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World File Search SystemfMRI
对医疗保健环境中无生命表面的基于微生物的抗菌消毒的批判性评估粪便样品中的DNA甲基化生物标志物静止状态fMRI研究
结果：与HC相比，患有AUVP的患者在双侧岛状，右前中前回，左下额回和右侧额叶和右侧额叶以及左小脑前叶中的ALFF显示较低的ALFF。使用这些异常大脑区域作为种子，我们观察到AUVP患者的左岛和左前神经间的FC降低。此外，AUVP患者在左岛和左辅助运动区域之间显示FC增加。相关分析的结果表明，左岛中的ALFF值（Z值）与运河负率值（p = 0.005，r = -0.483）和左Insular Procuneus之间的FC（Z-Value）负相关，左二液和左precuneus之间的FC（Z-Value）与DIZZNICESS HINDICAP INSTICAP INVENTORY CRECTORY CONTISTORY CRESTORY SECTER（p = 0.012），r = 0.43。
使用正/负面情绪Atlas
饮食中与健康个体积极和负面情绪相关的激活区域，从而创造了积极的情绪地图集（豌豆）和负面情绪地图集（NEA）。，我们使用这些地图集检查了抑郁症患者的神经影像变化，并根据机器学习评估了他们的诊断性能。结果：我们的发现表明，基于PEA和NEA的抑郁症患者的分类准确性超过0.70，与整个脑图相比，这是一种提高。此外，ALFF分析在NEA期间在八个功能簇中揭示了抑郁症患者与健康对照组之间的特殊差异，重点是左轴心，扣带回和上顶叶。在很重要的情况下，豌豆在15个簇中揭示了更明显的差异，其中涉及右fu型回，帕拉希帕克胶回和下顶叶下叶。结论：这些发现使情绪调节和抑郁症之间的复杂相互作用揭示了抑郁症患者的PEA和NEA的显着变化。这项研究增强了我们对抑郁症中情绪调节的理解，对诊断和治疗评估产生了影响。
研究干预方法的研究，以改善使用fMRI
[介绍]近年来，支持麻痹肢体运动的脑机界面的干预一直在吸引注意作为促进偏瘫患者的功能恢复的方法，在运动图像（MI）中使用脑活动（MI）作为触发因素。但是，目前尚不清楚如何改善MI期间的大脑活动和清晰度。因此，使用功能磁共振图像（fMRI）验证了这项研究，以阐明增强MI清晰度的干预措施。 [方法]包括两个健康的男性（平均25.0±2.8岁）。使用MRI机器（1.5t，东芝），在每次干预之前和之后以及在四个干预条件（实际运动，被动运动，感知和控制）之前拍摄脑图像。 MI任务是确定右手腕关节中棕榈背屈的MI。确定实际运动条件是自动化的，并由检查员执行被动运动条件。在感知状态下，运动范围分为五个阶段，审查员被动地移动以找到对该位置的心理反应。控制条件应与其他条件同时休息。此外，在MI任务之后，我们通过使用视觉模拟量表（VAS）获得了响应，以阐明MI的清晰度。在不同的日期测量每个条件，设置了7天或更长时间的间隔。 MI和干预前后的干预措施进行了五次休息和任务，每次24秒。使用软件SPM进行分析，并根据任务和休息之间的差异确定大脑活动位点。这项研究是在我们医院伦理委员会的批准下进行的，并得到了足够的解释和同意。成像是在医学放射科医生的管理下进行的。 [结果]在干预过程中，与运动相关区域的显着激活在实际运动条件，感知条件和被动运动条件下的顺序广泛。干预前后MI期间的大脑活动没有显着差异。 VA的平均增加率为245.3％，被动运动条件为56.4％，感知状况为117.4％，对照条件为11.7％。 [讨论]自动锻炼过程中干预和干预后的大脑活动的增加，表明进行实际运动对MI有效。但是，据推测，感知状况可能对运动难度的患者有益。
对 rs-fMRI、EEG、MEG 和图论的回顾
