处理技术的快速发展，一些新型神经影像技术应运而生。

其中最具代表性的技术是脑功能磁共振成像(fMRI)。

通过在参与者大脑中进行磁共振扫描，fMRI可以非侵入式地记录不同时间点的脑活动，并生成动态的脑功能图像。

这些图像可以用来定位活动区域，比较不同个体或不同任务下的活动模式，诊断脑疾病等。

另外还有基于脑电波和脑磁场的技术，例如脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)。

这两种技术都是通过放置电极或磁感应器在头皮上，记录大脑内部神经元活动信号的。

EEG和MEG分别对应了不同类型的电生理信号，EEG可反映神经元集群的同步性，MEG则主要检测神经元的磁场活动。

这两种技术同样具有高时间分辨率和便捷性的优点。

以上这些神经影像技术可以帮助我们建立一套全面的脑功能网络。

然而，如何从这些数据中提取有效的脑网络特征，也是一个亟待解决的问题。

脑功能网络的分析方法网络分析是一种数学和计算机科学的交叉学科，旨在研究网络的结构和性质，并发掘出其中的规律和异常。

将这种方法应用到脑功能网络中，可以发现许多有趣的现象。

其中一个重要的方法是功能连接特征分析。

现代神经影像技术通常采用图像分割和空间配准等方法，将大脑划分成一系列空间相邻的小块区域。

然后可以通过计算这些区域之间的相关系数，建立区域间的连接矩阵。

通过统计分析连接矩阵中的各个元素的分布特征，可以得到网络的度分布、节点聚类系数、小世界系数等性质指标。

基于功能核磁成像的静息态功能脑网络研究综述魏梦然;刘斌;罗聪【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2014(000)003【摘要】Recent research results show that many functional areas of our brain are connected to become a network in resting-state. The connection way ,strength etc. may be very helpful on studying brain cognitive function. For this reason, in recent years, a large number of researchers do such area research and achieved many results. In this paper, the auther survey the typical methods of constructing rsfMRI brain network from the point of view of information analysis.The auther survey the major meth-ods’basic principle, advantages and disadvantages. At the same time, this paper also introduce the range of applications of brain network.%近期研究成果表明：大脑在无特定任务状态下，各功能区之间依然会有部分功能连接并由此构成网络。

且连接组网的方式、强度等可能对脑功能认知研究非常有帮助。

正因为此，近年来，一大批研究人员投身其中，取得了很多很出色的成果。

该文从信息分析的角度，总结了近年来脑网络研究过程中典型算法的模型构建原理、优点及不足，最后对脑网络的应用范围进行了简单的阐述。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202110042211.1(22)申请日 2021.01.13(71)申请人 武汉大学地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学(72)发明人 宗小芬　胡茂林　翁深宏　郑俊杰　何长春　刘忠纯　(74)专利代理机构 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222代理人 彭艳君(51)Int.Cl.A61B 5/055(2006.01)A61B 5/00(2006.01)G06T 7/00(2017.01)(54)发明名称一种静息态人脑默认网络功能与结构耦合分析方法(57)摘要本发明涉及神经信号处理技术，具体涉及一种静息态人脑默认网络功能与结构耦合分析方法，以大脑功能磁共振fMRI和结构磁共振DTI数据为研究对象，采集数据后，进行数据的预处理，保证数据的一致性，首先提取大脑默认网络各个成分，计算两两成分之间的功能连接值和结构连接值，再计算功能连接和结构连接之间的耦合值，采用独立样本t检验比较精神分裂症患者和健康者之间的差异，来研究精神分裂症患者大脑的功能和结构协调性的异常变化。

该分析方法可反映人脑默认网络两个成分之间功能及结构的契合程度、协调程度，以此来研究不同的活动、刺激或者疾病情况下默认网络各个脑区的连接特征、功能和结构协调特征，具有较高的应用价值。

权利要求书2页 说明书10页 附图1页CN 112741613 A 2021.05.04C N 112741613A1.一种静息态人脑默认网络功能与结构耦合分析方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、采集健康受试者和精神分裂症受试者的磁共振脑图像；脑图像包括功能图像fMRI和结构图像DTI；步骤2、对所采集脑图像进行预处理；步骤3、采用独立成分分析法ICA提取和识别默认网络各个组成部分；步骤4、计算默认网络各成分之间的功能连接值；步骤5、提取默认网络各成分之间连接的白质纤维束；步骤6、计算每两个成分之间纤维束的平均FA值，作为默认网络每两个成分之间的结构连接值；步骤7、计算功能连接和结构连接的耦合值；步骤8、采用独立样本t检验，比较健康受试者和精神分裂症受试者默认网络全部各个成分之间的功能连接和结构连接的耦合值的组间差异，判断精神分裂症患者脑功能和结构之间的契合度有无受损。

