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现实世界神经成像在临床心理学中的未来应用
摘要临床神经影像学在很大程度上仅限于研究精神疾病治疗的神经生理结果，而不是研究这些结果作为临床策略的功能而产生的神经认知机制，而旨在研究非临床和临床人群中这些机制的认知神经科学研究在生态上受到了挑战，因为任务代表和推广到干预策略的程度。然而，神经成像技术（如功能性近红外光谱和基于功能性近红外光谱的超扫描）的最新技术和方法进步为研究更自然和互动环境中的变化机制提供了新的机会，代表了提高我们对支持识别功能失调认知操作的脑内和脑间系统的理解的独特前景。
神经影像学研究受伤大脑的空间归一化：
神经影像学方法的最新进展使研究人员能够以整个脑，体素的方式从个体那里获得各种结构和功能参数。要通过使用此类数据进行小组级别分析，必须确定个人之间体素2之间的一对一对应关系。解决此问题的最常见方法是将单个大脑注册为标准模板。许多复杂的空间注册方法可用于此目的。但是，当研究人群中大脑的个体变异性通过伤害或疾病大大增加时，使用当前可用的注册方案实现了各个大脑的令人满意的一致性，就成为一项艰巨的任务。诉诸于手动区域（ROI）绘图或使用仅兴趣的转换可能不是可行的选择，因为精确的空间归一化是基于体素基于体素的多种技术（例如基于Voxel的形态计数器）的先决条件（VBM； Ashburner＆Friston，2000），基于Tensor的基于基于tensor的基于基于voxer的技术。 1998; GASER，VOLZ，Kiebel，Riehemann和Sauer，1999年；汤普森，伍兹，巨型和托加，2000年），基于体素的病变 - 症状映射（VLSM； Rorden＆Karnath，2004），以及基于辅助的Voxel-Wise Meta-analys（Fox＆Fox，Fox，Fox＆liaird＆fox＆liaird＆fox＆liaird，
FDOPA PET 神经成像的自动分析框架
摘要 在本研究中，我们评估了 FDOPA PET 神经影像数据的全自动分析框架的性能，以及它对人口统计学和实验变量以及处理参数的敏感性。XNAT 成像平台的一个实例用于存储伦敦国王学院机构大脑 FDOPA PET 成像档案，以及个人人口统计学和临床信息。通过重新设计基于 Matlab 的历史 FDOPA PET 分析脚本，在 Python 中实现了用于成像处理和数据量化的全自动分析流程，并将其集成到 XNAT 中。最终的数据存储库包括来自 23 个不同研究的 892 个 FDOPA PET 扫描。我们发现自动化流程的数据分析具有良好的可重复性（在 Ki cer 的纹状体中：对照组 ICC ¼ 0.71，精神病患者的 ICC ¼ 0.88）。从评估的人口统计学和实验变量来看，性别
主动和被动触觉的摩擦和神经成像
p<0.05)，而其他通道无显著差异（p>0.05）。激活通道中测得的t值均为正值，表明被动滑动刺激在相关区域产生的正向激活效应比主动刺激更多，即被动滑动模式的激活水平更高，与假设相符。图9显示了头部模型上手指主动与被动滑动模式的激活通道，其中CH7、CH9和CH12存在非常显著的差异。补充文件中的表R1显示，CH7包括背外侧前额皮质和额叶眼区；CH9为额叶眼区；CH12为额极区；CH14包括背外侧前额皮质、额叶眼区和额极区。因此，背外侧
纵向非人类灵长类神经影像的优势和挑战
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Neuroml-DB：共享和表征数据驱动的神经科学模型
1 MRC Integrative Epidemiology Unit, Population Health Sciences, University of Bristol, Bristol, BS8 2BN, UK 2 Cardiff University Brain Research Imaging Centre (CUBRIC), School of Psychology, Cardiff University, Cardiff, CF24 4HQ, UK 3 ALSPAC, Population Health Sciences, Bristol Medical School, University of Bristol, University of Bristol, Bristol, BS8 2BN, UK 4 Institute of Mental Health, University College London Medical School, London, W1T 7NF, UK 5 MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Division of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, Cardiff University, Cardiff, CF24 4HQ, UK 6 Bloorview Research Institute, Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital and Departments of Psychology and Psychiatry, University of Toronto, Ontario, M4G 1R8，加拿大7心理学系，巴斯大学，巴斯大学，BA2 7AY，英国
GMS7795 神经影像学（1 学分）课程概述...
