静息态脑功能网络的构建及社团结构分析研究
大脑功能网络的结构与功能研究
大脑功能网络的结构与功能研究大脑一直以来都是神秘的领域，人们对于它的认知也是越来越深入。
随着科技的不断进步，大脑功能网络的研究也越来越深入。
本文将从大脑功能网络的结构、功能和研究方法三个方面进行探讨。
1. 大脑功能网络的结构大脑功能网络由不同的区域组成，这些区域相互连接并共同参与各种认知和行为任务。
这些区域被称为脑区，它们之间的连接形成了功能连接。
通常研究不同脑区之间连接的方式有两种：一种是在多个脑区之间划分一些固定的解剖学区域，从而确定不同区域之间的连接。
这种方法被称为解剖学连通性（anatomical connectivity）。
另一种方法则是观察大脑中记录到的电信号之间的相关性，从而确定不同脑区之间的功能连接，这种方法又被称作功能连接性（functional connectivity）。
2. 大脑功能网络的功能对于大脑功能网络的功能，我们可以从两个层面来进行探讨：一个是大脑的感知系统，另一个则是情绪和认知控制系统。
感知系统负责对于来自外界的信息进行感知。
它由许多脑区组成，包括视觉、听觉、触觉等系统。
这些系统分别负责处于大脑的不同区域，在任务中则相互连接。
当感知系统遭受到外部干扰时，大脑的注意力机制将向威胁的方向倾斜。
这些变化将通过不同区域的联系进行传递。
情绪和认知控制系统主要由前额叶皮质和扣带回皮质这两个大脑区域组成。
这些区域与情绪调节有明显的关联，其中扣带区域特别与认知控制系统有关联。
它控制着决策、规划、执行和自我评估等高级认知功能。
前额叶皮质特别与人类决策行为、社交认知和能力、任务监控等功能有关。
3. 大脑功能网络的研究方法大脑功能网络的研究方法包括人体实验和使用影像学方法。
人体实验是一种有效的研究方法，可以在实验过程中使用类似于神经生物学的记录设备追踪和测量患者的大脑性质，并评估其心理和认知功能状态。
例如，可以让受试者进行任务，通过记录脑区的电信号或者血氧水平变化，来研究受试者大脑功能网络的对应变化。
不同状态下脑功能网络特性研究
不同状态下脑功能网络特性研究摘要：脑功能网络（FNC）是指基于不同脑区域间的相互作用而形成的可重构和动态的网络结构。
本文将探讨不同状态下FNC的特性研究，包括静息态和任务状态下的FNC网络特性、睡眠状态下的脑电图（EEG）网络特性和药物干预下的FNC特性。
关键词：脑功能网络；静息态；任务状态；睡眠状态；药物干预介绍脑是一个高度复杂的生物系统，由数十亿个神经元和突触联系在一起，形成了一系列复杂的神经网络。
这些神经网络通过不断变化和适应外部环境，实现了不同的感知、认知、情感调节和运动控制等功能。
因此，研究脑功能网络（FNC）的结构和功能对于理解脑功能失调的机制和治疗脑疾病具有重要意义。
FNC是指基于不同脑区域间的相互作用而形成的可重构和动态的网络结构。
在FNC中，不同脑区域的连接强度和方向可以随着时间变化而发生变化，因此FNC是一种具有时空动态性的网络。
由于FNC是通过不同的脑区域间的交互作用而建立的，因此它具有高度复杂的结构和功能。
近年来，随着脑成像技术的发展，研究FNC的方法也得到了显著的改进和发展，如磁共振成像（MRI）、脑电图（EEG）等技术已被广泛应用于研究FNC的结构和功能。
本文将探讨不同状态下FNC的特性研究，包括静息态和任务状态下的FNC网络特性、睡眠状态下的EEG网络特性和药物干预下的FNC 特性。
静息态和任务状态下的FNC网络特性静息态和任务状态是研究FNC的常见状态。
静息态是指人们在安静的状态下，没有特定的感知、认知或行为任务。
在静息态下，脑功能网络中的不同区域会自发性地启动和停止，并通过相互作用而形成复杂的网络结构。
任务状态是指人们在执行特定任务时对脑功能网络的影响。
任务状态下的FNC与静息态下的FNC不同，因为任务需要大量的认知和运动控制。
任务状态下的FNC网络结构可能会发生改变，不同的任务可能会与不同的脑区域之间建立更强或更弱的连接。
静息态和任务状态下的FNC有不同的特性。
静息态功能脑网络的基因基础以及分类研究
静息态功能脑网络的基因基础以及分类研究郑晶晶;牛力敏;程忱;郭浩;陈俊杰【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(000)004【摘要】为了判断抑郁症患者组与健康对照组之间是否存在显著的基因型差异及基因型与疾病状态间是否存在显著交互效应，选择GSK-3β（Glycogen Synthase Kinase-3β）基因，通过功能脑网络指标进行统计分析，并利用统计显著性作为特征选择的依据，提取不同数量的节点属性作为分类特征。
