本文選題：腦功能分區(qū)　切入點：靜息態(tài)　出處：《中國圖象圖形學(xué)報》2017年10期

【摘要】：目的越來越多的研究表明,基于靜息態(tài)功能磁共振成像(rs-f MRI)的大腦功能分區(qū)比傳統(tǒng)的大腦結(jié)構(gòu)分區(qū)(如AAL分區(qū)、Brodmann分區(qū)等)在功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中功能一致性更高。但現(xiàn)階段對于大腦功能模塊的劃分較粗糙,需要更精細(xì)準(zhǔn)確的腦功能分區(qū),明確宏觀尺度的基本功能單元。為能使腦科學(xué)領(lǐng)域的研究者對基于靜息態(tài)功能磁共振成像的腦功能分區(qū)進(jìn)行有益的探索和應(yīng)用,本文對其進(jìn)行系統(tǒng)綜述。方法從rs-f MRI數(shù)據(jù)與大腦功能網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系出發(fā),理清腦功能區(qū)分割的一般思路,對近幾年來腦功能分區(qū)算法中出現(xiàn)的新思路、新方法以及對原有方法的改進(jìn)做了較全面的闡述;最后總結(jié)該領(lǐng)域現(xiàn)階段面臨的問題并對未來的研究方向做了展望。結(jié)果根據(jù)腦區(qū)情況,將腦功能分區(qū)分為全腦功能分區(qū)和局部腦功能分區(qū),并分別闡釋這兩方面的優(yōu)勢與應(yīng)用。同時,將腦功能分區(qū)算法歸納為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和基于模型驅(qū)動兩大類,并展示了各類分區(qū)算法的優(yōu)勢以及面臨的難點和挑戰(zhàn)。結(jié)論基于靜息態(tài)功能磁共振成像的腦功能分區(qū)的研究已經(jīng)取得了一些進(jìn)展和有價值的研究成果,但是距離研究人腦機制,應(yīng)用于腦部疾病的預(yù)防和診斷以及啟示類腦科學(xué)的發(fā)展,還需要對腦功能分區(qū)方法進(jìn)行更深入的研究和完善。后續(xù)研究中可將傳統(tǒng)的分區(qū)算法和先驗知識、空間領(lǐng)域信息、空間約束、稀疏編碼、特征選擇和采樣學(xué)習(xí)等思想結(jié)合起來,形成融合性的腦功能分區(qū)算法,致力于更為細(xì)致準(zhǔn)確的大腦功能分區(qū)和腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,解析腦的高級功能。
[Abstract]:Objective A growing number of studies have shown that, The functional partition of brain based on resting functional magnetic resonance imaging (MRI) is more consistent than that of the traditional brain structure partition (such as AAL partition, Brodmann partition, etc.), but the division of brain functional modules is rough at present. In order to enable researchers in the field of brain science to make useful exploration and application of brain functional zoning based on resting functional magnetic resonance imaging, it is necessary to define the basic functional units of the brain on a macro scale. Methods based on the relationship between rs-f MRI data and brain function network, the general idea of brain functional area segmentation is clarified, and the new ideas of brain function partition algorithm in recent years are discussed. The new method and the improvement of the original method are expounded comprehensively. Finally, the problems in this field are summarized and the future research direction is prospected. Results according to the situation of the brain region, The brain functional partition is divided into the whole brain functional partition and the local brain functional partition, and the advantages and applications of these two areas are explained. At the same time, the brain functional partition algorithm is divided into two categories: data-driven and model-based. It also shows the advantages, difficulties and challenges of all kinds of partition algorithms. Conclusion the research of brain functional partition based on resting functional magnetic resonance imaging (fMRI) has made some progress and valuable research results, but distance has been used to study the mechanism of human brain. For the prevention and diagnosis of brain diseases and the development of apocalyptic brain science, it is necessary to further study and improve the method of brain function partition. Spatial constraints, sparse coding, feature selection and sampling learning are combined to form a fusion algorithm for functional partition of the brain, which is devoted to the construction of more detailed and accurate brain functional areas and networks, and the analysis of the advanced functions of the brain.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)醫(yī)學(xué)影像工程研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(60972122) 上海市自然科學(xué)基金項目(14ZR1427900) 上海高校青年教師培養(yǎng)資助計劃(ZZslg15063) 微創(chuàng)勵志創(chuàng)新基金項目(YS30809144)~~
【分類號】：R445.2;TP391.41

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本文編號：1689903