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心理学和大脑2021在线|程序书
在您的帮助和惊人的贡献下，我们制定了一个反映生物心理学和心理生理学艺术状态的程序，并为我们提供了充分的机会，可以深入研究当前研究的深度，并与我们的科学朋友和同事聚在一起。我们很自豪地宣布，将有近700名参与者注册了一个会议，该会议将以36个研讨会为特色，在六首曲目中介绍了200多张海报，以及著名演讲者尼古拉·阿克斯马赫（Nikolai Axmacher），UlrikeLüken和Russ Poldrack的3个主题演讲。面临着财富的尴尬，但由于在线格式而计划安排时间表，我们不得不做出一些艰难的选择，并希望（再次）（再次）向无法包括贡献的每个人致歉。
使用深度学习从 fMRI 进行自然图像重建：一项调查
1.1. 使用 fMRI 进行视觉解码 许多脑成像研究集中于解码人脑如何表示有关外部世界的信息。考虑到大多数外部感官信息是由人类视觉系统处理的（ Logothetis 和 Sheinberg，1996 ），需要更深入地了解人脑的视觉信息处理，这促使建立能够表征视觉刺激内容的复杂计算模型。这个问题被称为人类对感知图像的视觉解码，并受到越来越多的关注。功能性磁共振成像（fMRI）在最近的神经科学研究中取得了重大进展（ Poldrack 和 Farah，2015；Nestor 等，2020 ）。fMRI 技术通过测量血氧水平的变化来捕捉大脑中的神经活动（ Ogawa 等，1990；Bandettini，2012 ）。在各种脑成像技术中，fMRI 是非侵入性的并且具有很高的空间分辨率。这些特性使得 fMRI 能够用于广泛的问题，包括神经系统疾病诊断（Rakhimberdina 等，2020；Zhang 等，2020）和人类视觉解码（Haxby 等，2001；Kamitani and Tong，2005；Horikawa and Kamitani，2017）。人类视觉解码领域的最新进展表明，除了仅仅对视觉刺激的信息进行编码（Poldrack and Farah，2015）之外，fMRI 捕捉到的大脑活动还可用于重建视觉刺激信息（Kay 等，2008；Roelfsema 等，2018）。根据目标任务，人类视觉解码可分为刺激类别分类、刺激识别和重建（Naselaris 等，2011）。在分类中，大脑活动用于预测所呈现刺激的离散对象类别（Haxby 等人，2001；Horikawa 和 Kamitani，2017）。识别的目标是从一组已知的刺激图像中识别出与给定大脑活动模式相对应的特定刺激
脑成像数据结构 (BIDS) 的过去、现在和未来
Poldrack，R.A.，Markiewicz，J.J.，Appelhoff，S.，Ashar，Y.K.，Auer，T.，Baillet，S.，Bansal，S.，Beltrachini，L. ，F.M.，Clement，P.，Cohen，A.L.，Cohen-Adad，J.，D'Ambrosio，S.，de Hollander，G.，de la Iglesia-Vayá，M. Ganz，M.，Gau，R.，Gholam，J.，Ghosh，S.S。，Giacomel，A. Uzu，A. T.E.，Nikolaidis，A.，Nilsonne，G.，Niso，G.，Norgaard，M.，Ockwell，E. Ins，K.A.，Rockhill，A.P.，Roger，J.，A.，Roger，A.，Saborit-Torres，J.M.，Salo，T. Wilson，M.，Welko，B。T.和Gorgolewski，K.J。（2024）。脑成像数据结构（BIDS）的过去、现在和未来。成像神经科学，预先出版。https://doi.org/10.1162/imag_a_00103
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
通过大规模认知 GWAS 和转录组学识别益智药物靶点
Max Lam 1,2,3,4,5 , Chia-Yen Chen 3,6,7 , Tian Ge 2,7 , Yan Xia 8,9 , David W. Hill 10,11 , Joey W. Trampush 12 , Jin Yu 1 , Emma Knowles 13,14,15 , Gail Davies , Eli Ah 11 , 16 , 16 . 8 , Laura Huckins 17,18 , David C. Liewald 11 , Srdjan Djurovic 19,20 , Ingrid Melle 21 , Andrea Christoforou 22,23 , Ivar Reinvang 24 , Pamela DeRosse 1,4,25 , Astrid J. Lunder , 23 , Espe M. seth 21,24 , Katri Räikkönen 27 , Elisabeth Widen 28 , Aarno Palotie 28,29,30 , Johan G. Eriksson 31,32,33 , Ina Giegling 34 , Bettina Konte 34 , Annette M. Hartmann 34 , Panos 15 , Stella Rousso , 18 and 36 , Katherine E. Burdick 17,35,37 , Antony Payton 38 , William Ollier 39,40 , Ornit Chiba-Falek 41 , Deborah C. Koltai 42 , Anna C. Need 43 , Elizabeth T. Cirulli 44 , Aristo N. Stetlesko 44 , C. Niskos 44 . ,48 , Dimitrios Avramopoulos 49,50 , Alex Hatzimanolis 46,47,48 , Nikolaos Smyrnis 46,47 , Robert M. Bilder 51 , Nelson B. Freimer 51 , Tyrone D. Cannon 52,53 , Edythe London 51 , Russell A. Fred 