六脑结构定量分析

脑结构及功能定量研究可定量灰质体积改变，像数改变，可计算给个ROI各个数值及显著差异区域各种值可计算每个差异区体素，体积及显著差异体素占脑区百分比计算各个皮层厚度或统计后显著差异的不规则区脑区厚度，曲度，面积等CorticalThicknesswhite/graysurfacepialsurfacelh.thickness,rh.thicknessDistancebetweenwhiteandpialsurfacesOnevaluepervertexSurface-basedmoreaccuratethanvolume-basedCurvature(Radial)CircletangenttosurfaceateachvertexCurvaturemeasureis1/radiusofcircleOnevaluepervertexSigned(sulcus/gyrus)Actuallyusegaussiancurvaturelh.curv,rh.curvQSM脑铁定量分析做的是高原地域对脑的影响MRE弹力成像BOLD血氧饱和依赖脑功能成像，RESTFMRIicapcabctEffectofSmoothingonActivationWorkingmemoryparadigmFWHM:0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,205HT4BPAsymmetryStudy(N=16)Surface

SmoothingVolumeSmoothingLeft>RightRight>Leftp<10-2p<10-3p<10-3p<10-2N-BackWorkingMemoryLoadOneBack

TwoBackThreeBack激活面积计算及脑区内体素非相干运动估计Intra-voxelincoherentmotionestimation{0,40,1000,240,10,750,90,390,170,10,620,210,100,0,530and970}F微血管体积分数D扩散系数D*毛细血管内的血液流动图，反映P与D结果。，复杂脑网络同时它也是极为精巧和完善的信息处理系统。人类大脑的神经细胞总数约为1012个，相当于整个银河系星体的总数。此外，还有比神经细胞多10-50倍的神经胶质细胞。大脑掌管着人类每天的语言、思维、感觉、情绪、运动等高级活动。越来越多的学者认为，揭示大脑的奥秘将是人类面临的最大挑战.无论在研究大脑神经网络的联想记忆和模式分割，还是在研究大脑神经系统的混沌控制与混沌同步时，神经元之间或者神经元集群之间的拓扑结构都是一个值得考虑的问题，经由这些拓扑结构所构成的复杂脑网络从本质上决定了整个大脑的工作情况。如果我们能够尽可能按照真实的复杂脑网络所遵循的拓扑结构，以神经元的数学模型方程作为节点构成网络对大脑的生理学行为进行模拟，必然会得出更加接近真实的结论。早期的神经科学研究着重强调各脑区功能的定位，而现代的观点却倾向于运用复杂网络的方法分析不同层次神经网络的结构和动力学行为。复杂网络是近十年新兴起的一个学科，以小世界效应和无标度特性为代表的复杂网络吸引了越来越多人的关注，并广泛应用到不同的学科当中。运用复杂网络知识体系，对大脑网络的建模及其动力学分析，已成为神经科学的热门课题。

节点（node）：彼此相互作用的小的单元，在这些小单元的内部，也存在相互的作用。（如图A中黑色的点，其与边相连接）。

边(edge)：指节点之间的连接，分为结构连接，功能连接以及效用连接。结构连接主要基于解剖及影像学技术（如DTI）等对大脑的解剖连接进行描述。功能连接是依据功能磁共振、脑电图脑磁图测量的信号来构建，是时间相关性及数据依赖性的连接。效用连接指节点与节点间的相互影响，或信息的流向，是有向网络，图中常用有向箭头表示。三种连接及节点分别构成了结构网络、功能网络及效用网络。

最短路径长度(shortestpathlength)：网络的信息传输，某一节点到达另外节点的最佳路径。

集群系数(clusteringcoefficient)：网络的集团化程度，某一节点邻居互为邻居的可能。

模块(module)：模块是网络中内部连接密集但对外连接稀疏的节点集团静息态态网络Differenttypesofactivitytime‐coursecorrelations:•IntrinsicFunctionalconnectivityUnconstrained(“resting‐state”)activitycorrelations,interpretedasreflectingintrinsicfunctionalconnectivity.•Context‐dependentFunctionalconnectivityPhysiologicalcorrelationasmodulatedbypsychologicalvariable(s),interpretedasreflectingcontext‐dependentchangesinconnectivity.定量分析需要选择与血流动力状态相匹配的药物动力学模型，目前DCE-MRI常用模型是由1997年报道的Tofts模型，主要是双输入双室模型和双输入单室模型。定量分析需要在特定的软件中输入动脉输入函数（arterialinputfunction，AIF）及组织中对比剂浓度等因素，计算出反映组织血管化程度和血流灌注的参数值。最常用的定量分析参数包括：①容量转移常数（transferconstant，Ktrans）：单位时间内单位体积组织中从血液进入血管外细胞外间隙（extravascularextracellularspace，EES）的对比剂摄取，主要取决于渗透性和血流性；②组织间隙-血浆速率常数（interstitium-to-plasmarateconstant，Kep）：单位体积组织内EES的体积百分比；③血管外细胞外间隙容积分数（extravascularextracellularspacevolumefraction，Ve）：单位时间内由EES进入血管的对比剂量。以上三个参数存在数学关系：Kep=Ktrans/Ve，这意味着Ktrans、Ve值的影响因素都有可能影响Kep值。目前，在肝脏内还可以测量的定量分析参数包括：动脉分数（arterialfraction，ART），门脉分数（portalvenousfraction，PVF），全肝灌注量（absolutetotalliverbloodflow，Ft）及肝动脉灌注量（absolutearterialp