脑网络的结构和功能研究人类的大脑是世界上最神秘的器官之一，由于其复杂性和难以理解的性质，一直以来都是神经科学中的研究重点。

在过去的几十年中，人们一直致力于研究大脑的结构和功能，以期能够更好地理解它，并开发出更有效的治疗方法来改善许多神经相关疾病。

脑网络是指大脑中所有神经元之间的连接。

神经元是神经系统的基本组成单位，也是大脑中的主要信息传递单元。

这些神经元通过数百万的突触连接在一起，组成了一个庞大的网络，形成了神经系统中信号传递的基本架构。

神经网络的结构和功能神经网络的结构对于大脑的功能至关重要。

为了更好地理解这个问题，我们需要先了解神经网络的结构。

神经网络中的神经元被组织成多种形式的结构，例如神经树，平板结构和一般的神经网络。

这些结构具有各自的优缺点，但是它们都非常适合处理大量的信息。

神经元连接的方式也非常重要。

从一个神经元到另一个神经元的信号传递是通过神经前体小胞体（Axon terminals）释放神经递质（Neurotransmitters）来实现的。

这些神经递质在神经元之间进行传递，从而实现信息传递和处理。

神经元之间的连通性与神经递质之间的交互是神经网络中最基本的部分。

神经网络的功能是通过在神经元之间进行信息传递来实现的。

神经元之间的信息传递可以通过电信号或化学信号来实现。

这些信号可以被接收、处理、存储和传递，以及作出回应。

这种功能意味着神经网络可以模拟感知、思维、决策和运动控制等过程。

从生理学和解剖学的角度来看，人类大脑的脑区可以被分为许多不同的部分，这些部分被称为“功能区”。

每个区域都拥有不同的功能，例如视觉处理、听觉处理、运动控制、语言和认知等。

这些区域之间的连接被认为是神经网络的基础。

脑网络研究的应用在神经科学研究中，研究人员使用各种方法来研究脑网络的结构和功能。

这些方法包括脑成像技术，例如核磁共振成像（MRI）、脑电图（EEG）和正电子发射计算机断层摄影术（PET）等。

这些技术可以测量脑活动，以发现有关脑网络结构和功能的信息。

学前儿童静息态脑功能网络研究述评肖雅琼;翟洪昌【摘要】Resting-state technology has unique advantages in investigating the brain processing network, and its application and popularization rapidly spread in hospitals and research institutes. Past resting-state technology was mostly applied in the experimental study for adults and school-age children. However, these studies are not sufficient to reveal the characteristics and laws of the early development of brain processing network. It will be very promising for Children neuroscience to draw on the technology for its development. Some studies have studied the pre-school children with cerebral processing network by means of resting-state technology, which promoted the development of brain science inchildren's field. Nevertheless, due to the difficulty of obtaining children as the subjects, the number of studies in the field is very limited. Meanwhile, there are some defects and shortcomings in the exploration of children' s brain function development in theory, statistical methods and technology. Therefore, this study intends to analyze and discuss childhood brain processing theory, research direction, development trends and research methods in depth.%静息态技术在探讨脑加工网络方面有独特的优势，并迅速被医院及科研单位应用推广。

抑郁症功能脑网络社团结构差异分析研究李越;郭浩;陈俊杰;李海芳【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(030)007【摘要】社团结构是复杂网络普遍具有的一个拓扑特性,被认为是一个复杂网络的主要组织原则.基于静息态fMRI(functional magnetic resonance imaging)数据构建功能脑网络,并对其进行模块划分,研究人类脑功能网络的社团结构,并首次从脑网络社区结构的角度分析抑郁症患者和正常人的差异.另外,在研究过程中,通过引入“小核团”的概念,提出一种分析脑网络社区结构间差异的新方法.通过研究抑郁症病患者在脑网络社团结构的改变,为疾病诊断方面提供了一些重要的研究和临床应用价值.【总页数】5页(P46-50)【作者】李越;郭浩;陈俊杰;李海芳【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【正文语种】中文【中图分类】TP399;R445.2;R749.4【相关文献】1.抑郁症复杂脑网络社团结构差异分析及分类研究 [J], 郭浩;李越;刘志芬;曹晓华;陈俊杰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.基于多尺度功能脑网络融合特征的抑郁症分类算法 [J], 付常洋; 王瑜; 肖洪兵; 邢素霞4.基于局部差异最小生成树脑网络的抑郁症分类研究 [J], 李舒婷;李瑶;王昕璨;赵云芃;陈俊杰5.脑网络功能连接预测重复经颅磁刺激治疗难治性抑郁症疗效的研究进展 [J], 游亚凤;王锦涛;钮富荣;陈炜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。