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父母患有躁郁症（BD）或重度抑郁症（MDD）的后代对这些疾病的生物学风险（HR）高，鉴于其显着的遗传力。因此，研究HR-MDD和HR-BD年轻人的神经相关性对于了解情绪障碍发作之前的发展至关重要。低率波动（ALFF）和分数ALFF（Falff）的静止状态幅度显示出中度至高测试可靠性，这使其成为识别生物标志物的好工具。但是，这条途径仍未得到探索。使用健康的脑网络生物库，我们确定了150名儿童和青少年HR-MDD，50 HR-BD和150个没有任何精神疾病的风险（即对照组）。然后，我们检查了静止状态期间相对Alff/Falff信号的差异。与对照组相比，在校正后的阈值中，参与者HR-MDD在背侧尾状核中显示较低的静息ALFF信号。与对照组相比，HR-BD组在原发性运动皮层中显示出FALFF值增加。因此，在可能与重要情绪障碍，即精神运动迟缓和躁动有关的地区中注意到了牢固的差异。在未校正的阈值下，在中央孔皮层和小脑中发现了差异。数据库是一个社区引用的队列，就儿童的心理诊断和症状学而言，可能改变了结果。alff和Falff的结果，用于比较HR组与对照组重叠的，表现出良好的收敛性。需要进行更多的研究，以测量HR中的ALFF/FALFF来补充这些结果。
基于重复的运动图像分类 -大规模系统中神经网络和信号处理的研究文章应用和进化
低频率振荡是人脑活动的重要属性，低频频率（ALFF）的幅度是一种反映低频振荡特征的方法，该方法已广泛用于治疗脑部疾病和其他领域。然而，由于当前分析方法的低频率信号提取ALFF的准确性较低，我们提出了基于傅立叶的同步脉冲转换（FSST），该转换（FSST）经常用于信号处理范围中，以提取整个时间尺寸的低频功率谱的ALFF。将提取信号的低频特性与通过静止状态数据的FS StandS快速傅立叶变换（FFT）进行比较。很明显，FSST提取的信号具有更低的频率特征，这与FFT显着不同。
患有自闭症谱系障碍的女性的异常自发性大脑活动
静息状态是指受试者不执行任何任务的状态。在这种状态下，大部分能量都用于大脑的自发活动，这会导致大脑局部区域的血流和血氧水平发生变化（ Lv et al., 2018; Raimondo et al., 2021 ）。功能性磁共振成像 (fMRI) 能够检测到大脑的变化，这些变化定义为血氧水平依赖性（粗体）信号（ Lee et al., 2013 ）。区域同质性 (ReHo) 基于 Kendall 系数一致性 (KCC)，用于测量给定体素与其最近邻之间的时间序列的相似性（ Zang et al., 2004 ）。低频波动幅度（ALFF）测量每个体素在0.01～0.08Hz范围内时间序列的波动幅度，而低频波动分数（fALFF）测量低频波动对整个可检测频率范围的相对贡献（Zang等，2007；Zou等，2008）。与揭示脑区间时间相关性的功能连接（FC）相比，ReHo、ALFF和fALFF不需要事先假设来确定种子区域，同时，根据ReHo、ALFF和fALFF结果确定的异常脑区可以作为FC分析的种子。 ReHo、ALFF 和 fALFF 值用于评估自发性大脑活动，并已成功应用于各种神经和精神疾病的研究，如注意力缺陷多动障碍 (Shang et al., 2016, 2021)、阿尔茨海默病 (Song et al., 2021)、精神分裂症 (Sun et al., 2021) 和帕金森病 (Yue et al., 2020)。
对医疗保健环境中无生命表面的基于微生物的抗菌消毒的批判性评估粪便样品中的DNA甲基化生物标志物静止状态fMRI研究
结果：与HC相比，患有AUVP的患者在双侧岛状，右前中前回，左下额回和右侧额叶和右侧额叶以及左小脑前叶中的ALFF显示较低的ALFF。使用这些异常大脑区域作为种子，我们观察到AUVP患者的左岛和左前神经间的FC降低。此外，AUVP患者在左岛和左辅助运动区域之间显示FC增加。相关分析的结果表明，左岛中的ALFF值（Z值）与运河负率值（p = 0.005，r = -0.483）和左Insular Procuneus之间的FC（Z-Value）负相关，左二液和左precuneus之间的FC（Z-Value）与DIZZNICESS HINDICAP INSTICAP INVENTORY CRECTORY CONTISTORY CRESTORY SECTER（p = 0.012），r = 0.43。
中风后的静止状态fMRI横断面研究
方法：招募了22例中风患者和15例健康受试者，以招募年龄，性别和体重指数。康复评估包括峰值氧气吸收（VO 2峰），峰值工作率，10米步行测试（10MWT），五次静止测试（FTSST）和6分钟的步行距离（6MWD）。静止状态fMRI数据，并分析了低频波动振幅（ALFF）的幅度变化与CRF分析以检测中风患者中与CRF相关的大脑区域的相关性。根据ALFF分析，进行大脑网络分析，并选择了中风患者的CRF相关脑区域作为种子点。功能连通性（FC）分析用于识别中风患者可能与CRF相关的大脑区域和网络。
采用多模式方法研究网络游戏障碍患者的静息态 fMRI 和听觉异常 ERP 的区域大脑活动
背景和目的：静息状态下的大脑活动可能与执行任务的能力有关；然而，涉及静息状态下功能性磁共振成像 (fMRI) 和事件相关电位 (ERP) 的多模态方法尚未广泛用于研究成瘾性疾病。方法：我们探索了 26 名患有网络游戏障碍 (IGD) 的患者和 27 名年龄和智商匹配的健康对照者 (HC) 的静息状态下 fMRI 和听觉异常 ERP 值。为了评估静息状态下 fMRI 的特征，我们计算了区域同质性 (ReHo)、低频波动幅度 (ALFF) 和低频波动幅度分数 (fALFF)；我们还计算了 ERP 的 P3 成分。结果：与HC相比，IGD个体在听觉ERP任务中表现出左侧枕下回的ReHo和fALFF值显著降低，右侧楔前叶的ReHo和ALFF值升高，左侧额上回的ALFF升高，以及中线中央顶叶区域的P3波幅降低。此外，IGD患者右侧颞下回和枕叶区域的静息态fMRI区域活动与P3波幅呈正相关，而左侧海马和右侧杏仁核的ReHo值与P3呈负相关。讨论与结论：我们的研究结果表明IGD患者难以与认知功能和感觉处理进行有效的互动，尽管其解释需要谨慎。本研究的结果将拓宽对IGD病理生理学背后神经生物学机制的整体理解。
神经塑性，慢性压力和抑郁：综合性...
