16、基于连接性的脑区划分与物种结构连接研究

基于连接性的脑区划分与物种结构连接研究

在脑科学研究中，脑区划分以及不同物种间脑结构连接的研究具有重要意义。前者有助于深入了解大脑的功能组织，后者则能为探究脑的进化机制提供线索。下面将详细介绍相关的研究方法和成果。

基于流形学习的连接性脑区划分

1. 脑区划分方法
   • 首先，在边界图上定义阈值来确定标记，这里将阈值设定为边界图强度的第25百分位，在许多实证测试案例中，这能有效揭示近似的脑区位置，可作为分水岭变换的理想标记。然后，在分水岭的泛洪过程中，每个标记对应一个估计的脑区位置，让这些标记不断扩展，直到到达边界或两个脊相互接触。
2. 实验设置
   • 数据 ：从人类连接组计划（HCP）S500版本中随机选取100名成年人（54名女性，年龄22 - 35岁）的数据。所有数据按照HCP最小预处理流程进行采集和预处理，将每个受试者的灰质体素注册到2mm空间分辨率的32k三角网格上，得到每个半球的标准皮质顶点集。
   • 评估方法 ：采用两种验证技术评估脑区划分的质量。一是包裹同质性，通过计算每个包裹内的平均互相关性来表达脑区划分的同质程度；二是轮廓分析，它结合了包裹同质性和包裹间分离度，衡量一个包裹内的顶点与最近包裹内顶点的相似程度。同时，还通过测量脑区划分反映静息态功能磁共振成像（fMRI）估计的潜在连接的程度来进行评估。将该方法与多种其他方法进行比较，包括应用于低维嵌入的层次聚类（HC - Low）、由高维空间中的连接轮廓驱