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Yuhui Du1, Songke Fang1, Xingyu He1

  • 1School of Computer and Information Technology, Shanxi University, Taiyuan, China.

Trends in neurosciences
|June 21, 2024
PubMed
概括

本综述探讨了使用功能磁共振成像 (fMRI) 数据分析大脑功能网络 (FN) 的方法. 它涵盖了静态和动态方法来了解大脑功能和疾病.

关键词:
脑部疾病 脑部疾病脑部成像 脑部成像连接ome 连接ome 连接ome深度学习是一种深度学习.功能连接性的功能连接性机器学习是机器学习.

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科学领域:

  • 神经科学是一个神经科学.
  • 脑部成像 脑部成像
  • 计算神经科学是一种神经科学.

背景情况:

  • 功能网络 (FN) 分析对于理解大脑功能和神经系统疾病至关重要.
  • 功能磁共振成像 (fMRI) 是导出这些网络的主要工具.
  • 现有的FN提取方法在方法和适用性方面有所不同.

研究的目的:

  • 系统地审查经典和先进的方法来从fMRI数据中获得大脑FNs.
  • 将静态和动态的FN提取技术进行比较,详细说明其原则,优点和缺点.
  • 讨论大脑FN分析的应用和未来方向.

主要方法:

  • 基于假设 (例如,基于ROI) 和基于数据 (例如,矩阵分解,聚类,深度学习) 的静态FN提取方法的审查.
  • 基于窗口和无窗口的动态FN提取方法的调查,用于变时网络估计.
  • 从动态分析计算功能网络状态的方法分析.

主要成果:

  • 对各种静态和动态FN提取方法的全面概述.
  • 详细的比较,突出每个方法的优缺点.
  • 确定当前的应用和方法进步的潜在领域.

结论:

  • 选择 FN 提取方法取决于具体的研究问题和数据特征.
  • 静态和动态分析的进步为大脑功能和疾病提供了更深入的见解.
  • 未来的研究应该专注于完善现有方法,并探索新的方法,以实现更强大的FN分析.