XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemConnectome
fMRI的多次采集序列：继续谨慎
fMRI的多功能或同时多层采集序列在过去十年中变得流行，部分原因是在大规模研究中采取的方法的影响，例如人类Connectome Project。但是，将这种高度加速的高分辨率序列应用于较小规模的项目可能存在明显的缺点，这在信号与噪声比，可靠性和实验能力方面存在很大的缺点。尤其是，使用较小的体素，较短的重复时间和高水平的多次加速度可能会对信号对噪声，图像伪像和腹侧脑区域的信号脱落产生强烈的负面影响。多功能序列可以是有价值的工具，尤其是对于专业应用程序，但应明智地应用于较小规模的研究，重点关注特定项目的端点，并在适当的测试和试点工作之后。
Neurosmog：确定空气污染对发展中的大脑的影响：项目协议
ABCD Adolescent Brain Child Development study ADHD Attention deficit hyperactivity disorder ANT Attention network test CARIT Conditioned approach response inhibition task CBCL Child Behaviour Checklist CPT Continuous performance test DWI Diffusion-weighted imaging EU European Union FACES-IV Family Adaptation and Cohesion Evaluation Scales GIS Geographic information system HCP-D Human Connectome Project - Development IQ Intelligence quotient ISI Inter-stimulus interval LUR Land use regression model MP2RAGE Magnetization-prepared 2 rapid acquisition gradient echo MRI Magnetic resonance imaging NO 2 Nitrogen dioxide PM Particulate matter PM 2.5 Particulate matter with aerodynamic diameter <2.5 µm PM 10 Particulate matter with aerodynamic diameter <10 µm SOR Skala Oceny Rodziny WHO World Health Organization YSR Youth Self-Report
Mendelian随机分析发现因果关系...
越来越多的证据表明，精神疾病中大脑结构连接素异常，但因果关系仍然没有被逐渐解散。我们进行了双向两样本的孟德尔随机分析（MR）分析，以研究206个白物连通性表型（n = 26,333，UK Biobank）和13个主要精神病学疾病（n = 14,307至1,222,882）之间的因果关系。正向MR分析确定了遗传上预测的五种白质结构连通性表型对六种精神疾病的因果关系，并且关联是显着或暗示性的。例如，左 - 半球额叶控制网络与右左右默认模式网络之间的结构连通性与自闭症谱系障碍的风险显着呈负相关，而右 - 半球前层控制网络和海马型的结构连通性的增加与厌食症的厌食症和厌食症的使用显着相关。反向MR分析揭示了两种精神疾病的风险与四种不同的白色含量结构连通性表型之间的因果关系。例如，发现神经性厌食症的敏感性与左 - 半球视觉网络和粒子之间的结构连通性有显着负相关。这些发现为精神疾病的病因提供了新的见解，并突出了在大脑结构连接水平上早期检测和预防的潜在生物标志物。
向护理学生教英语说话技巧
背景神经教育是教育的新趋势之一，它涉及大脑自然学习和最大化的教学和学习素质。在过去的二十年中，大脑研究领域已经从关注不同大脑区域的区域功能和心理处理转变为关注被称为网络连通性的大脑区域之间的相互关系。因此，一个整体观点，即使是简单的任务也是大脑区域重叠集的结果的结果，例如Ganis，Thompson（1），Sporns，Tononi（2）和Friston（3）。同样，Connectome理论 - 这项研究的理论框架 - 由Sporns，Tononi（2）以及后来由美国国家卫生研究院（National Institute of Health）（2016）发起，试图解释基于大脑神经，解剖学和功能连接的人类认知活动之间的现有关系。另一种基于大脑的学习（BBL）理论是适应性，重点是大脑如何经历因学习新能力，技能和经验以及其他
探索阿尔茨海默病
痴呆症是一项日益严重的全球健康挑战，其中阿尔茨海默病 (AD) 是首当其冲的疾病。大量证据表明，AD 相关的病理蛋白在特定大脑区域积累，随后沿着大脑网络扩散到更广泛的区域，导致单个大脑区域及其互连中断。虽然对神经退行性疾病与大脑网络之间的联系还缺乏全面的了解，但不可否认的是，大脑网络在 AD 的发展和进展中起着关键作用。为了彻底阐明构成人类大脑的复杂元素和连接网络，引入了大脑连接组的概念。基于连接组的研究在揭示疾病发展机制方面具有巨大潜力，已成为众多研究人员关注的热门话题。在本文中，我们旨在系统地总结 AD 背景下的脑网络研究，批判性地分析现有方法的优势和劣势，并提供新的观点和见解，以期为未来的研究提供启发。
来自健康受试者的生成全脑动力学模型预测单个患者水平的中风的功能改变
计算全脑模型基于局部模型，区域间功能相互作用以及指定区域间连接强度的结构连接组来描述每个大脑区域的静息活动。损害了构成这些模型的骨干的健康构成构成连接组，并在区域间功能相互作用中产生巨大变化。这些相互作用通常是通过将两个大脑区域之间的活动的时间序列相关联，该过程称为静止功能连接。我们表明，添加有关患者病变产生的结构断开信息的信息，以前是先前对来自大量健康受试者的结构和功能数据进行培训的全脑模型，可以预测患者的静止功能连接性，并直接适合该模型的数据，直接适合患者的数据（Pearson Earleration = 0.37 = 0.37 = 0.37;均一差异= 0.005）。此外，模型动力学再现了基于功能连通性的措施，这些措施通常是中风患者中的MAL和特异性分离这些异常的措施。因此，尽管全脑模型通常涉及大量自由参数，但结果表明，即使固定了这些参数，该模型也会从与训练模型的人群截然不同的人群中重现。除了验证模型外，这些结果还表明，该模型可以机械地捕获解剖结构与人脑的功能活性之间的关系。
