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php建站,常州网站推广机构,网站ui设计学的是什么,温州谷歌优化公司前言 研究人脑面临的一个挑战是其多尺度组织和系统复杂性。我们对大脑组织的认识主要来源于离体组织学检查#xff0c;如细胞结构映射。通过研究全脑微观结构特征的变化#xff0c;可以划分为不同的脑区。然而#xff0c;这种研究大脑组织的“局部”方法非常耗时、耗资源如细胞结构映射。通过研究全脑微观结构特征的变化可以划分为不同的脑区。然而这种研究大脑组织的“局部”方法非常耗时、耗资源更重要的是它没有考虑到脑区之间的相互作用所产生的脑组织功能性方面。神经成像扫描仪的出现使得我们能够通过观察大量个体之间的脑区间相互作用来研究活体大脑组织。因此在过去的十年里大量基于连接特征(特别是基于功能连接)的分区研究应运而生。由于静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)相对容易实现因而静息态脑功能连接(RSFC)有时也被称为“内在连接”成为大脑分区研究的热门方法。通过对rs-fMRI数据进行矩阵分解可以划分出许多脑网络和脑区(代表不同尺度的脑组织)。接下来本文将介绍用于生成脑图谱的主要矩阵分解技术然后介绍该领域科学发展的重要里程碑并讨论了脑网络分区的主要限制、挑战和机遇。最后本文将重点回顾功能性脑图谱的主要应用特别是机器学习的应用因为这些方法代表了神经影像领域未来发展的重要方向。 划分脑网络的方法 通过对rs-fMRI在感觉运动网络内的相关性观察首次发现了可以在静息态下观察到大脑宏观组织特征的证据因而导致了从rs-fMRI中划分大脑网络或功能系统的不同方法的发展。作为一个高度跨学科的研究领域功能性脑网络的划分借鉴了图像分割、机器学习和信息论等方法。接下来将简要介绍几种常用的构建功能脑图谱的方法包括独立成分分析(ICA)、K均值和图论并讨论了这些方法的优点和局限性以及该领域面临的挑战。 独立成分分析(ICA) ICA在fMRI分析中的应用可以追溯到大约25年前。从技术上讲ICA是一种在给定的二维矩阵中检测统计独立成分的方法。在fMRI数据的应用中每个参与者的数据可以表示为(时间点数)×(体素数)的矩阵ICA将其分解成两个矩阵。第一个矩阵包含每个独立成分的空间映射。第二个矩阵称为混合矩阵对应于每个成分的时间动态。 虽然ICA的数学表示可能看起来与主成分分析(PCA)和一般线性模型(GLM)相似但大家需要了解这些模型之间的根本区别。PCA旨在检测捕捉最大数据方差的基础正交方向。然而ICA识别的是数据中的独立方向这意味着沿一个方向的概率分布不会影响其他方向。需要注意的是统计独立性不保证正交性反之亦然。尽管GLM也将原始数据矩阵建模为两个矩阵的乘积但回归矩阵通常由研究人员预先设计例如在任务态fMRI数据分析中的任务设计矩阵。相反ICA中的混合矩阵是通过优化成分之间的空间独立性来估计的。此外在rs-fMRI数据中通常不使用GLM来划分脑网络。 ICA具有明显的优势。它完全是数据驱动的不需要进行训练过程。人们可以轻松地将其独立应用到新的数据集中。ICA技术在fMRI研究领域相对成熟。例如软件包FSL(FMRIB软件库)提供了一个名为MELODIC的功能用于对fMRI体积进行ICA分析(https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/MELODIC)。 然而由于ICA可以以两种方式识别空间或时间独立成分因此在将ICA应用于fMRI数据时关于空间独立性或时间独立性的选择一直存在争议。由于时域ICA没有空间独立性假设因而会生成具有空间重叠和依赖性的成分。时域ICA的这个特点也有助于检测某些类型的生理噪声特别是在rs-fMRI中无法通过空间ICA轻易检测到的全局伪影。然而由于fMRI数据的体素数量通常远大于时间序列的长度因而时域ICA的计算量较大。此外在选择空间ICA和时间ICA时需要谨慎因为这一选择应取决于具体研究设计的假设和数据。 K均值 直观地说K均值方法旨在将所有数据点划分到K个簇中从而使类间距离最大化类内距离最小化。类内距离捕获每个簇中心与该簇中每个数据点之间的平均距离然后对所有簇进行平均而类间距离捕获的是每个簇中心与簇的簇中心之间的平均距离。可以使用不同的距离测量方法例如任意两个数据点之间的距离可以通过马氏距离(一个特例是欧氏距离)、曼哈顿距离或切比雪夫距离来测量。 当使用K均值算法来识别脑功能网络时将每个脑体素的时间序列视为一个T维数据点其中T表示时间点的数量。分类为同一簇的体素被认为具有类似的时间波动因此被解释为一个单一的功能网络。注意除了时间序列之外用于测量距离的每个脑体素的特征还可以包括频域模式或当前体素与其他脑区的功能连接等具体取决于研究的目的。 然而K均值算法也有一些限制。首先需要事先设置聚类数量这要求研究人员对真实数据结构进行明确的假设。