医学应用的大脑网络模型的最新进展:一篇综述
Chenfei Ye1, Yixuan Zhang2, Chen Ran2
1International Research Institute for Artificial Intelligence, Harbin Institute of Technology at Shenzhen, Shenzhen, China.
Health data science
|July 9, 2024
概括
大脑网络模型 (BNMs) 整合了神经成像和数学建模,以分析神经疾病中的大脑动态. 本综述探讨了BNM的应用,挑战和临床使用的未来方向.
科学领域:
- 计算神经科学是一种计算神经科学.
- 神经成像分析分析神经成像分析
- 大脑网络的数学建模
背景情况:
- 病理性大脑变化通过连接组影响功能.
- 大脑网络模型 (BNMs) 将多式神经成像与神经质量建模相结合.
- 在神经和精神疾病中,BNMs量化了异常网络动态.
研究的目的:
- 审查基于BNM的医疗应用的进展.
- 讨论当前的挑战,并在现场提出解决方案.
- 探索BNM研究和临床整合的未来方向.
主要方法:
- 在BNM框架内使用神经质量模型.
- 将模拟的功能信号与经验神经生理学数据联系起来.
- 整合多式联络神经成像数据用于模型构建.
主要成果:
- 在探索神经病理机制方面,BNM显示出前景.
- 网络医学可以阐明治疗效果,并预测疾病的结果.
- 个性化的BNM模拟可以指导临床神经调节治疗.
结论:
- 脑神经机理为了解神经病理学对大脑动态的影响提供了潜在的可能性.
- 国民医疗机器可以帮助临床诊断和治疗决策.
- 解决当前的限制对于临床BNM实施至关重要.