54 , W. liza Congdon 51 , Emily Drabant Conley 56 , Matthew A. Scult 57,58 , Dwight Dickinson 59 , Richard E. Straub 60 , Gary Donohoe 61 , Derek Morris 61 , Aiden Corvin 62 , Michael Gill 62 , Ahmad R. Pend 65 , Daniel R. Weber , Neil . leton 63 , Panos Bitsios 64 , Dan Rujescu 34 , Jari Lahti 27.65 , Stephanie Le Hellard 20.23 , Matthew C. Keller 66 , Ole A. Andreassen 21.67 , Ian J. Deary 10.11 , David C. Glahn 15 , 13 , Haili Huang , 13 nyu Liu 8,9 , Anil K. Malhotra 1,4,25 and Todd Lencz 1,4,25
脑图像数据结构 (BIDS) 的过去、现在和未来
Poldrack，Russell A. 1，Markiewicz，Christopher J. 1，Appelhoff，Stefan 2，Ashar，Yoni K. 3，Auer，Tibor 4,5，Baillet，Sylvain，Sylvain 6，Bansal，Bansal，Shashank 7，Shashank 7，Beltrachini，Beltrachini，Beltrachini，Leanar，Leanar，Benar，Christian G. 9，Bertazzoli，bertazzoli，bertazzoli，bertazzoli，10,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,1111 ,, ，Blair，Ross W. 1，Bortoletto，Marta 10，Boudreau，Mathieu 16，Brooks，Teon L. 1，Teon L. 1，Calhoun，Vince D. 17，Castelli，Castelli，Filippo Maria 18,19，Clement，Clement，Patricia 20,21，Cohen，Cohen，Cohen，Cohen，Alexander L.22 23,24，吉尔斯（De Hollander），吉尔斯（De Hollander），25，de la iglesia-vayá，玛丽亚26，de la vega，Alejandro 27，Delorme，Arnaud，28，Devinsky，Orrin 29，Draschkow，Draschkow，Dejan，Dejan 30，Duff，Duff，Eugene Paul 31，Dupre，Dupre，Elizabeth 1，Earlin，Erlin，Erlind 32 Illaume 34，Galassi，Anthony 32，Gallitto，Giuseppe 35,36，Ganz，Melanie 37,38，Gau，Rémi39，Gholam 39，Gholam，James 40，Ghosh，Satrajit S. 41，Giacomel，Giacomel，Giacomel，Alessio，Alessio，Alessio 42 44 , Gramfort, Alexandre 45 , Guay, Samuel 46 , Guidali, Giacomo 47 , Halchenko, Yaroslav O. 48 , Handwerker, Daniel A. 32 , Hardcastle, Nell 1 , Herholz, Peer 49 , Hermes, Dora 50 , Honey, Christopher J. 51 , Innis, Robert B. 32 , Ioanas, Horea-Ioan 48 , Jahn, Andrew 52 , Karakuzu, Agah 16 , Keator, David B. 53,54,55 , Kiar, Gregory 56 , Kincses, Balint 35,36 , Laird, Angela R. 57 , Lau, Jonathan C. 58 , Lazari, Alberto 59 , Legarreta, Jon Haitz 60 , Li, Adam 61 , Li, Xiangrui 62 ，Love，Bradley C. 63，Lu，Hanzhang 64，Marcantoni，Eleonora 65，Maumet，Camille 66，Mazzamuto，Giacomo67，Meisler 67，Meisler，Steven L. 68，Mikkelsen，Mikkelsen，Mark 69 4,75，Niso，Guiomar 76，Norgaard，Martin 32,37，Okell，Thomas W. 59，Oostenveld，Robert 77,78，Ort，Ort，Eduard 79，Park J. 80，Patrick J. 80，Pawlik，Pallik，Pallik，Mateusz，Mateusz 81，Pernet，Pernet，Pernet，Cyril R.38，Pestilli，Pestilli，Pestilli，Petilli，franco，Petr，Petr，Petr，Jan，Jan 272菲利普斯（Phillips），克里斯托夫（Christophe），83，派恩，让·巴蒂斯特（Jean-Baptiste）84，波罗尼尼（Pollonini），卢卡（Luca）85,86，拉马纳（Raamana），普拉德普·雷迪（Pradeep Reddy），里特（Ritter），佩特拉（Ritter），佩特拉（Petra）88,89,90,91,92，里佐（Rizzo） 99，Routier，Alexandre 100，Saborit-Torres，Jose Manuel 26，Salo，Taylor 101，Schirner，Michael 88,89,90,91,92，Smith，Smith，Robert E. 102,103，Spisak，Spisak，Spisak，Spisak，Tamas，Tamas 35,104，Sprenger，Sprenger，Julia，Julia 105，Swann，Swann，Swann，Swann，Nicole C. C. C. Nicole C. 106 , Szinte, Martin 105 , Takerkart, Sylvain 105 , Thirion, Bertrand 45 , Thomas, Adam G. 32 , Torabian, Sajjad 107 , Varoquaux, Gael 108 , Voytek, Bradley 109 , Welzel, Julius 110 , Wilson, Martin 111 , Yarkoni, Tal 112 , Gorgolewski, Krzysztof J. 1
