21、利用静息态功能磁共振成像数据引导纤维聚类及表观体素内纤维群体离散度计算方法

利用静息态功能磁共振成像数据引导纤维聚类及表观体素内纤维群体离散度计算方法

在神经科学研究中，对于大脑纤维结构和功能的研究至关重要。本文将介绍两种相关的研究方法，一是利用静息态功能磁共振成像（rsfMRI）数据引导纤维聚类的新方法，二是使用球谐函数计算表观体素内纤维群体离散度（FPD）的方法。

利用 rsfMRI 数据引导纤维聚类

• 方法基础 ：该方法的神经科学基础是，一束轴突纤维应具有功能连贯性，并且研究结果表明，功能连贯性是纤维聚类的一个有意义的标准。
• 当前进展 ：目前仅使用了胼胝体（CC）纤维进行算法开发和评估。部分聚类束已通过基于任务的功能磁共振成像（fMRI）数据进行了验证。
• 未来计划 ：计划将该方法应用于其他主要纤维束，如皮质 - 皮质和皮质 - 皮质下通路，并将其用于脑部疾病（如精神分裂症和阿尔茨海默病）的弥散张量成像（DTI）数据集的基于束的分析。

利用球谐函数计算表观体素内纤维群体离散度（FPD）

1. 引言

• 扩散磁共振成像（dMRI） ：dMRI 允许在体内检查生物组织中水分子的微观扩散。在实践中，这种成像方式需要采集在不同方向上施加磁场梯度的连续图像，然后通过重建步骤从采集的图像中估计三维扩散概率密度函数（PDF）。
• SPF 展开方法 ：最近引入的球极傅里叶（SPF）展开方法充分利用了采集协议。在 q 空间（欧几里