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表 1 两种受试者间标记方法之间的可重复性值。左列标明方法（匈牙利或 QB）、半球（左或右）和阈值（12 毫米、18 毫米或 21 毫米）。第二列列出了 20 个最可重复的束中束的最大受试者数量。第三列和第四列分别显示可重复性大于或等于 50% 和 75% 的束的数量。
用于快速全脑 fMRI 分析的空间 3D 材料先验
摘要。已证明，使用三维空间平滑先验的贝叶斯全脑功能磁共振成像 (fMRI) 分析无需预先平滑数据即可生成最先进的活动图。然而，所提出的推理算法对计算要求很高，并且所使用的空间先验具有一些不太吸引人的性质，例如不合适和具有无限的空间范围。我们提出了一种基于 Mat'ern 协方差函数类的全脑 fMRI 分析统计推理框架。该框架通过 Lindgren 等人 (2011) 的随机偏微分方程 (SPDE) 方法使用可能各向异性空间 Mat'ern 场的高斯马尔可夫随机场 (GMRF) 表示。这允许更灵活和可解释的空间先验，同时保持在高维全脑设置中快速推理所需的稀疏性。我们开发了一种加速随机梯度下降 (SGD) 优化算法，用于空间超参数的经验贝叶斯 (EB) 推断。根据推断出的超参数，我们对大脑活动进行完全贝叶斯处理。Mat'ern 先验应用于模拟和实验任务 fMRI 数据，并通过比较活动图、先验模拟和交叉验证清楚地表明，它是比以前使用的先验更合理的选择。
使用全脑网络动力学建模的阿尔茨海默氏病和老化的虚拟连接数据集
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虚拟深部脑刺激：使用虚拟大脑对尖峰基底神经节模型和全脑平均场模型进行多尺度联合模拟
- 我们实现并验证了一种针对基底神经节内和周围皮层下区域的脉冲网络模型的联合仿真方法，并将其与每个皮层区域的平均场网络模型相结合。 - 我们的模拟基于一个规范的连接组，包括皮层和基底神经节区域之间的详细路径，并结合了健康对照者和帕金森病患者的特定受试者优化权重。 - 我们通过证明所实现的模型在静息状态下显示出生物学上合理的动态来提供概念证明，包括虚拟患者的丘脑活动减少，以及虚拟深部脑刺激期间的丘脑活动正常化和主要在额叶区域的分布改变的皮层活动。 - 所提出的联合仿真模型可用于为个别患者定制深部脑刺激。摘要深部脑刺激 (DBS) 已成功应用于各种神经退行性疾病，作为一种有效的对症治疗。然而，它在大脑网络中的作用机制仍然知之甚少。许多虚拟 DBS 模型将基底神经节周围的子网络及其动态分析为脉冲网络，其细节由实验数据验证。然而，连接组学证据表明 DBS 的广泛影响影响了许多不同的皮质和皮质下区域。从临床角度来看，除了运动影响之外，DBS 的各种影响也已得到证实。神经信息学平台虚拟大脑 (TVB) 提供了一个建模框架，使我们能够虚拟地执行刺激（包括 DBS），并在进行 DBS 导线置入的侵入性手术之前从动态系统的角度预测结果。为了准确预测 DBS 的影响，我们实施了一个详细的基底神经节脉冲模型，并通过我们之前开发的联合仿真环境将其与 TVB 相结合。这
Neurolib：全脑神经质量建模的模拟框架
Neurolib是用Python编写的全脑建模的计算框架。它提供了一组神经质量模型，这些模型代表介质量表上大脑区域的平均活性。在整个脑网络模型中，大脑区域是根据生物学知情的结构连接（即大脑的连接组。Neurolib可以加载结构和功能数据集，建立一个全脑模型，管理其参数，模拟它并组织其输出以供以后分析。每个大脑区域的活性都可以转换为模拟的粗体信号，以根据功能磁共振成像（fMRI）的经验数据校准模型。使用参数探索模块可以进行广泛的模型分析，该模块可以在给定一组更改参数的情况下表征模型的行为。优化模块可以使用进化算法将模型拟合到多模式经验数据。neurolib设计为可扩展，以便可以轻松实现自定义的神经质量模型，为原型模型的计算神经科学家提供了多功能平台，管理大型数值实验，研究大脑网络的结构 - 功能关系，以及对全元模型的核中表现出色。
降量药物的全脑激活特征
