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神经图像 - David Willinger，PhD
阅读网络区域之间的大脑连通性改变与阅读困难有关。然而，尚不清楚阅读障碍（DYS）和具有典型阅读能力（TR）的儿童之间的连通性差异是否是阅读障碍或阅读经验的特定差异。在这项功能性MRI研究中，132名儿童（M = 10.06 y，SD = 1.46）执行了语音词汇决策任务。我们旨在将（1）疾病特定于（2）与经验相关的连通性差异（2）与（3）表征dys和tr的发展。我们将动态因果建模应用于年龄匹配（n dys = 25，n tr = 35）和读取级别匹配（n dys = 25，n tr = 22）组。在读者和高级读者中评估了发育效果（tr：n beg = 48，n adv = 35，dys：n beg = 24，n adv = 25）。我们表明，在打印处理过程中，下顶叶和视觉单词形式区域（VWFA）之间的反馈连接可以指定地归因于阅读障碍，因为与年龄匹配的和阅读级别匹配的TR相比，在DYS中发现了这些变化。相比之下，从VWFA到顶叶和额叶区域的前进连通性表征了TR的经验，并随着年龄和阅读技能而增加。这些定向的连通性发现精确障碍特定于大脑阅读网络中的经验依赖性变化。
神经影像--ORCA-卡迪夫大学
观察性研究一致表明，脑成像衍生表型 (IDP) 是早期诊断脑部疾病和心血管疾病的关键标志物。然而，脑部 IDP 与脑部疾病和心血管疾病风险之间的共同遗传图谱仍不清楚，这限制了通过脑部 IDP 应用潜在诊断技术。在这里，我们利用大规模全基因组关联研究 (GWAS) 汇总统计数据，报告了 921 个脑部 IDP、20 种脑部疾病和 6 种心血管疾病之间的遗传相关性和推定的因果关系。门德尔随机化 (MR) 的应用确定了多个区域特定脑部 IDP 与肌萎缩侧索硬化症 (ALS)、重度抑郁症 (MDD)、自闭症谱系障碍 (ASD) 和精神分裂症 (SCZ) 风险增加之间的显著推定因果关系。我们还发现颞叶特有的脑部 IDP 是高血压的推定因果结果。全基因组共定位分析确定了三个基因组区域，其中 MDD、ASD 和 SCZ 与脑 IDP 共定位，以及两个新的 SNP 与 ASD、SCZ 和多个脑 IDP 相关。此外，我们还确定了一系列候选基因，这些基因涉及脑 IDP 与 MDD、ASD、SCZ、ALS 和高血压对的共同遗传学。我们的研究结果为脑部疾病和心血管疾病与脑 IDP 之间的遗传关系提供了新的见解，这可能为使用脑 IDP 预测疾病风险提供线索。
神经影像 - UEL 研究资料库
a 德国亚琛工业大学医学院儿童和青少年精神病学系、儿童神经心理学科、心身疾病和心理治疗 b 德国亚琛工业大学和于利希研究中心 JARA-Brain 研究所 II、分子神经科学和神经影像学 c 新加坡南洋理工大学社会科学学院心理学系，新加坡 S639818，新加坡共和国 d 东伦敦大学心理学系，伦敦 E16 2RD，英国 e 剑桥大学心理学系，剑桥 CB2 3EB，英国 f 德国亚琛工业大学心理学研究所认知和实验心理学系 g 德国亚琛工业大学数学、计算机科学和自然科学学院数学系 II
NeuroImage -orca -Cardiff University
大脑白质微结构的各向异性在各种MRI对比的方向依赖性中表现出来，如果忽略，可能会导致显着的量化偏差。了解这种取向依赖性的起源可以增强对发育，衰老和疾病中MRI信号变化的解释，并最终改善临床诊断。使用新型的实验设置，研究了辅助内和轴外水的限制，以依赖最临床研究的参数之一，显然是横向松弛𝑇2。特别是，可倾斜的接收线圈与超强梯度MRI扫描仪连接，以获取具有前所未有的采集参数范围的多维MRI数据。使用此设置，可以根据不同的动态差异的差异来分离室𝑇2，并且其方向依赖性通过将头部重新定位相对于主磁性field⃗𝐵0，进一步阐明了其方向依赖性。（隔室）𝑇2的依赖性在纤维方向W.R.T.⃗𝐵0，并使用特征表达式进行进一步量化，以实现敏感性和魔法角效应。在白质中，各向异性效应以轴外水信号为主，而轴内水信号衰减的差异较小，而纤毛方向则差。此外，结果表明，较强的轴外𝑇2取向依赖性由磁易感性效应（大概是髓鞘）主导，而较弱的轴内𝑇2方向依赖性可能由微观结构ecects的组合驱动。即使目前可倾斜线圈的设计仅具有适度的角度，结果也证明了倾斜的总体影响，并作为概念验证的证明，激励了进一步的硬件开发，以促进探索原性各向异性的实验。这些观察结果有可能导致对疾病的隔室敏感性提高的白质微观结构模型，并且可能会对纵向和小组𝑇2-和分支-MRI数据分析产生直接的后果，其中通常会忽略扫描仪中头部方向的影响。
基于神经图像网络的 fMRI 神经反馈训练...