选择四种不同的分类算法进行分类研究，结果表明SVM和人工神经网络算法构建的分类模型正确率较高，疾病状态分类模型分别达到73．50％和70．87％，基因分类模型分别达到74．35％和76．66％。
因此，基因对静息态功能脑网络存在着一定的影响，并且证明了脑网络的相关指标可以作为对基因与抑郁症疾病之间存在交互效应的判断依据。
%In order to identify whether there are the significant difference in genotype between depression patients and healthy control group and the significant interaction effect between genotype and disease states,we chose GSK-3βgenes and carry out the statistical analysis through related indicators of functional brain network.By using statistical significance as the basis of feature selection,we extract different number of nodes properties as the classification feature and select four different classification algorithms to study the classification.Results show that the classification models built with SVM and artificial neural network has higher accuracies:the accuracies of disease status classification modelreach 73.5% and 70.87% respectively,and for genetic classification model they reach 74.35% and 76.66% respectively.Therefore the gene has certain influence on functional brain networks in resting state,moreover it is also proved that the related indicators of brain network can be used as the basis of judging the interaction effect between gene and depression disease.【总页数】4页(P59-62)【作者】郑晶晶;牛力敏;程忱;郭浩;陈俊杰【作者单位】太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024;太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024;太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024;太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024;太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024【正文语种】中文【中图分类】TP182【相关文献】1.基于基因基础的静息态功能脑网络及分类研究 [J], 郑晶晶2.静息态功能脑网络差异指标分析及抑郁症分类应用 [J], 郭浩;刘文钊;刘志芬;曹晓华;陈俊杰3.静息态功能脑网络核心节点评价方法及其在抑郁症分类上的应用 [J], 崔晓红;肖继海;郭浩;兰方鹏;陈俊杰4.帕金森病伴认知功能损伤的静息态脑网络功能磁共振研究进展 [J], 王晴;夏建国;田为中5.基于功能性近红外光谱技术的健康青年人、老年人皮层脑网络静息态功能连接的特征研究 [J], 范晨雨;李浩正;谢鸿宇;胡瑞萍;杨青;吴军发;鲍春蓉;吴毅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
脑功能连接网络特征分析