BrainForge：用于综合神经影像采集、分析和共享的在线数据分析平台
1. Morita T、Asada M、Naito E。神经影像学研究对理解人类认知大脑功能发展的贡献。Front Hum Neurosci。2016；10：464。doi：10.3389/fnhum.2016.00464 2. Bandettini PA。神经影像学方法有什么新进展？Ann NY Acad Sci。2009；1156：260-293。doi：10.1111/j.1749-6632.2009.04420.x 3. Verner E、Baker BT、Bockholt J 等人。使用 BrainForge 加速神经影像学研究。Gateways 2020，会议改善生物医学研究的数据使用； 2020 年 10 月 21 日。4. Poldrack RA、Baker CI、Durnez J 等人。扫描地平线：迈向透明和可重复的神经影像学研究。Nat Rev Neurosci。2017；18(2):115-126。doi: 10.1038/nrn.2016.167 5. Gorgolewski K、Poldrack R。提高神经影像学研究透明度和可重复性的实用指南。PLOS Biol。2016；14:e1002506。doi: 10.1371/journal.pbio.1002506 6. Baker M。1,500 名科学家揭开可重复性的面纱。Nature。2016；533(7604):452-454。 doi: 10.1038/533452a 7. Scott A、Courtney W、Wood D 等人。COINS：为大型异构数据集构建的创新信息学和神经成像工具套件。Front Neuroinform。2011；5：33。doi: 10.3389/fninf.2011.00033 8. Yoo AB、Jette MA、Grondona M。SLURM：用于资源管理的简单 Linux 实用程序。引自：Feitelson D、Rudolph L、Schwiegelshohn U 编。并行处理的作业调度策略。JSSPP 2003。计算机科学讲义。Springer；2003：44-60。9. Avesani P、McPherson B、Hayashi S 等人。开放扩散数据衍生物、通过衍生物的集成发布和可复制的开放云服务进行脑数据升级。 Sci Data 。2019；6(1)：69。doi：10.1038/s41597-019-0073-y 10. Flywheel。为医疗和研究领域的数字化转型提供动力。2021 年 5 月 14 日访问。flywheel.io 11. Kurtzer GM、Sochat V、Bauer MW。Singularity：用于移动计算的科学容器。PLoS One。2017；12(5)：e0177459。doi：10.1371/journal.pone。0177459 12. Merkel D。Docker：用于一致开发和部署的轻量级 Linux 容器。Linux J 。2014；239：2。13. Ashburner J、Barnes G、Chen CC 等人。SPM12 手册。第 2464 卷。威康信托神经影像中心；2014 年。14. Smith SM、Jenkinson M、Woolrich MW 等人。功能性和结构性 MR 图像分析进展以及作为 FSL 的实现。神经影像。2004 年；23 (Suppl 1)：S208-S219。doi: 10.1016/j.neuroimage.2004.07.051 15. Cox RW。AFNI：用于分析和可视化功能性磁共振神经影像的软件。Comput Biomed Res。1996 年；29(3)：162-173。doi: 10. 1006/cbmr.1996.0014 16. Cox RW、Hyde JS。用于分析和可视化 fMRI 数据的软件工具。NMR Biomed。 1997；10(4–5)：171-178。doi：10.1002/(SICI)1099- 1492(199706/08)10:4/5<171::AID-NBM453>3.0.CO；2-L 17. fMRI 工具箱的 Group ICA (v4.0c)。神经影像和数据科学转化研究中心。2021 年 5 月 6 日访问。https://trendscenter. org/software/gift/ 18. TReNDS 中心。Docker, Inc.访问日期：2022 年 1 月 13 日。https://hub.docker.com/orgs/trendscenter/repositories 19. 神经影像和数据科学转化研究中心。GitHub, Inc. https://github.com/trendscenter/ 20. Gorgolewski K、Burns CD、Madison C 等人。Nipype：一个灵活、轻量且可扩展的 Python 神经影像数据处理框架。Front Neuroinform。2011；5：13。doi：10.3389/fninf.2011.00013 21. GorgolewskiKJ、AuerT、CalhounVD 等人。Thebrainimagingdatastructure，一种组织和描述神经影像实验输出的格式。Sci Data。2016；3(1)：160044。 