课程概述 图像是一种强大的工具，能够以其他形式的信息媒体无法比拟的速度传达复杂且通常微妙的想法或概念。它们对我们理解微生物学和病理学的历史贡献以及它们在现代临床诊断中的当代作用怎么强调都不为过。在线硕士课程的神经影像学课程 (GMS7795) 旨在从历史角度介绍那些对神经科学和神经病学领域最基础的研究型和临床成像技术的发展。本课程的作业旨在帮助学生了解发现和开发众多基于应用的成像方法的条件和背景。此外，他们将更好地理解与这些成像方法相关的特性和局限性，从而更好地了解何时适合或不适合使用这些成像协议。 与课程成果的关系 本课程是在线生物医学神经科学研究生理学硕士课程的选修课。我们也鼓励有兴趣了解神经成像方法的发现和发展的本科生、硕士和博士研究生以及在职专业人士报读本课程。课程目标和目标
神经影像学的进步支持痴呆症转化医学
神经影像学的抽象进步是理想的，可以促进细胞遗传学和神经退行性分子生物学在改善诊断，预防和治疗痴呆症的过程中的转化。新的正电子发射断层扫描（PET）配体可以安全可靠地在体内量化神经病理学，炎症和代谢，以检查人类疾病的机制并支持临床试验。基于MRI的成像和神经生理学的发展提供了脑功能和连通性的互补定量测定，用于直接检验人类病理生理学的假设。MRI的进步还改善了血管风险和合并症的定量成像。与大型数据集，开放数据和人工智能分析方法结合使用，将新的基于信息学的方法设置为实现准确的诊断，预测和治疗方法的精确推论，这些推论有可能为痴呆提供精确的药物。在这里，我们通过使用批判性评估的工作例子来表明，神经影像学如何弥合分子生物学，神经回路和支撑复杂行为的核心系统的动力学之间的差距。我们超越了通常在临床护理中使用的传统结构成像，其中包括超高野外MRI（7T MRI），磁性摄影和带有新型配体的PET。我们说明了它们的潜力是安全，强大且足够可扩展的，可以在实验医学研究和临床试验中可行。在多模式研究中合并时，它们特别有用，并基于模型的分析来检验精确定义的假设。
大脑神经影像上下文任务的机器学习
人类神经科学使用磁共振成像（MRI）来了解大脑的结构和功能并表征某些神经系统和精神疾病。最近已经建立了大型成像队列，其中包括一千个（人类连接项目，Abide，Adni，Imagen，Eu-Aims，1000brains，abcd），向十万个人（Enigma Consortium，UK BiobAbank）。这种同类群是研究流行病学研究（UK Biobank）中许多脑部病理（精神病，成瘾，神经退行性疾病）或危险因素的影响所必需的。相应的数据通常可公开可用。除了这些大型研究外，还获得了较小的数据集，并且在认知神经科学的背景下，越来越频繁地公开（https://openneuro.org）。所有这些研究的数据分析需要医学图像处理工具，而且越来越多的统计分析和学习工具。大脑成像社区已经开发了标准，即大脑成像数据结构（BIDS）（1），以组织数据并促进大规模的统计分析。在此框架中，思维对神经影像学中的统计学习产生了许多贡献，对监督学习，基于模拟的推论和协方差模型估计的兴趣非常兴趣。这些贡献的一部分是通过NiLearn库（http://nilearn.github.io）传播的（2）。niLearn是神经科学生态系统中的关键开源库，它依赖于科学的Python stack（Numpy，Scikit-Learn，Matplotlib）。它非常成功（PYPI上下载50 K）。Nilearn由来自几个国家的许多人贡献，请参见https://github.com/nilearn/nilearn/graphs/contributors。它遵循软件开发方面的最佳实践（详尽的自动化测试，CI，完整的API文档以及叙事文档，API同质性，合理的依赖性，有关技术选择的公开讨论等）该开发由Coredev团队管理，有9个每月开会的成员。开发人员社区非常活跃，因为它在神经频道（Neurostars）等公共渠道上提供了反馈，在GitHub界面上打开问题并提取请求。最后，Mind正在将大量资源投资于临床合作。Specifically, Mind is engaged in a collaborative initiative with the Assistance Publique - Hopitaux de Paris (AP-HP), Institut Pasteur, Sainte Anne, Stanford University and Neurospin, to address clinical scenarios such as brain tumor surgeries, analysis of stroke-induced lesions ( 3 ; 4 ), understand the relationship between brain structure and cognition, or the use of ultra-high field MRI.
开放且可重复的神经影像学：从研究开始到发表
3 美国新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院心理与脑科学系；4 德国柏林马克斯普朗克人类发展研究所适应性理性中心；5 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学奥斯汀分校心理学系；6 瑞士洛桑洛桑大学医院和洛桑大学放射科；7 美国加利福尼亚州斯坦福大学心理学系，8 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学圣路易斯心理与脑科学系；9 波兰托伦尼古拉哥白尼大学现代跨学科技术中心；10 丹麦哥本哈根 Rigshospitalet 神经生物学研究部；11 哥本哈根大学计算机科学系