从清醒到睡眠的动态功能连接 / 四六文摘

更多技术干货第一时间送达虽然将EEG和fMRI结合使用可实现精细的空间分辨率和准确的时间分辨率集成,但仍带来许多挑战,比如要实时执行以实现神经反馈(Neurofeedback, NF)循环时.在这项 ...

自闭症是一种多方面的障碍,不能通过单一的症状来识别,也不能用单一的生物学原因来解释.因此,它被称为自闭症谱系障碍(ASD).ASD患者会经历各种各样的问题,典型的特征有沟通障碍和社交障碍,以及受限的重 ...

利用脑电图来分析大脑静息态脑网络的自发激活很有意义,因为感兴趣的信号幅值低而且很难区分潜在的神经来源.首先,本文使用k-means聚类方法对脑电数据进行聚类得到7个静息态脑地形图.然后使用TESS方法 ...

人类的大脑通过动态调节不同神经群来实现目标导向的行为.不同脑区之间的同步或失同步与静息态脑成像数据中观察到的动态功能连接相对应.在大量的健康成人被试样本中,我们利用滑动窗口相关方法来处理功能成像数据, ...

近年来,一种叫做多波段multi-band (MB) 成像的新型扫描技术在功能性磁共振成像(fMRI)领域取得了巨大的进步.功能磁共振成像(fMRI)是一种新兴的神经影像学方式,其原理是利用磁振造影来 ...

出品:放牛班的秘密花园来源:Medium 编译:Sail2008 责任编辑:Sunnisky 潜在应用惊人,同时也令人担忧. 我有和照片一样逼真的记忆力,还拥有时间-空间关系的通感.这意味着我能以具 ...

自我产生(self-generated)的认知的时间结构是有意义的意识流形成的关键属性.当我们休息时,我们的思想在不同的精神状态下从一个思想游荡到另一个思想.尽管正在进行的心理过程非常重要,但要捕捉这 ...

机器学习技术在静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据分析方面已经获得了突出地位.在这里,作者对各种非监督和有监督机器学习在rs-fMRI的应用进行了总结.作者在本文中提供了rs-fMRI中机器学习 ...

静息态功能性磁共振成像(rfMRI)可用于测量功能连接,进而识别大脑网络和相关的大脑紊乱和疾病.然而,要探索这些复杂网络,需要处理大量的数据.神经成像技术的最新进展,以及rfMRI的独特方法,使我们能 ...

丘脑皮层节律障碍(dysrhythmia)是慢性神经性疼痛的主要病理,但鉴于慢性腰痛(cLBP)的非特异性病因和复杂性,对其丘脑皮层网络的研究很少.利用fMRI,我们提出了一个分析流程来识别cLBP患 ...

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