a 感觉运动实验室（SeMoLa），Jules-Gonin 眼科医院/Asile des Aveugles 基金会，洛桑大学眼科系，瑞士洛桑 b 巴西里贝朗普雷图圣保罗大学物理系 InBrain 实验室 c 瑞士苏黎世大学精神病医院精神病学、心理治疗和心身医学系 d 德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学系统神经科学研究所 e 德国于利希研究中心神经科学与医学、大脑与行为研究所（INM-7） f 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系 g 瑞士苏黎世苏黎世大学医院神经放射学系 h 瑞士苏黎世大学和瑞士联邦理工学院苏黎世神经科学中心 i 苏黎世神经科学中心瑞士苏黎世大学综合人体生理学 (ZIHP) j 奥地利维也纳大学心理学学院认知、情感和心理学方法系
神经图像：临床 - Infoscience -EPFL
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NeuroImage -orca -Cardiff University
大胆的FMRI研究提供了令人信服的证据，表明人脑在活动和功能连通性（FC）模式中表现出了实质性的力矩 - 动力的闪光。有充分的记录，尽管大脑信号变异性在促进对持续环境需求的认知适应性适应的作用是有据可查的，但仍辩论了FC模式的时刻变化的关系。在这里，我们采用了一种图理论方法，以阐明FC变异性和相关功能网络通信的认知效果。我们的目标是确定在多个时间尺度上进行FC构造的基础的大脑通信途径，从而提高对更快的感知界限与较慢的概念过程的理解，从而使神经调整对外部世界的动力学形成了对环境的影响，从而使外部世界的动力学构成了外部世界的动力。为此，我们使用了剑桥老化和神经科学中心（n = 642，326名女性）和人类Connectome Project（n = 176，106女性）观看电影期间收集的神经影像和行为数据。fc的可变性是由于对混凝土感知和更抽象的概念表征的变化所引起的，持续情况的概念表示从年轻人到老年人增加。但是，在FC模式中的变异性与混凝土环境特征之间的耦合在年轻人时代更强。流体智能/抽象推理直接与脑环境对齐的水平有关，但仅与FC变异水平间接相关。FC variability (both moment-to-moment/concrete featural and abstract conceptual boundary-evoked) was associated with age-distinct profiles of network communication, specifically, greater functional integration of the default mode network in older adulthood, but greater informational flow across neural networks implicated in environmentally driven attention and control (cingulo-opercular, salience, ventral attention) in younger adulthood.全脑沟通路径以默认模式为基础，与情节和语义上下文创建相关（即，角度和中间时间回旋）支持FC重新构造，以响应构想概念的概念表示持续状况的变化（即叙述性事件边界），以及在环境中的范围和强度的特征。特定的，在矩之间的FC变异性和具体的环境特征之间，更强的耦合预测了较差的流体智能和更大的效力驱动的环境警惕性。在整个成人寿命中，较高的流体（但不是结晶）智能与青年期间的基于瞬时和事件边界的FC变异性的网络通信表达更强有关。我们的结果表明，由于ASSOFICED网络通信程序，在自然主义信息处理过程中，动态FC重新配置的适应性变化。此外，我们对大脑环境一致性的发现补充了有关调节脑信号变异性响应于环境复杂性的现有文献。特别是，他们暗示着矩之间的FC变异性和具体的环境特征之间的耦合可能会偏向于感知界定的，而不是概念处理，这阻碍了有效的功能和战略认知与外部环境的互动。
神经影像 - JuSER - 于利希研究中心
动态全脑模型的开发是为了将结构 (SC) 和功能连接 (FC) 链接在一起形成一个框架。如今，它们被用于研究大脑的动态机制以及它们与行为、临床和人口统计特征的关系。然而，鉴于经验 FC 的可变性，尚未对建模结果的可靠性和受试者特异性进行全面研究。在这项研究中，我们表明，这些模型的参数可以根据建模范式的具体实施，具有“差”到“好”的可靠性。我们发现，作为一般经验法则，增强的模型个性化会导致模型参数越来越可靠。此外，我们没有观察到通过对线性、相位振荡器和神经质量网络模型的单独采样结果评估的模型复杂性的明显影响。事实上，最复杂的神经质量模型通常产生与简单线性模型相当的“差”可靠性的建模结果，但显示出模型相似性图的增强的受试者特异性。随后，我们表明这些模型模拟的功能在可靠性和受试者特异性方面均优于经验功能。对于结构功能关系，可以从与经验 SC 的相关性中识别出个体受试者的模拟功能，准确率高达 70%，但对于非线性模型则不然。我们对 8 个不同的大脑分区和 6 个建模条件的所有研究结果进行了抽样，并表明分区引起的效应对于建模结果比对于经验数据更为明显。总之，本研究对动态全脑模型的可靠性和受试者特异性进行了探索性说明，可能对其进一步开发和应用具有重要意义。特别是，我们的研究结果表明，动态全脑建模的应用应与结果可靠性的估计紧密相关。
用于神经图像分类的可解释领域感知学习
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使用受约束的球形卷积