脑功能连接网络特征分析随着神经科学和脑成像技术的发展，我们对人类大脑的功能连接网络有了更深入的认识。
脑功能连接网络是指大脑中各个脑区之间的连接模式和信息传递方式。
通过分析脑功能连接网络的特征，我们能够更好地理解脑部活动的组织结构和信息传递的方式。
一、脑功能连接网络的基本模型根据大脑连接的方式和模式，我们可以将脑功能连接网络分为静态网络和动态网络。
静态网络描述的是大脑在静息状态下不同脑区之间的连接模式。
而动态网络则表示大脑在执行不同任务时，不同脑区之间的连接模式的变化。
在静态网络中，脑功能连接通常遵循小世界网络的特点。
这意味着大脑中的脑区之间存在短距离的连接和长距离的连接，同时还存在一些特定的脑区，具有高度集聚的连接性。
这种连接方式保证了大脑在信息传递时既可以迅速进行局部信息处理，又可以实现全局信息整合。
而在动态网络中，脑功能连接的特征则取决于所执行的任务。
不同的任务对应的脑功能连接模式也会不同。
例如，在执行认知任务时，大脑中负责学习、记忆和决策的前额叶和顶叶之间的连接会增强。
而在执行感觉任务时，大脑中负责感觉处理的脑区之间的连接会增强。
二、脑功能连接网络的分析方法为了研究脑功能连接网络的特征，研究者们使用了不同的分析方法和技术。
其中最常用的方法是功能磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）。
功能磁共振成像能够通过检测血液氧合水平的变化来研究脑功能连接网络。
通过对被试执行特定的任务，研究者可以观察到不同脑区之间的连接模式。
另外，功能磁共振成像还可以用于观察静息态下的脑功能连接网络，得出不同脑区的连接强度和连接模式。
脑电图是一种记录大脑电生理活动的技术。
通过分析脑电图数据，研究者可以研究脑功能连接网络在动态过程中的变化。
脑电图可以提供高时间分辨率的数据，因此可以追踪脑功能连接网络的瞬时变化。
除此之外，还有许多其他的脑成像技术和分析方法，如磁脑图谱（MEG）、脑磁共振成像（MRI）和脑电磁图（ECoG），它们都为研究脑功能连接网络提供了有价值的数据。
基于基因基础的静息态功能脑网络及分类研究
１ 复 杂 网络 理 论
复杂 网络是指具有 自组织 、自相似 、吸引子 、小世 界 、无标度 中部分或全部性质 的网络 。它的特性 有小世
界 、集聚程度 、度分布 本实验选择 了度 、中间中心度 、效率 ３个拓 扑属性
本实验数据的采集是由医院来完 成。数据 的预 处理 是利用 统计参数映射 （ Ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｐ ａ ｒ ａ ｉ ｎ ｅ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｍ ａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ，
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基于基 因基础的静息态功 能脑 网络及分类研 究
郑 晶 晶
（ 太原师范学院 ，山西 晋中 ０ ３ ０ ６ １ ９ ） 摘 要 ：为 了判 断基 因是 否 对抑 郁 症 患者 的 功 能脑 网络 存 在影 响 ．以及 是 否与 抑郁 症 疾 病状 态之 间存在 相 互效 应 ，本 实验 选择 了 Ｇ Ｓ Ｋ 一 ３ １ ３基 因 ，利 用功 能 脑 网络 的特 性 对其 进 行统 计 分析 ，再根 据 统 计检 验 方法 ，构 建分 类模 型 。结 果表 明 ，Ｓ Ｖ Ｍ 和 神 经 网络在 特征 数 目为 ２ ５ — ３ ０左 右 ，分 类模
就 意味着 中心性越高 ，在 网络 中就越 重要 。节点效 率表 示节点与其他交互的效率 １ 。 本实 验 采用 ４种 分类 算 法 ，Ｓ Ｖ Ｍ在 解 决 小样 本 、 非线性及高维模式识 别时 ．拥有的功能 网络具有一 定的遗传性 ．
静息状态脑功能网络的研究及应用