676 Rolls 等人 2023 层次组织...
使用人类连接组计划多模态分区图谱，用脑磁图测量了 83 名执行视觉记忆任务的人类连接组计划参与者的 25 个腹侧流视觉皮层区域和 180 个皮层区域之间的层次组织。目的是通过这种快速神经成像方法，利用基于生成有效连接的全脑模型揭示层次组织。V1–V4 形成第一组互连区域。特别是 V4 与腹外侧视觉流具有连接：V8、梭状面部皮层和后下颞叶皮层 PIT。这些区域反过来与下颞叶皮层视觉区域 TE2p 和 TE1p 具有有效连接。TE2p 和 TE1p 然后与多模态的前颞叶区域 TE1a、TE1m、TE2a 和 TGv 具有连接。在腹内侧视觉流中，V1–V4 连接到腹内侧区域 VMV1–3 和 VVC。VMV1–3 和 VVC 连接到内侧海马旁回 PHA1–3，后者与 VMV 区域一起包括海马旁回场景区。内侧海马旁回 PHA1–3 区域与海马系统区域（外嗅皮层、内嗅皮层和海马）具有连接性。通过脑磁图测量的两个腹侧视觉皮层流的有效连接为通过 fMRI 测量的大脑系统的层次组织提供了支持，并为方向性提供了新的证据。
基于连接组学的哺乳动物分类
摘要 哺乳动物的分类通常由形态特征和遗传学来定义。物种在神经回路方面有何差异以及物种间神经回路组织的差异是否符合这些分类法尚不清楚。比较神经结构的主要障碍是网络重建技术的差异，从而产生了无法直接相互比较的物种特异性连接组。在这里，我们使用一种通用的重建协议全面绘制了哺乳动物系统发育谱中的连接组组织。我们分析了哺乳动物 MRI（MaMI）数据集，该数据库包含使用统一的 MRI 协议收集的 12 个分类目和 5 个超目的 124 个物种的高分辨率离体结构和扩散 MRI 扫描。我们使用两种方法评估物种间连接组的相似性：拉普拉斯特征谱的相似性和多尺度拓扑特征的相似性。我们发现同一分类顺序内的物种之间存在更大的种间相似性，这表明连接组组织反映了由形态学和遗传学定义的既定分类关系。虽然所有连接组都保留了标志性的全局特征和连接类别的相对比例，但物种间变异是由局部区域连接配置文件驱动的。通过将连接组编码到一个共同的参考框架中，这些发现为研究神经回路在系统发育过程中如何变化奠定了基础，建立了从基因到回路再到行为的联系。
根据时间序列fMRI数据计算出的阿尔茨海默氏病的因果功能连通性
已知大脑区域之间的功能连通性在阿尔茨海默氏病中发生改变，并有望成为早期诊断的生物标志物。功能连接性的几种方法获得了代表大脑区域之间随机关联（相关）的非指导网络。但是，关联不一定意味着因果关系。相比之下，因果功能连通性（CFC）更有信息，提供了代表大脑区域之间因果关系的有向网络。在本文中，我们通过静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）记录了来自三个临床组的受试者的静止功能磁共振成像（RS-FMRI）的因果功能连接组：认知正常，轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。我们应用了最近开发的时间感知PC（TPC）算法来推断整个大脑的因果功能连接组。TPC在时间序列设置中基于有向图形建模的全脑CFC的模型估计。我们将TPC的CFC结果与文献中其他相关方法的结果进行了比较。然后，我们使用了TPC的CFC结果，并基于Welch的t -test t -test t -Values获得的Alzheimer和认知正常组之间的CFC边缘强度的差异进行了探索性分析。因此，发现大脑区域与临床/医疗机构的研究人员发表的有关受阿尔茨海默氏病影响的大脑区域的文献一致。
利用脑电图推断进行脑指纹识别
越来越多的研究表明，功能连接组具有个体特异性，因此可以视为大脑指纹；即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点，将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量（即皮尔逊相关系数）视为边权重，从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力，即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断，即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10]，或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而，传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性，也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外，功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示，例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性，这一假设是有益的，但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此，已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施，每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。