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神经发育表型预测：最先进的深度学习模型
医学进一步分析中的一个主要挑战是对神经影像数据的生物标志物的自动检测。通常基于图像注册的传统方法在跨个体的皮质组织的高变异性方面受到限制。深度学习方法已被证明在克服这一困难方面取得了成功，并且其中一些人甚至在某些数据集上都超过了医疗专业人员。在本文中，我们应用了深层神经网络来分析新生儿的皮质表面数据，这些数据来自公开开发的Human Connectome项目（DHCP）。我们的目标是确定神经发育生物标志物，并根据这些生物标志物预测出生时的胎龄。使用对术语当量年龄的早产新生儿的扫描，我们能够研究早产对妊娠晚期皮质生长和成熟的影响。的边界达到最新的预测精度，所提出的模型的参数少于基线，并且其误差在未注册和注册的皮质表面上都较低。
人类连接组的定向连通性的全脑估计
了解人脑是我们这个时代的主要科学挑战。来自非侵入性神经技术数据的分析方法的进步为研究人脑提供了前所未有的机会（Friston，2009； Poldrack和Farah，2015）。尤其是，针对功能磁共振成像（fMRI）数据量身定制的系统模型使研究人类大脑作为互连神经元种群的动态系统（Park and Friston，2013）。这助长了全脑连接学的出现，这是一门年轻的学科，这对于理解大脑的组织原理并在网络神经科学中起着核心作用至关重要（Bassett and Sporns，2017年）。自“ Connectome”一词最初是引入的（Hagmann，2005; Sporns等，2005），因此该领域的发展迅速，现在是Neuroscience中最充满活力的学科之一（Craddock等，2013）。连接组学的目标之一是涵盖整个神经系统的神经元连接的综合图。开创性成就包括秀丽隐杆线虫（White等，1986）或
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。
利用深度学习对新生儿脑部 MRI 进行精确分割
提供准确的人脑连接组的一个重要步骤是对 3D 磁共振成像 (MRI) 扫描进行稳健分割，这在对围产期数据进行分割时尤其具有挑战性。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的自动化流程，用于从新生儿脑 MRI 中准确分割组织，并通过引入年龄预测途径对其进行了扩展。使用深度学习技术开发脑数据的一个主要限制是需要收集大量的地面真实标签。因此，我们还研究了两种实用方法，这些方法可以帮助缓解标签稀缺问题，而不会损失分割性能。首先，我们检查了在 3D 训练图像上分配有限预算的带注释 2D 切片的不同策略的效率。在第二种方法中，我们比较了预训练模型与一小部分早产儿的不同微调策略的分割性能。我们的结果表明，在大量脑部扫描上分配标签可以提高分割性能。我们还表明，即使是部分微调，其性能也可以优于从头开始训练的模型，这凸显了在标签稀缺条件下迁移学习策略的相关性。我们以大型、公开可用的 T1 和 T2 加权 MRI 扫描（n = 709，扫描时的年龄范围：26-45 周）为例，这些扫描是从发展中人类连接组计划 (dHCP) 队列中回顾性获得的。
最佳非线性控制在整个大脑中的应用......
我们应用最优非线性控制框架来控制 FitzHugh-Nagumo 振荡器的全脑网络的动态。其节点对应于基于图谱的人类大脑皮层分割的皮质区域，节点间耦合强度来自人类大脑连接组的扩散张量成像数据。节点采用无延迟的加法方案耦合，并由具有固定均值和加性高斯噪声的背景输入驱动。节点的最佳控制输入是通过最小化成本函数来确定的，该成本函数惩罚与期望网络动态的偏差、控制能量和空间非稀疏控制输入。使用背景输入的强度和整体耦合强度作为序参数，网络的状态空间分解为由高振幅极限环分隔的低活动和高活动固定点区域，所有这些区域都定性地对应于孤立网络节点的状态。然而，沿着边界，可以观察到额外的极限环、异步状态和多稳态。将最优控制应用于几个状态切换和网络同步任务，并将结果与同一连接组的线性控制理论的可控性度量进行比较。我们发现，后者关于节点在控制网络动态方面的作用的直觉（仅基于连接组特征）通常不会延续到非线性系统中，正如之前所暗示的那样。相反，在最优非线性控制下，节点的作用关键取决于指定的任务和系统在状态空间中的位置。我们的研究结果为大脑网络状态的可控性提供了新的见解，并可能为设计新的非侵入性脑刺激范式提供灵感。
经济低迷对国家预算的影响：A ...