静息状态脑功能网络的研究及应用黄成众;赵京英;江桦;王大会;闫镔【期刊名称】《中国组织工程研究》【年(卷),期】2007(011)022【摘要】目的:对静息状态网络的研究方法、初步的研究成果等作以介绍,并结合静息状态网络在阿尔茨海默病早期预警中的应用,介绍静息状态脑网络的应用.资料来源:应用计算机检索PubMed 1980-01/2006-12与静息状态网络相关的文献,检索词"resting state,functionalconnectivity",并限定文献语言种类为"English";同时计算机检索万方数据库1995-01/2006-12有关方面的文献,检索词为"静息,功能连接,阿尔茨海默病",并限定语言种类为中文.资料选择:对资料进行初审,选取包括静息状态的相关文献,开始查找原文.纳入标准:①有关静息状态脑网络和功能连接的研究.②有关阿尔茨海默病的研究.排除标准:重复研究.资料提炼:共收集到53篇有关静息状态网络方面的研究,排除23篇重复性研究,30篇符合要求.资料综合:近年来,研究者发现大脑处于无任务的静息状态时,仍然存在着某种功能活动.这些现象表明大脑在静息状态时可能存在有组织的网络.这有助于对人脑高级意识和某些认知疾病的研究,因此,有关这方面的工作越来越受到人们的重视.结论:对静息状态网络的本质和规律的研究还很有限,对这个网络所支持的精确的功能还有待于进一步研究.【总页数】4页(P4388-4391)【作者】黄成众;赵京英;江桦;王大会;闫镔【作者单位】信息工程大学,河南省郑州市,450002;中国中医科学院西苑医院计算机中心,北京市,100091;信息工程大学,河南省郑州市,450002;信息工程大学,河南省郑州市,450002;信息工程大学,河南省郑州市,450002【正文语种】中文【中图分类】R742【相关文献】1.基于光电容积脉博波RR间期的睡眠静息状态识别 [J], 王佳欣;李敏;赖富俊2.静息状态大脑活动预测任务状态下脑部激活 [J], 何飞澜3.典型冠心病症状和绝经对女性静息状态下心电图ST-T改变的诊断价值影响研究[J], 陈琦菲;谭小强4.帕金森病伴发焦虑患者静息状态下大脑局部一致性研究 [J], 张佩瑶;王璐;秦姝竹;张燕玲;金淼;王康5.恢复期老年抑郁症患者静息状态下功能磁共振成像及睡眠质量监测的研究 [J], 刘文滔;邹灿芳;范敏珍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
静息态脑功能网络的社团结构研究
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计 算 机 应 用 ，０ ２３ （） ２４ ２ ４ ２ １ ，２７ ：０ ４— ０８ 文 章 编 号 ： ０ ９８ （０ ２ ０ １ １— ０ １ ２ １ ）７—２４ ０ ０ ０４－ ５
断治疗。 ｒ
关键词 ： 杂网络 ； 团结构； 阈值 ； 复 社 跨 脑功 能网络 ； 块度 模
中图分类号 ： Ｐ８ Ｔ １ 文 献 标 志 码 ： Ａ
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不同状态下脑功能网络特性研究共3篇
不同状态下脑功能网络特性研究共3篇不同状态下脑功能网络特性研究1脑功能网络是指由大量神经元和神经元之间的连接组成的脑部结构。
在不同的状态下，脑功能网络的特性也会发生变化。
本文将探讨脑功能网络在不同状态下的特性研究。
脑功能网络在静息状态下的特性研究静息状态是指人在放松状态下，不做任何认知任务时的状态。
研究发现，在静息状态下，脑功能网络被划分成若干个功能模块，每个模块都由一组高度关联的脑区域组成。
这些模块之间存在着相对独立但也有一定联系的关系。
同时，静息状态下的脑功能网络也具有显著的小世界特性，即在整个网络中，每个节点都可以通过少量的连接与其他节点相连。
此外，研究还发现，静息状态下的脑功能网络中，高度关联的脑区域之间的功能连接比较均匀，而局部的连接比较稠密。
脑功能网络在任务状态下的特性研究任务状态是指人在完成认知任务时的状态。
在这一状态下，脑功能网络会重组并且重新分配功能。
研究发现，在任务状态下，脑功能网络被重新分为许多不同的功能模块，其中每个模块都由一组关联度较高的脑区域组成。
和静息状态下相比，任务状态下的脑功能网络更加分散，模块之间的联系更加稀疏。
此外，任务状态下的脑功能网络也表现出比静息状态下更加明显的集群特性，即高度关联的脑区域之间的功能连接更为紧密。
脑功能网络在睡眠状态下的特性研究睡眠是人脑最为复杂的状态之一，也是人脑功能网络发生显著变化的状态之一。
在睡眠状态下，脑功能网络被重新整合、重组，从而形成新的网络结构。
研究发现，在睡眠状态下，脑功能网络比静息状态下更具有集群特性，而且整个网络呈现出较好的小世界特性。
与此同时，不同睡眠阶段下的脑功能网络特性也有所不同。
例如，在REM（快速眼动）睡眠阶段下，高度关联的脑区域之间的连接更为紧密，而在NREM（非快速眼动）睡眠阶段下，脑功能网络则更为分散。
结论综上所述，脑功能网络是人脑的一个重要组成部分，其特性随着不同状态下的变化而发生变化。
在静息状态下，脑功能网络被分为若干个功能模块，具有小世界特性。