与年龄相关的大脑变化会导致认知能力下降和痴呆。近年来，研究人员广泛研究了与年龄相关的功能连接 (FC) 变化与痴呆之间的关系。这些研究使用静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI)、脑电图 (EEG) 相干性分析和图论方法等技术探索了在衰老和神经退行性疾病中观察到的 FC 模式的变化。当前的综述总结了这些发现，这些发现强调了使用这些技术 FC 变化对认知能力下降和神经退行性疾病进展的影响，并强调了了解神经变化对于早期发现和干预的重要性。这些发现强调了认知衰老的复杂性以及进一步研究以区分正常衰老和病理状况的必要性。rs-fMRI 通过捕捉静息期间大脑活动的连贯波动，为研究与衰老和病理相关的大脑变化提供了必要的信息，从而提供了对 FC 的洞察，而没有与任务相关的混淆。默认模式网络和前顶叶控制网络等关键网络对于揭示与年龄相关的连接变化至关重要。尽管存在神经血管解偶联和数据复杂性等挑战，但持续的进步有望改善 rs-fMRI 在理解整个生命周期认知衰退方面的临床应用。EEG 和脑磁图 (MEG) 是具有高时间分辨率的经济有效的技术，可以详细研究脑节律和 FC。最近的研究强调了 EEG/MEG 通过识别大脑连接模式的变化在早期阿尔茨海默病检测中的潜力。机器学习技术的集成提高了诊断准确性，尽管还需要进一步的验证和研究。图论提供了一个定量框架来分析认知网络，识别健康衰老和病理状态之间明显的拓扑差异。未来的研究应该扩大对轻度认知障碍以外的各种神经退行性疾病的探索，整合神经成像技术以提高诊断精度并加深对大脑功能和连接的了解。
严重精神疾病中异常激活的模式对基于任务的fMRI研究的转诊性数据驱动的荟萃分析
背景。研究表明，严重的精神疾病（SMD），例如精神分裂症，重度抑郁症和躁郁症，与大脑活动的常见改变有关，尽管降低了损害水平。但是，研究发现之间的差异可能是由于小样本量和使用不同功能性磁共振成像（fMRI）任务的使用。为了解决这些问题，通过数据驱动的荟萃分析方法旨在识别跨任务的均质大脑共同活性模式，以更好地表征这些疾病之间的常见和独特的变化。方法。进行了分层聚类分析，以识别报告类似神经成像结果的研究组，与任务类型和精神病学诊断无关。然后在每个研究组中进行了传统的荟萃分析（激活可能性估计），以提取其异常激活图。结果。总共针对762个FMRI研究对比，包括13个991例SMD患者。层次聚类分析确定了5组研究（荟萃分析分组； MAG），其特征是SMD的不同异常激活模式：（1）情绪处理； （2）认知处理； （3）电动机过程，（4）奖励处理和（5）视觉处理。虽然MAG1通常受到通常受损的损害，但MAG2在精神分裂症中受到了更大的损害，而MAG3和MAG5则发现疾病之间没有差异。结论。本研究强调了同时研究SMD而不是独立研究的重要性。mag4表现出诊断差异最强的差异，尤其是在纹状体，后扣带回皮层和腹侧前额叶皮层。SMD主要由脑网络中的常见缺陷来表征，尽管疾病之间的差异也存在。
Haikou
摘要：本文试图在分析fMRI数据中进步，以检测阿尔茨海默氏病的发作并确定疾病进展中的阶段。我们采用网络神经科学的方法来表示范围内fMRI数据阵列之间的相关性，并引入了用于网络构建和分析的新技术。在网络构建中，我们在建立节点之间建立大胆的时间序列相关性方面有所不同，从而产生拓扑和其他网络特征的变化。用于网络分析，我们采用开发的方法来建模热系统中虚拟粒子的统计集合。微型典型集合和规范合奏类似于两个不同的fMRI网络表示。在前一种情况下，每个网络中的边数差异为零，而在后一种情况下，网络集的边数差异。集合方法通过考虑与程度配置和网络熵密切相关的潜在微观特征来描述网络的宏观特性。当应用于阿尔茨海默氏症患者和对照组中的fMRI数据中时，我们的方法表明，在识别病理学变化的大脑区域以及揭示此类变化的动态方面，敏感性水平足以临床目的。
通过 3D 卷积神经网络和静息状态 fMRI 跨样本熵分析自动诊断晚年抑郁症