目的：有效的抗肥胖治疗剂的发展在很大程度上取决于靶向控制体重的特定脑稳态和享乐机制的能力。为了进一步了解抗肥胖药物治疗招募的神经循环，本研究旨在确定六种六种不同体重的药物类别的全脑激活特征。方法：食用C57BL/6J小鼠（每组n¼8）接受Lorcaserin（7 mg/kg; I.P.），rimonabant（10 mg/kg; i.p.），溴张素（10 mg/kg; i.p.），sibutramine（10 mg/kg; p.o.），semaglutide（0.04 mg/kg; s.c。）或setMelanotide（4 mg/kg; s.c。）。给药后两个小时对大脑进行采样，并使用C-FOS免疫his型化学和自动定量三维（3D）成像在单细胞分辨率下分析全脑神经元激活模式。结果：整个脑分析包括308个地图集的小鼠脑区域。为了启用快速和有效的数据挖掘，开发了基于Web的3D成像数据查看器。所有降级药物均表现出脑部范围的反应，在C-FOS表达特征中具有显着相似之处。在位于背面迷走神经复合物和下丘脑中的离散稳态和非室内喂养中心中检测到重叠的C-FOS反应，并同时激活多个边缘结构以及多巴胺能系统。2021作者。由Elsevier GmbH出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。结论：各种降级药物类别的全脑C-FOS表达特征指向一组离散的大脑区域和神经信号，这些区域可能代表未来抗肥胖疗法的关键神经解剖靶标。
在单个神经元分辨率下，全脑动力学的大量平行因果推断
摘要 - 经验动态建模（EDM）是一个非线性时间序列因果推理框架。由于计算成本，EDM的最新实现CPPEDM仅用于小型数据集。随着数据收集能力的增长，非常需要在大型数据集中识别因果关系。我们提出了MPEDM，这是针对以现代GPU为中心的超级计算机优化的EDM的平行分布式实现。我们改进了原始算法，以减少冗余计算并优化实现，以充分利用硬件资源，例如GPU和SIMD单元。作为用例，我们使用以单个神经元分辨率采样的整个动物大脑的数据集在AI桥接云基础架构（ABCI）上运行MPEDM，以识别整个大脑的动态因果模式。MPEDM比CPPEDM快1,530×，并且在512个节点的199秒内分析了包含101,729个神经元的数据集。这是迄今为止最大的EDM因果推论。
基于计算机断层扫描放射组学的列线图在全脑放射治疗非小细胞肺癌脑转移瘤生存预测中的应用
预后参数和模型被认为有助于改善脑转移瘤 (BM) 患者的治疗结果。本研究旨在调查基于计算机断层扫描 (CT) 放射组学的列线图预测接受全脑放射治疗 (WBRT) 的非小细胞肺癌 (NSCLC) BM 患者生存期的可行性。回顾性分析了 2012 年 1 月至 2016 年 12 月接受 WBRT 的 195 名 NSCLC BM 患者。使用最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 回归从治疗前 CT 图像中提取和选择放射组学特征。通过整合放射组学特征和临床因素来开发和评估列线图以预测个体患者的生存期。根据 LASSO Cox 回归从 105 个放射组学特征中筛选出 5 个放射组学特征。根据放射组学评分（Rad-score）的最佳截断值，将患者分为低危（Rad-score <= − 0.14）组和高危（Rad-score > − 0.14）组。多变量分析表明，性别、卡氏评分（KPS）和 Rad-score 是总生存期（OS）的独立预测因素。训练队列和验证队列中列线图的一致性指数（C 指数）分别为 0.726 和 0.660。短期和长期生存预测的曲线下面积（AUC）分别为 0.786 和 0.788。综上所述，基于 CT 图像的放射组学特征和临床因素的列线图可用于预测接受 WBRT 的 NSCLC BM 患者的 OS。
探索全脑水平的稳态视觉诱发电位的动态机制：来自计算研究的证据
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2021 年 2 月 8 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.02.05.429877 doi：bioRxiv 预印本
原创文章 全脑放化疗在乳腺癌脑转移治疗中的应用
摘要：目的：探讨全脑放疗（WBRT）联合化疗对乳腺癌脑转移患者及生活质量（QOL）的影响。方法：选取58例BCBM患者作为研究队列，随机分为对照组和研究组。对照组患者接受全脑放疗，放疗方案为：分次2.0 Gy/次，总剂量60 Gy，5次/周，共治疗6周。研究组患者接受全脑放疗联合化疗，放疗方案同对照组，化疗方案为：卡铂（0.3 g/m 2 ）每日静脉注射，4周后重复注射1次。治疗后比较两组患者的不良反应。比较两组患者的卡氏体能状态评分（KPS）变化，分析全脑放疗联合化疗与单纯放疗对患者生存状况的影响。结果：治疗后，两组患者的不良反应差异无统计学意义（P>0.05）。研究组客观缓解率为79.31%，高于对照组的34.48%（P=0.001）。根据KPS评分，研究组患者治疗后生活质量明显改善，与对照组相比，差异有统计学意义（P<0.001）。研究组的总生存期和无进展生存期均长于对照组（均P<0.01）。结论：与单纯全脑放疗相比，全脑放疗联合化疗治疗BCBM患者安全、有效，可提高患者生活质量，延长患者生存期。因此该联合治疗值得临床推广应用和进一步研究。