20、脑皮层分区与连接性的前沿研究

脑皮层分区与连接性的前沿研究

在当今神经科学领域，脑皮层分区和连接性的研究愈发重要。本文将为大家介绍两种创新的方法，分别是基于图的多模态脑皮层分区方法（GraMPa）以及基于泊松点过程的连续脑结构连接模型。

GraMPa：基于图的多模态脑皮层分区

• 评估目标 ：由于缺乏真实的基准，脑皮层分区的评估具有挑战性。此次评估有两个主要目标：一是评估多模态是否能增强分区方法的鲁棒性；二是评估分区对潜在连接性的反映程度。鉴于应用是构建更可靠的静息态功能磁共振成像（rs - fMRI）分区，评估主要聚焦于此模态。
• 实验设置
  1. 数据来源 ：在HCP数据库（S500版本）中随机选取50名受试者的左半球数据，使用HCP预处理后的功能磁共振成像（fMRI）、扩散磁共振成像（dMRI）数据以及髓鞘图。
  2. dMRI处理 ：使用FSL的bedpostX和probtrackX获取dMRI纤维束追踪连接轮廓，从每个网格顶点采样5000条流线。
  3. rs - fMRI分区 ：利用30分钟采集的时间序列进行rs - fMRI驱动的分区，在另一个独立的30分钟采集数据上进行评估以测试方法的鲁棒性。
  4. 参数设置 ：马尔可夫随机场（MRF）的平滑参数β启发式地设置为0.3。由于速度原因，使用fastPD优化特定模态的MRF，由于不对称成对成本，使用QPBO优化融合移动。使用泊松