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青少年功能连接发展的空间异质性和亚型
1 宾夕法尼亚大学生物医学图像计算与分析中心，美国宾夕法尼亚州费城 19104 2 宾夕法尼亚大学放射学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 3 中国脑研究中心，北京 102206 4 宾夕法尼亚大学精神病学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 5 宾夕法尼亚大学 Penn/CHOP 寿命脑研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104 6 宾夕法尼亚大学神经病学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 7 宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚成像与可视化统计中心，美国宾夕法尼亚州费城 19104 8 宾夕法尼亚大学生物统计学、流行病学和信息学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 9 宾夕法尼亚大学脑成像与刺激中心，美国宾夕法尼亚州费城 19104 10 宾夕法尼亚大学脑科学、转化、创新与调节中心宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州费城 19104，美国 11 宾夕法尼亚大学抑郁和压力神经调节中心，美国宾夕法尼亚州费城 19104，美国 12 宾夕法尼亚大学神经科学、神经外科和生物工程系，美国宾夕法尼亚州费城 19104，美国 13 宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚寿命信息学和神经影像中心，美国宾夕法尼亚州费城 19104，美国 *通讯作者：Yong.Fan@pennmedicine.upenn.edu
使用连接图网络分析光学脑信号
摘要。图网络分析 (GNA) 在理解大脑功能方面发挥了重要作用，但其应用主要局限于 fMRI 研究。连接分析 (CA) 被引入作为时间因果关系框架中的信号到图的映射。在本文中，我们研究了 GNA/CA 在 fNIRS 中的应用。为了解决使用 CA 的固有挑战，我们还提出了一种新颖的度量标准：最大交叉滞后幅度 (MCLM)，它可以有效地提取主要的因果关系信息。我们在 55 名参与者的四种认知活动（心算、运动意象、单词生成和大脑工作量）中测试了 MCLM。CA/MCLM 表现出了令人信服的建模能力，并揭示了意想不到的跨主题网络模式。我们发现运动想象和心算共享一个背景网络结构，并且 AFp8 中的右前额叶皮层是每个刺激和参与者中信息流的不变目的地。因此，CA/MCLM-fNIRS 显示出与 fMRI 一起在临床研究中使用的潜力。
FarrPoint 2025 年数字连接调查
虽然 FarrPoint 的这份报告表明，在提供支撑这一目标的有利基础设施方面取得了重大进展，但当然还有很多工作要做。我参与数字议程始于 2011 年，当时格洛斯特郡和赫里福郡议会成为当时超高速计划的试点地区。我们称之为“Fastershire”，在 13 年的时间里，当该项目最终于去年春天结束时，它使获得 30Mbps 的场所数量从 36% 增加到 98.2%。得益于 altnet 和传统提供商的混合，格洛斯特郡 77% 的地区现在享有千兆速度，包括我们农村中心地带的大片地区。
病变和非病变脑疾病功能连接 MRI 数据的去噪策略
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
结合呼吸同步嗅觉仪和脑刺激研究气味对皮质脊髓兴奋性和有效连接的影响
Cécilia Neige、Laetitia Imbert、Maylis Dumas、Anna Athanassi、Marc Thévenet 等。结合呼吸同步嗅觉计和脑刺激研究气味对皮质脊髓兴奋性和有效连接的影响。可视化实验杂志：JoVE，2024，203，�10.3791/65714�。�hal-04758099�
南部连接线 – Slieverue 至 Kilmurry Lane
背景将废弃的 New Ross-Waterford 铁路线重新利用，打造世界一流的休闲设施，即东南绿道（以下简称 SEG），这将大大提升基尔肯尼和东南地区的旅游业。这条 24 公里长的 SEG 连接新罗斯和沃特福德，有可能为该地区带来显著的经济增长。然而，SEG 并不直接穿过基尔肯尼郡 22 公里绿道沿线的任何定居点，这是一个明显的挑战。因此，如果我们要实现这项重大资本投资所带来的经济效益，我们需要首先从 SEG 到附近的 Glenmore 和 Slieverue 村庄开发有吸引力且安全的连通性，更广泛的目标是将绿道向西北延伸至伍德斯托克、伊尼斯蒂奥格，向北延伸至巴罗韦、圣马林斯。根据《基尔肯尼市和县发展计划 2021-2027》（目标 12P），基尔肯尼县议会的目标是为绿道沿线的定居点提供连接，进而刺激当地经济。
通过拓扑高阶功能连通性阐明精神分裂症中精神分裂症的整合 - 隔离失衡
背景：脑疾病的发生与脑连接学专业化中可检测的功能障碍相关。广泛的研究探讨了这种关系，但考虑到低阶网络的局限性，缺乏研究专门研究精神病脑网络之间的统计相关性。此外，这些功能障碍被认为与大脑功能中的信息失衡有关。但是，我们对这些失衡如何引起特定的精神病症状的理解仍然有限。方法：本研究旨在通过研究健康个体的专业化和被诊断为精神分裂症的人的拓扑高阶水平的变化来解决这一差距。采用图理论大脑网络分析，我们系统地检查静止状态功能性MRI数据，以描绘大脑网络连通性模式中的系统级别区分。Results: The findings indicate that topological high-order func- tional connectomics highlight differences in the connectome between healthy controls and schizophrenia, demonstrating increased cingulo-opercular task control and salience interac- tions, while the interaction between subcortical and default mode networks, dorsal attention and sensory/somatomotor mouth decreases in schizophrenia.另外，与健康对照组相比，精神分裂症患者中脑系统的隔离和脑部整合减少可能是早期精神分裂症的新指标此外，我们观察到与精神分裂症患者相比，健康控制中脑系统的分离降低，这意味着在精神分裂症中逐渐隔离和脑网融合之间的平衡在精神分裂症中破坏了，这表明可以恢复这种平衡来治疗这种疾病。
男性大脑连接模式分析
结果：IFOF 存在显著的年龄相关差异，体积和 MD 均有显著变化。具体而言，IFOF 的体积在 31-40 岁年龄组达到峰值（14.42 ± 6.05），在 41-50 岁年龄组下降（8.71 ± 5.07），统计学上显著的 p 值为 0.019。同时，MD 随年龄显著增加，从 18-30 岁组的 0.86 ± 0.08 增加到 31-40 岁组的 1.09 ± 0.13，在 41-50 岁组稳定在 0.96 ± 0.12（p < 0.001）。值得注意的是，虽然 FA 值在各年龄组中保持相对稳定（p = 0.063），但 MD 的增加表明神经效率下降或潜在的髓鞘退化。其他神经束，包括 SFOF 和 SLF，在各个年龄组中表现出体积、FA 和 MD 的稳定性，表明某些神经通路具有一定程度的弹性。
