提取大脑动态的多尺度因果骨干

Oct, 2023

Extracting the Multiscale Causal Backbone of Brain Dynamics

Gabriele D'Acunto, Francesco Bonchi, Gianmarco De Francisci Morales, Giovanni Petri

TL;DR提取多尺度因果骨架与大脑连接在因果机制、多尺度因果结构学习、休息状态脑成像数据以及大脑连接的因果指纹等方面的关键词，并使用多尺度因果结构验证了大脑连接的因果指纹，从而支持现有关于大脑连接指纹的广泛研究。

Abstract

The bulk of the research effort on brain connectivity revolves around statistical associations among brain regions, which do not directly relate to the causal mechanisms governing brain dynamics. Here we propose

brain connectivity causal mechanisms multiscale causal backbone resting-state fmri data causal fingerprint

发现论文，激发创造

跨个体检测功能性脑网络的动态社群结构：一种多层方法

使用统一的统计框架，提出了 MSS-SBM 方法，可以跨个体并能捕捉时间上的演化，用于大量 multi-subject 的人脑功能网络的群体分析，应用于任务 fMRI 的分析中，探测了动态重构特征和不同任务条件下的 community connectivity 独特性。

Apr, 2020

脑协方差选择：利用群体先验改进个体功能连接模型

通过建立整个脑部的概率模型，利用群体数据来推断个体的脑连接结构，进而探索大规模的功能结构，以及首次展示已知的认知网络是如何成为功能连接图的集成社团的。

Aug, 2010

多尺度脑网络

本文介绍了多尺度脑网络结构的内容、方法和现状，并提供了实证证据、网络方法和当前领域的前沿和未解决问题。

Aug, 2016

多尺度功能磁共振成像时间序列分析用于理解轻度认知功能障碍的神经退行性变化

本研究提出了一种应用于静息状态 fMRI 体积的跨多尺度视角（全局尺度 - 脑网络水平和局部尺度 - 检查构成网络的每个个体 ROI）的技术，并利用深度学习的分类方法来理解神经退行性问题。提出的方法的创新之处在于利用了两种极端尺度的分析。一种分支考虑了整个网络在图分析框架内，同时第二种分支分别审查网络中的每个 ROI，重点关注动态演变。该方法用于对 50 个健康对照组（HC）和 50 个轻度认知损害（MCI）人群进行分类，结果表明：（1）MCI 组中的 ROI（如 PCC）活动减少，（2）MCI 组中的枕叶活动增加，这在 HC 组中未见，（3）在动态分析中，MCI 组中的所有 ROI 显示出更大的时间序列可预测性。

Feb, 2024

使用多尺度图谱构建的分层图卷积网络用于脑障碍诊断和功能连接

本研究提出了一种基于多尺度图谱和深度学习的方法，使用具有生物意义的多尺度图谱计算多尺度功能连接网络，并结合多尺度网络中区域之间的生物意义关系进行诊断信息提取，以实现更好地理解脑部疾病的神经病理学。实验证明该方法在阿尔茨海默病、轻度认知障碍和自闭症谱系障碍的诊断中比其他竞争方法更具优势。

Sep, 2022

多状态脑网络发现

该研究论文介绍了一种新的模型 MNGL（Multi-state Network Graphical Lasso），通过将 CGL（coherent graphical lasso）与 GMM（Gaussian Mixture Model）相结合，成功地建模了多状态脑网络，通过使用合成和真实的 ADHD 200 fMRI 数据集，证明 MNGL 比最新的最先进替代方案发现更多解释性和逼真的结果。

Nov, 2023

大规模神经科学中的简单与复杂

本文回顾了大规模神经科学研究中的技术和数据分析方面的缺陷，并提出了新的理论框架与方法以促进神经科学概念的进一步发展。

Mar, 2015

利用解缠变分自编码器融合结构和功能连接性以检测 MCI

考虑到多模态神经影像具有互补信息，本文提出了一种新的层次结构 - 功能连接融合（HSCF）模型，并在 ADNI 数据库上进行了测试，结果显示该模型在分类评估方面的表现优于其它竞争模型，能够更好地生成脑结构 - 功能连接并识别认知疾病的异常大脑连接。

Jun, 2023

一种新的脑区分方法突出了结构和功能共享的模块骨架

运用理论图分析研究单独收集自健康人体的结构连接和静息状态功能连接数据集，旨在寻找结构和功能共享的主要特征，揭示了结构功能模块的存在，说明大脑结构和静息状态动力学之间的强相关性。

Oct, 2014

从功能性磁共振时间序列估计时变脑连通网络

本文介绍了一种基于 Smooth Incremental Graphical Lasso Estimation (SINGLE) 算法的动态脑网络建模方法。通过应用 SINGLE 算法来分析 24 位健康患者进行选择 - 反应任务的功能磁共振成像数据，研究人员展示了伴随着认知任务的动态网络结构变化，特别是右侧额下回皮质区域的动态变化对于认知控制总起着重要作用，并可能在调控其他脑区之间的平衡中扮演关键角色。

Oct, 2013