doi: 10.1038/sdata.2016.44 22. FosterI.Globusonline：通过云服务加速和民主化科学。IEEEInternetComput。2011；15(3)：70-73。doi: 10.1109/MIC。2011.64 23. Allen B、Bresnahan J、Childers L 等人。面向数据科学家的软件即服务。Commun ACM。2012；55(2)：81-88。doi: 10.1145/2076450.2076468 24. Calhoun VD、Adali T、Pearlson GD、Pekar JJ。一种使用独立成分分析从功能性 MRI 数据进行组推断的方法。Hum Brain Mapp。2001；14(3)：140-151。 doi: 10.1002/hbm.1048 25. Allen E、Erhardt E、Damaraju E 等。静息状态网络多变量比较的基线。Front Syst Neurosci。2011；5：2。doi: 10.3389/ fnsys.2011.00002 26. Allen EA、Damaraju E、Plis SM、Erhardt EB、Eichele T、Calhoun VD。跟踪静息状态下的全脑连接动态。大脑皮层。2014；24(3)：663-676。doi: 10.1093/cercor/bhs352 27. Ashburner J、Friston KJ。基于体素的形态测量——方法。神经影像学。2000；11(6)：805-821。 doi: 10.1006/nimg.2000.0582 28. Fischl B. FreeSurfer。神经影像学。2012；62(2):774-781。doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.01.021 29. Andersson JLR、Sotiropoulos SN。一种用于校正扩散 MR 成像中的偏共振效应和受试者运动的综合方法。神经影像学。2016；125:1063-1078。doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.10.019 30. Andersson JL、Skare S、Ashburner J。如何校正自旋回波平面图像中的磁化率畸变：应用于扩散张量成像。神经影像学。 2003；20(2):870-888。doi: 10.1016/s1053-8119(03)00336-7 31. Andersson JLR、Graham MS、Drobnjak I、Zhang H、Filippini N、Bastiani M。面向扩散 MR 图像运动和失真校正的综合框架：体积运动内。神经影像学。2017；152:450-466。doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.02.085 32. CalhounVinceD、MillerR、PearlsonG、Adal 𝚤 T。Thechronnectome：时变连接网络作为fMRIdatadiscovery 的下一个前沿。神经元。2014；84(2):262-274。 doi: 10.1016/j.neuron.2014.10.015 33. Du Y、Fu Z、Sui J 等人。NeuroMark：一种基于自动化和自适应 ICA 的管道，用于识别可重复的 fMRI 脑部疾病标记物。神经影像：临床。2020；28：102375。doi: 10.1016/j.nicl.2020.102375 34. Griffanti L、Zamboni G、Khan A 等人。BIANCA（脑强度异常分类算法）：一种用于自动分割白质高信号的新型工具。神经影像学。2016；141：191-205。doi：10.1016/j.neuroimage.2016.07.018
磁共振成像和频谱
道格拉斯C. Dean III A，B，C， *，M Dylan Tisdall D，Jessica L. Wisnowski E，F，Eric Feczko G，H，H，Borjan Gagoski I，J，Andrew L.Edden，M，Wei Gao，O，Timothy J. Hendrickson H，P，Q，Brittany R. Hello R。 Natacha Beck AB，以及AD，Suchandrima Banerjee，Sergiy Boroday AB，以及AD，AD，Arvind Caprian AB，Bryan Caron Anders Daslake AI，William T. Clarke aj，William T.格雷厄姆，亚伦。M，M，Jennifer Vannest By，BZ，Martyr AP，Yansong Zhao，z̈Aller，M，Damien A.公平>公平G，H，CB，**，Christopher D. Smyser，1，***，耶稣T. ElisonM. Okan Irfaglu ax , Steven Kecskemeti c , Tobias Course, Joshua M. Cuperman ak , Bidhan Lamichhane is G. Lee h , p , q , q , q , m , m , Leigh MacIntyre ab , and , and , This is the same as the Ab, and , Mary Kate Manhard Murali-Manohar l , m , Christian Navarre , Mary Beth Nebel Bd , be , be, Sharlene D. Newman Bf , bg , Bj , bj , Bk , Bk , Elizabeth S. Norton , bm , Regis Ongarro-Carcy ab , and , ad , Xiawei Your , good , Minhui Ouyang d , t , Todd B. Parrish , bq , James J. Pekar , f Dan W. Retmant , Pierre Rioux ab , ad , ad , Jens T , m ,