抑郁症是一种常见的精神障碍，其特征是异质认知和行为症状。功能连接组学的新兴研究范式为抑郁症中大脑网络的组织和功能解析的定量理论框架和分析工具提供了定量的理论框架和分析工具。在这篇综述中，我们首先讨论了与抑郁症相关功能连接组变化的最新进展。然后，我们讨论抑郁症中特定治疗的大脑网络结果，并提出了一个假设模型，强调了每种治疗方面的优势和唯一性与调节特定脑网络连通性和抑郁症状的调节有关。最后，我们希望将未来的希望在临床实践中结合多种治疗类型，使用多站点数据集和多模式神经影像学方法以及鉴定生物学抑郁型亚型。
从儿童到青少年时期静息状态功能连接的年龄相关差异
人脑在静息时处于活动状态，功能性 MRI BOLD 信号的自发波动揭示了大脑的内在功能结构。在儿童期和青少年期，功能网络会经历不同的成熟模式，网络内和网络间功能连接的测量值会随着年龄的增长而不同。然而，这些发展模式的许多方面（例如轨迹形状和方向性）仍未解决。在本研究中，我们从一个大型横断面样本中描述了网络内和网络间静息态功能连接（rsFC）和整合（即参与系数，PC）的年龄相关差异，该样本来自正在开发的生命周期人类连接组项目（Lifespan Human Connectome Project）。我们发现证据表明，皮质、皮质下和小脑 rsFC 以及整合存在线性和非线性差异，并且随年龄而变化。此外，我们发现性别调节年龄和壳核整合之间的关系，其中与女性相比，男性的壳核 PC 表现出与年龄相关的显着增加。综上所述，这些结果为发育过程中某些大脑系统存在复杂、非线性的差异提供了证据。
Cortico -cortical网络中的多尺度通信-Serval
大脑网络中的信号传导在多个拓扑尺度上展开。区域可以通过本地电路交换信息，涵盖了具有相似功能的直接邻居和区域，或者在全球电路上，涵盖了具有不同功能的遥远邻居。在这里，我们研究了Cortico-cortical网络的组织如何通过参数调整信号在白色物质Connectome上传输的范围来介导本地化和全球通信。我们表明，大脑区域的首选沟通量表有所不同。通过调查大脑区域与跨多个尺度进行交流的倾向，我们自然揭示了它们的功能多样性：单峰区域显示对本地交流和多模式区域的偏爱显示了对全球交流的偏好。我们表明，这些偏好表现为区域和规模特异性结构函数耦合。也就是说，单峰区域的功能连通性来自小型电路中的单突触通信，而跨模态区域的功能连通性来自大型电路中的多突触通信。总的来说，目前的发现表明，沟通偏好在整个皮质中是高度异质的，从而塑造了结构功能耦合的区域差异。
使用高阶的简单复杂传染
摘要 - 神经退行性疾病的特征是复杂的蛋白质错误折叠的大脑内传播。例如，当前的发现突出了2种特定错误折叠蛋白在阿尔茨海默氏症中的作用，这些蛋白质被认为使用脑纤维作为高速公路传播。先前的研究通过模拟模型或基于机器学习的预测变量调查了这种扩散，这些预测因素采用大脑连接组作为基础扩散网络。但是，构造的结构连接组仅描述图中节点之间的成对连接。高阶相互作用复杂网络比正常图提供了显着的优势，因为它们可以捕获超出简单的成对关系船的交互。蛋白质错误折叠和聚集通常涉及正常图的合作行为或群体动力学，其专注于单个边缘，无法充分代表。蛋白质错误折叠的非线性和多尺度可能更适合更丰富的高阶模型。在这项研究中，我们研究了高阶网络在这种情况下是否可以提供改进的拟合和解释能力。更具体地说，我们采用淀粉样蛋白β的简单复杂传染模型来预测蛋白质错误折叠的扩散。Simplicial Cronagion复合物在2年的地平线和其他结果中，阿尔茨海默氏症患者在所有大脑区域的预测蛋白质沉积中产生了0.030的平均重建误差，胜过先前的研究，尤其是对于错误折叠的蛋白质的病例稳定增长。尽管时间范围有限，但这项研究突出了结合先进网络分析以捕获跨神经网络蛋白质聚集的复杂动力学的潜力。临床相关性 - 这项研究突出了高阶网络在阿尔茨海默氏症中提高错误折叠蛋白传播的预测的潜力，从而更好地洞悉了蛋白质聚集动力学。
早期路径主导地位是神经发育的原理
我们执行了针对性的攻击，这是网络的系统计算链接，以通过其巨型群集分析其对整个大脑网络的全局通信的影响。在英国生物库中的个体，青少年的脑认知发展研究和发展人类连接的项目中，我们发现针对较长的白质界长度和密度对衰老和疾病的不变性明显不变。时间逆转攻击计算提出了一种用于大脑发展方式的机制，我们使用渗透理论得出一个分析方程。基于理论与实验之间的紧密匹配，我们的结果表明，限制了从已经在神经发育中最早的巨型群集和最早的区域中散发出来的区域是那些成为最长和最密集的。