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史蒂文·查尔斯
助理教授，2010 年 11 月 - 2016 年 8 月 杨百翰大学神经科学中心，犹他州普罗沃 助理教授，2010 年 7 月 - 2016 年 8 月2016 机械工程系 杨百翰大学，犹他州普罗沃 Neville Hogan 教授的研究助理，2004-2008 麻省理工学院纽曼生物力学和人类康复实验室，马萨诸塞州剑桥 表征腕部旋转的生物力学和神经控制 H. Frederick Bowman 博士的研究助理，2001-2004 哈佛-麻省理工学院健康科学与技术部，马萨诸塞州剑桥 设计并建模非侵入性热扩散灌注探头 H. Frederick Bowman 博士和 Brian Whisenant 博士的研究助理，2001 年夏天 犹他大学医院，犹他州盐湖城 对患者进行非侵入性灌注测量 David Clarke 教授的研究助理，2000 年夏天 加利福尼亚大学圣巴巴拉分校，加利福尼亚州圣巴巴拉 对氮化镓半导体材料进行拉曼光谱测量 Larry Howell 教授的研究助理，2000 年冬季 柔性机制和 MEMS 研究组 杨百翰大学犹他州普罗沃大学 编辑教科书并创建用于建模柔性机制的软件 1999 年夏季 Ian Hunter 教授的研究助理 麻省理工学院生物仪器实验室，马萨诸塞州剑桥 药物微阵列中的蒸发特性 专业发展
引用Vergni D，Stolfip和Pascarella a（2024），关于网络传播，有希望的模型超出网络扩散，以描述退化BR
神经系统污染可能是可以帮助恢复大脑健康的方法的发展（Raj等，2012; Poudel等，2020）。从引入术语Connectome（Sporns等，2005）中，当它的确切结构在很大程度上未知时，直到今天，还进行了一些研究来研究Connectome非常复杂的网络（Bullmore和Sporns，2009）以及其中发生的动态过程（Avena-Koenigsberger等人，2018年）。尤其是人类连接组动力学以多个时间尺度发生，范围从毫秒到几年，并且使用了不同类型的测量设备来捕获它们（Mitra，2007）。这些不同的时间尺度揭示了大脑功能和行为的各个方面。最短的时间量表与功能性脑网络中的快速神经处理和信息交换有关。神经传递和突触通信在这项快节奏的活动中起着至关重要的作用。脑电图（EEG）和磁脑电图（MEG）是捕获这些快速电气信号的选择性技术。在较高的时间尺度上，从秒到几分钟，连接组的动力学与特定任务期间的认知过程和功能连接性变化有关。功能性MRI（fMRI）通常用于研究这些变化。例如，在记忆任务中，某些大脑区域可能表现出增加的功能活动，表明它们参与了记忆网络（Murphy等，2020）。静止状态fMRI用于研究内在的大脑活动，而个人没有执行任何特定的任务。从几分钟到几个小时，连接组的动力学与功能连通性中的静止状态相关（Smitha等，2017）。在较高时间尺度上发生的过程的示例，从几天到几年，学习，记忆巩固过程，大脑发育和认知能力下降。特别是，我们感兴趣的过程是在这些时间尺度上发生的创伤性脑损伤和退化性脑动力学。对于这类疾病，将功能信息与研究结构连接组引起的功能信息集成至关重要，这代表了不同大脑区域之间的解剖联系。扩散张量成像（DTI）和扩散加权成像（DWI）是创建结构连接组的主要常用MRI技术。我们选择使用由DTI和DWI数据产生的连接组，因为有证据表明它参与了神经疾病的传播（Torok等，2018; Weickenmeier等，2019; Wilson等，2023）。然而，重要的是要强调，这项工作中提出的方法独立于一个人决定使用的类型（无论是基于功能，接近性，突触连接还是大脑生理学的其他结构）；必须选择最合适的网络以准确描述给定神经病理的传播。越来越多的关于退化性脑疾病的作品（Raj等，2012; Raj等，2015; Pandya等，2019）和创伤性脑损伤（Poudel等，2020）使用网络扩散作为一种有缺乏的和预测的动力学模型。在所有需要建模某种网络动力学的应用中，网络扩散过程（也称为热扩散过程）变得越来越重要。应用程序领域是机器学习最多的，例如（例如，（Hofmann等，2008）和最近的（Stolfif et al。，2023））到网络生物学（请参阅（Carlin等，2017）和