主要抑郁症受到许多儿童和青少年的经历，对心理和身体健康产生了长期影响。我们需要更好地了解抑郁症的生物学基础，以支持所有青年的福祉。可能是抑郁症风险构成的一组研究的机制与大脑结构和功能变化的能力有关，称为神经可塑性。该建议旨在使用两种创新的神经影像学和电生理学指标来了解神经可塑性在抑郁症中的作用：低频波动的幅度（ALFF，源自fMRI）和1/f-like Like Like Like Like来自电视球术（EEG）（eeg）的斜率。拟议的研究将将抑郁症中ALFF的先前研究扩展到早期的发育时期，并将研究慢性压力如何影响神经可塑性与抑郁症之间的联系。i将使用来自三个独特的发展数据集的数据，包括近500名fMRI或EEG数据跨越婴儿期的参与者。使用以前在这些数据集中尚未使用的方法（例如ALFF和1/F样斜率），我将研究提出的人类神经可塑性的措施是否与抑郁症相关的脑网络以及随后的抑郁症状有关。我还将探讨慢性压力（在社会经济地位低下的情况下）是否会改变可塑性和抑郁症状之间的关联。拟议的项目将在华盛顿大学研究界实现新的合作，并为专注于了解抑郁症发展的神经可塑性和慢性压力的资金应用奠定了基础。
在静止状态功能性MRI指标中对静脉偏差进行建模
图1 MNI152空间中RSFMRI指标和QSM图像的处理管道的概述。从QSM图像中提取的静脉中，在天然空间中生成了距离图和传播直径图。然后将图像注册到MNI152空间。The top row depicts the rsfMRI metrics in MNI152 space: sagittal view of the amplitude of low-frequency fluctuations (ALFF), fractional ALFF (fALFF), Hurst Exponent (HE), Coherence [Coherence (Cohe)-Regional Homogeneity (ReHo)], Kendall's Coefficient Concordance (KCC)-ReHo and一个参与者的特征向量中心（EC）值。底部行：来自天然空间中同一参与者的定量敏感性映射（QSM）图像，从容器分割档案中（阈值= 0.5;天然空间），所得的部分体积（PV；第二行）和直径图（第三行）（第三行）。PV和直径图排除了所有静脉<0.3 mm。距离图和传播直径图分别从PV和天然空间中的直径图计算出来。距离> 6.7 mm的组织体素。地图已注册到MNI152空间，并仅限于GM（第二行和第三行的最后一列）。
功能性大脑的连通性在整个人类生命周期中变化：从胎儿发育到老年
缩写：ALFF，低频波动的幅度； AUD，听觉网络；大胆，血氧水平依赖； CO，Cingulo-Obercular网络； Co/sal，Cingulo-opercular/显着网络；丹，背注意网络； DMN，默认模式网络（a，前p，p，postterior，v，腹侧）; FC，功能连接； FP，额叶网络； GA，胎龄； ICA，独立组件分析； MN，电机网络； MRI，磁共振成像； Reho，区域同质性； ROI，感兴趣的地区； SAL，显着网络； SMN，感觉运动网络； Van，腹注意网络； VIS，视觉网络。
功能性大脑的连通性在整个人类生命周期中变化：从胎儿发育到老年
缩写：ALFF，低频波动的幅度； AUD，听觉网络；大胆，血氧水平依赖； CO，Cingulo-Obercular网络； Co/sal，Cingulo-opercular/显着网络；丹，背注意网络； DMN，默认模式网络（a，前p，p，postterior，v，腹侧）; FC，功能连接； FP，额叶网络； GA，胎龄； ICA，独立组件分析； MN，电机网络； MRI，磁共振成像； Reho，区域同质性； ROI，感兴趣的地区； SAL，显着网络； SMN，感觉运动网络； Van，腹注意网络； VIS，视觉网络。