1。Amunts K，Mohlberg H，Bludau S，Zilles K. Julich-Brain：人类大脑细胞结构的3D概率地图。Science 2020; 369：988-92。 2。 Andersson JL，Sotiropoulos SN。 一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。 Neuroimage 2016; 125：1063-78。 3。 Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。 对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。 Neuroimage 2011; 54：2033-44。 4。 Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A. 跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。 Neuroimage 2011; 56：1259-66。 5。 Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。 Neuroimage 2009; 47：S102。 6。 Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。 人类Connectome项目的神经影像学方法。 Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。 7。 Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。 用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。 SCI REP 2020; 10：21285。 8。 Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Science 2020; 369：988-92。2。Andersson JL，Sotiropoulos SN。 一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。 Neuroimage 2016; 125：1063-78。 3。 Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。 对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。 Neuroimage 2011; 54：2033-44。 4。 Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A. 跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。 Neuroimage 2011; 56：1259-66。 5。 Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。 Neuroimage 2009; 47：S102。 6。 Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。 人类Connectome项目的神经影像学方法。 Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。 7。 Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。 用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。 SCI REP 2020; 10：21285。 8。 Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Andersson JL，Sotiropoulos SN。一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。Neuroimage 2016; 125：1063-78。3。Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。Neuroimage 2011; 54：2033-44。4。Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A.跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。Neuroimage 2011; 56：1259-66。5。Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。Neuroimage 2009; 47：S102。6。Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。人类Connectome项目的神经影像学方法。Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。7。Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。SCI REP 2020; 10：21285。8。Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。Neuroimage 2008; 39：336-47。9。Jenkinson M，Bannister P，Brady M，SmithS。改进了对脑图像的鲁棒和准确的线性注册和运动校正的优化。Neuroimage 2002; 17：825-41。10。Jenkinson M，Beckmann CF，Behrens TE，Woolrich MW，