静息态FMRI分频段系统性研究

静息态功能核磁成像低频振荡振幅的公式计算
fractional alff
静息态功能核磁共振成像（Resting-State Functional Magnetic Resonance Imaging，rsfMRI）中的低频振荡振幅（Amplitude of Low Frequency Fluctuations，ALFF）是一种用于衡量脑活动的指标。

Fractional ALFF (fALFF) 是ALFF 在总能量范围内的相对贡献比率。

其计算公式如下：
fALFF = ALFF / Total Power
其中：
- **ALFF**：低频振荡振幅，表示在一定频段内信号的振幅。

- **Total Power**：总能量，表示整个频谱范围内的信号功率。

要计算 Fractional ALFF，首先需要通过一定的方法计算得到 ALFF 和 Total Power，然后用 ALFF 值除以 Total Power 值即可得到 fALFF 的数值。

在进行 rsfMRI 数据处理时，通常会使用专业的数据分
析软件（如DPARSF、FSL、SPM等）来计算 ALFF 和 Total Power，并进一步计算 fALFF。

这些软件通常会自动处理数据，生成相应的指标值。

若需要手动计算 fALFF，需要先准备好相应的数据和工具，按照上述公式进行计算。

请确保在进行任何数据处理和计算时遵循正确的步骤和标准化流程，以确保结果的准确性和可靠性。

基于体素的 fMRI 数据分类研究及其应用张兵;董云云;邓红霞;李海芳【摘要】使用机器学习方法分类 fMRI（functional magnetic resonance imaging）数据已经逐渐广泛被应用到探索大脑认知的研究中。

在探索人脑视觉区域对颜色特征和形状特征的捆绑图像认知研究中，使用血氧含量水平 BOLD （blood oxygen level dependent）最大值、BOLD 变化累计值作为特征值训练SVM分类器，使用 BOLD 变化时间序列方差及均值组合作为特征值训练多个SVM弱分类器，并使用 Adaboost 算法将多个 SVM分类器集成到一起构造集成分类器，以此来判断人正在观察的图像的类型。

实验结果表明，使用BOLD 时间序列方差及均值组合作为特征构造的集成分类器分类正确率较高，对比不同视觉区域对特征捆绑任务识别正确率，发现V3区对图像复杂度的改变比较敏感，与特征捆绑的任务联系比较紧密。

该方法可以应用到脑机接口 BCI（brain computer interface）等领域。

%Using machine learning technology to classify fMRI (functional magnetic resonance imaging)data has been gradually and widely applied in the studies of exploring brain cognition.In the research of exploring the cognition of human brain visual area on the images biding the colour and shape features,we use the maximum value of blood oxygen level dependent (BOLD)and the cumulative change value of BOLD as the eigenvalues to train SVMclassifier,and use the combination of the variance and the mean of BOLD changes time series as the eigenvalue to train multiple SVMweak classifiers,furthermore,the Adaboost algorithm is employed to integrate multiple SVM classifiers to construct an ensemble classifier.With these it is able to determine the type of the images men areobserving.Experimental result demonstrates that the ensemble classifier constructed using the combination of variance and mean of BOLD time series as the features has higher classification paring the recognition accuracy of different visual areas on features binding task,it is found that the V3 area is sensitive to changes in image complexity and has closer links with the features-bound tasks.This method can be used to the field of brain computer interface (BCI),etc.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】5页(P138-142)【关键词】SVM分类;fMRI;BOLD变化模式;视觉区域;特征捆绑【作者】张兵;董云云;邓红霞;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颜色、大小、形状，空间位置等不同的属性构成了物体，大脑的不同区域加工不同的属性。

任务态功能磁共振任务态功能磁共振（Task-based functional magnetic resonance imaging, t-fMRI）是一种功能磁共振成像技术，主要用于研究人脑神经活动与认知任务之间的关系。

本文将介绍任务态功能磁共振的原理、应用以及一些相关的研究进展。

一、原理fMRI是利用磁共振成像技术，测量人脑中血液氧含量水平的变化，从而反映出神经活动的地点和程度。

由于神经活动与认知任务之间存在密切的联系，因此，将fMRI与认知任务结合起来，可以更加精确地研究不同认知任务在不同脑区的活动情况。

在任务态功能磁共振实验过程中，被试需要执行不同的任务，如视觉注意、工作记忆、语言、运动等任务。

在任务执行过程中，人脑产生的神经活动导致当地脑血液流量的增加，进而导致血液中的氧含量上升，这一过程被称为血氧水平依赖性（Blood Oxygen Level Dependent, BOLD）信号。

BOLD信号的变化量与神经活动的程度、区域大小以及执行任务的时间等因素有关。

通过比较任务执行时和休息时的BOLD信号，可以推断出神经活动的区域和强度。

由于任务性质的不同，要研究的脑区和解剖结构也不同。

例如，视觉注意任务主要涉及前脑的额叶和顶叶，工作记忆任务涉及前额叶的侧前额叶和中央后回等区域。

二、应用任务态功能磁共振广泛应用于神经科学、认知心理学、神经心理学等领域。

其主要应用包括以下几个方面：1. 神经可塑性研究：任务态功能磁共振可以研究大脑不同区域的神经可塑性。

一些发育和成年期的疾病，如自闭症、抑郁症等都可能影响神经可塑性。

通过采取具有治疗效应的任务，可以促进神经可塑性的发展，从而有助于病人的康复。

2. 神经基础研究：任务态功能磁共振可以研究大脑不同区域的功能特点。

通过比较不同任务时的神经活动，可以了解某个视觉或听觉区域是否结构化以及信息加工的方式。

此外，研究任务时不同脑区之间的互动对于理解大脑功能组织也具有重要意义。

fmri中alff指标全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：功能性磁共振成像（fMRI）是一种非常有用的神经影像学技术，可以用来研究大脑在不同任务、状态和疾病下的活动。