摘要 静息态 fMRI 已广泛应用于研究晚年抑郁症 (LLD) 的病理生理。与传统的线性方法不同，跨样本熵 (CSE) 分析显示了大脑区域之间 fMRI 信号的非线性特性。此外，深度学习的最新进展，例如卷积神经网络 (CNN)，为理解 LLD 提供了及时的应用。准确和及时的诊断对于 LLD 至关重要；因此，本研究旨在结合 CNN 和 CSE 分析，根据大脑静息态 fMRI 信号区分 LLD 患者和非抑郁症对照老年人。77 名老年人（包括 49 名患者和 28 名对照老年人）接受了 fMRI 扫描。开发了体积对应于每个参与者的 90 个种子感兴趣区域的三维 CSE，并将其输入到疾病分类和抑郁严重程度预测模型中。我们在额上回（左背外侧和右眶部）、左岛叶和右枕中回的诊断准确率 > 85%。平均均方根误差 (RMSE) 为 2.41，需要三个独立模型来预测重度、中度和轻度抑郁组的抑郁症状。左顶下小叶、左海马旁回和左中央后回的 CSE 体积在各自的模型中表现最佳。结合复杂性分析和深度学习算法可以将 LLD 患者与对照老年人进行分类，并根据 fMRI 数据预测症状严重程度。此类应用可用于精准医疗，用于 LLD 的疾病检测和症状监测。
随机假手术的TDCS-FMRI研究协议
该研究被设计为随机，双盲，2臂并行组，假对照，试验。患有SCZ和认知障碍的48名参与者（通过一组执行功能测试测量）将随机分配以接收单个活动（n = 24）或假（n = 24）TDC（20分钟，3-ma）。分别在左和右DLPFC上分别将阳极和阴极电极放置。刺激与工作记忆任务同时发生，该任务恰好在TDC发作后5分钟开始。使用3 Tesla扫描仪（SIEMENS PRISMA模型）在主动和假TDC之后直接进行结构和静止状态（RS-FMRI）扫描，该扫描仪配备了64个通道头线圈。主要结果将是大脑激活的变化（衡量大胆响应）和工作记忆表现（准确性，反应时间）。
使用机器学习和分析心理病理学结果
简介：儿童创伤暴露与大脑结构和功能网络的改变以及精神障碍的风险显着相关。我们使用机器学习模型进行了儿童创伤与功能连通性测量之间的关系，并将这些关系与各种心理病理学外的关系联系起来，例如精神病症状和认知。方法：本研究使用了来自双极 - 奇异性表型的净作业的参与者（n = 285）。使用五种不同的机器学习算法的隔离模型提取了九十个空间功能连通性测量，并与儿童创伤的严重程度进行了测量。特征重要性分析用于对每个度量的相对预测值进行排名。创伤预测模型，并使用结构方程模型来分析PSY-脑刻骨学关系。结果：视觉空间，后验显着性，默认模式和语言网络与合奏模型的关系最高，该模型的精度为0.824，高于0.75的显着性阈值。深度学习诊断分类器模型的最终验证集精度为0.807。执行控制和默认模式网络具有最多的儿童创伤和心理病理学指标之间关系的重要中介模型。讨论：这些结果揭示了儿童期创伤如何与功能连通性措施的变化以及这些改变如何影响临床和认知结果有关。这些关系对儿童创伤的生物学诊断标准以及心理病理学的生物制药和心理心理干预具有重要意义。
MindEye2：共享主体模型利用 1 小时数据实现 fMRI 转图像
参考文献。 [1] Allen 等人 (2022 年)。一个庞大的 7T fMRI 数据集，用于连接认知神经科学和人工智能。自然神经。 [2] Ilharco 等人 (2021 年)。OpenCLIP。 [3] Podell 等人 (2023 年)。Sdxl：改进潜在扩散模型以进行高分辨率图像合成。ICLR。 [4] Meng 等人 (2022 年)。SDEdit：使用随机微分方程引导图像合成和编辑。ICLR。 [5] Reddy 等人 (2010 年)。读懂心灵之眼：在心理意象过程中解码类别信息。神经图像。 [6] Wallace 等人 (2022 年)。RTCloud：一种基于云的软件框架，用于简化和标准化实时 fMRI。神经图像。 [7] Scotti 等人 (2023 年)。重建心灵之眼：具有对比学习和扩散先验的 fMRI 到图像。NeurIPS。