其中的ALFF （Amplitude of Low Frequency Fluctuations，低频振荡幅度）指标是一种衡量脑活动的方法，特别适用于揭示大脑静息状态下的神经元活动情况。

ALFF指标是通过对脑血流信号的频谱分析而得出的一种神经生理学指标，主要反映了不同频率下脑内区域的振幅大小。

通过ALFF指标可以揭示大脑在不同地区、不同状态下的神经活动情况，对于理解大脑功能和相关疾病的发病机制具有重要意义。

ALFF指标是基于脑血氧水平依赖性（BOLD）信号进行计算的，BOLD信号是通过不同血流速度对脑部不同区域进行成像得出的一种信号。

ALFF指标主要用来研究大脑在高频和低频范围内的振幅情况，从而可以揭示大脑在不同频率下的功能连接和信息传递。

ALFF指标的应用范围非常广泛，包括认知功能障碍、神经退行性疾病、精神疾病等多种疾病的病因研究。

通过ALFF指标可以揭示大脑在不同状态下的神经元活动情况，为相关疾病的诊断和治疗提供重要线索。

ALFF指标在脑神经影像学研究中具有重要作用，可以帮助研究者更全面地了解大脑的功能和结构。

随着fMRI技术的不断发展和完善，ALFF指标将会在神经科学研究中发挥越来越重要的作用，为人类大脑之谜的解开提供更多线索。

【完】第二篇示例：近年来，随着神经科学和医学研究的不断发展，越来越多的技术被应用于大脑功能的研究，其中功能性磁共振成像（fMRI）是一种非侵入性技朋，因其对大脑的高时空分辨率成像能力而成为研究大脑功能和结构的重要工具之一。

在fMRI中，一种常用的指标是基于低频振荡活动的特征，即静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据中的固有低频振荡（ALFF）指标。

ALFF指标是一种常用的衡量大脑神经活动水平的方法，是通过计算某一特定频率段内的信号强度来反映大脑神经活动水平的。

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。

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

rs—fMRI、DTI及1H—MRS在阿尔茨海默病中的应用进展随着磁共振成像技术的飞速发展，对阿尔茨海默病的神经影像学研究也越来越深入。

其主要目的是通过磁共振影像学特征来识别出早期阿尔茨海默病患者，从而达到早期诊断和治疗的目的。

本文就磁共振成像技术包括静息态功能磁共振成像、弥散张量成像及磁共振波谱在阿尔茨海默病的应用进展进行综述。

Abstract：With the rapid development of magnetic resonance imaging technology，neuro imaging research on Alzheimer’s disease is becoming more and more in-depth.Its main purpose is to identify early Alzheimer’s disease patients by magnetic resonance imaging （MRI）features，so as to achieve early diagnosis and treatment.This paper reviews the applications of magnetic resonance imaging techniques including resting functional magnetic resonance imaging，diffusion tensor imaging and magnetic resonance spectroscopy in Alzheimer’s disease.Key words：Alzheimer’s disease；Mild cognitive impairment；Diffusion tensor imaging随着全球人口老龄化程度的日益加深，老年病的研究变得越来越受到重视。

fMRI在抑郁症患者MECT前后脑功能变化的应用研究邱志强;李皖陇;王其智;乔娟;李绍东【期刊名称】《徐州医科大学学报》【年(卷),期】2022(42)6【摘要】目的采用静息态功能磁共振(rs-fMRI)对首发重度抑郁症(MDD)患者改良型电休克(MECT)治疗前后的脑功能活动变化进行分析,探讨MECT治疗抑郁症的脑神经机制。

方法选取2021年1月—2022年2月于徐州医科大学附属徐州东方医院就诊、需要行MECT的MDD患者28例。

MECT治疗前后行rs-fMRI扫描,并采用汉密尔顿抑郁量表(HAMD-24)进行评估。

采用基于Matlab R2019b平台的DPABI V6.0软件对影像学数据进行处理,提取差异脑区的标准化低频振幅(mALFF)值和功能连接(FC)值,并与临床治疗减分率进行相关性分析。

结果与治疗前相比,MDD患者经MECT治疗后HAMD-24评分显著降低,差异有统计学意义(P<0.001)。

与治疗前相比,MDD患者MECT治疗后两侧中央后回的mALFF降低(P<0.05),与患者临床减分率呈负相关(r=-0.558,P=0.002);以左侧中央后回为感兴趣区(ROI),MDD患者MECT治疗后左侧中央后回与右侧距状回、舌回的FC减低(P<0.05),与患者临床减分率呈负相关(r=-0.425,P=0.024)。

结论MECT可能通过调节MDD患者两侧中央后回的mAFLL和左侧中央后回与右侧距状回、舌回的FC缓解患者的抑郁症状。

fMRI在抑郁症患者MECT治疗前后脑功能变化的研究中具有重要的使用价值。

【总页数】6页(P407-412)【作者】邱志强;李皖陇;王其智;乔娟;李绍东【作者单位】徐州医科大学医学影像学院;徐州医科大学附属徐州东方医院医学影像科;徐州医科大学附属徐州东方医院医学心理科;徐州医科大学附属医院医学影像科【正文语种】中文【中图分类】R445.2【相关文献】1.臂丛神经损伤神经移位术后脑运动功能区变化的fMRI研究进展2.抑郁症患者首次MECT治疗前心理状况调查及心理干预3.静息态fMRI对抑郁症伴嗅觉功能减退患者功能连接的研究4.难治性抑郁症患者MECT治疗前后血清VEGF水平的变化5.老年精神障碍患者MECT治疗后脑部功能及认知功能的变化因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。