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神经影像实验室

2023-06-22 01:39| 来源: 网络整理| 查看: 265

神经影像实验室

(王潇潇:[email protected]

神经影像实验室致力于研究包括结构、功能、弥散与灌注等多模态神经影像数据的计算分析和处理方法,包括特征提取、机器学习等基于数据驱动的方法,来研究和探索人脑网络与认知、行为、以及疾病之间的关系。另外,结合神经影像技术研发具有良好聚焦性及刺激深度的神经调控方法,应用于神经系统疾病的治疗。研究内容包括:

1. 人类感觉系统的功能磁共振研究:

2. 人类疾病的脑损伤机制——艾滋病相关认知损伤的研究:

3. 人类疾病的脑损伤机制——脑小血管病的研究:

4. 机器学习在神经影像中的应用——深度学习解码脑功能:

5.脑功能网络分析与图论:

通过脑功能网络分析与图论等方法进行脑区之间功能连接强度的计算及其与不同病程间的相关性分析。

6.利用弥散磁共振成像构建大脑结构连接组:

脑区间的纤维连接由纤维数量、长度及密度决定,通过计算成对的纤维连接图谱构建大脑的结构连接组。

7. 脑功能连接特异性分析:

功能磁共振成像提供了丰富的脑神经活动信息,并揭示大脑中独特的且相互间作用的功能网络。在全脑功能连接的水平上,通过特征提取和分类的方法,实现对脑功能状态的评估与预测。

8. 弥散磁共振成像数据分析:

基于纤维束骨架的空间统计方法是一种体素层面的多被试分析方法。借助于弥散张量成像(DTI)计算脑白质的各向异性值(FA)、平均扩散率(MD)等,研究老化及病变造成的白质改变,进而为疾病诊断提供影像学依据。

9. 高分辨磁共振成像技术研究:

通过研究磁共振的数据采集方式和图像重建算法,提高磁共振成像的时空分辨率,为脑结构和功能成像以及脑网络研究提供基础。

10. 磁共振引导经颅电刺激及其在神经系统疾病中的应用研究:

经颅电刺激利用颅外施加的微弱电流在目标脑区产生一定强度的电流密度分布,实现对神经元活动的干预。本实验室旨在研发磁共振成像引导时域干涉刺激系统,实现对深部脑区的无创精准调控,并应用于神经精神疾病的治疗。

11. 经颅磁刺激在神经系统疾病中的应用研究:

经颅磁刺激通过颅骨表面线圈产生局部电流刺激脑区,引起脑区兴奋性增高或降低,主要应用于帕金森,阿尔茨海默病,抑郁症等神经退行性疾病及精神疾病的治疗。

12. 无线神经调控:

开发基于柔性、可植入和高性能的纳米发电器件的无电池无线供电的神经刺激器,研究和探索无线电刺激技术在神经调控中的应用。

13. 7T 高分辨率fMRI揭示视觉白质纤维束的视野功能图谱:

视放射(OR)连接视觉丘脑外膝体和初级视觉皮层,而垂直枕束(VOF)连接腹侧和背侧视皮层。pRF模型对7T白质fMRI信号的分析清楚揭示了OR和VOF表征对侧视野的功能图谱。在纤维束的横切面上,OR的背侧、中间和腹侧部分分别表征下视野、中央视野和上视野,与OR的解剖结构和纤维束追踪的结果高度一致;而VOF的背侧和腹侧部分表现出了反转的视野图谱,与其连接的背侧和腹侧视觉区域的视野图谱相匹配。另外,白质纤维束还表现出了与所连接的灰质区域类似的视野编码特征,包括中央视野偏好,以及感受野大小随离心度增加等。相较于灰质区域,视觉白质的血液动力学响应函数(HRF)更慢更宽。视觉白质的视野图谱不但能够在群体水平数据上获得,也能够在个体水平数据上清晰的观察到。

这些发现为白质BOLD fMRI信号与轴突内神经活动的关联提供了直接的证据,证明7T高分辨率fMRI能够用于研究白质纤维束精细的功能图谱和反应特性。视觉白质7T fMRI高分辨率功能成像为研究白质相关的神经机制,以及青光眼、黄斑变性、偏盲、弱视及精神分裂症等视觉和大脑疾病导致的白质功能异常提供了重要的工具。

研究于2023年2月1日发表于神经成像领域的高影响力期刊《NeuroImage》。中科院生物物理所王欢博士和中国科学技术大学王潇潇特任副研究员为共同第一作者,中科院生物物理所张朋研究员、中国科学技术大学邱本胜教授和周逸峰研究员为共同通讯作者。中科院生物物理所杨艳研究员、中国科学技术大学王艳明博士和博士生张杜为共同作者。该研究得到了科技创新2030重大项目,国家自然科学基金,和中国科学院的项目支持。

Wang, H., Wang, X., Wang, Y., Zhang, D., Yang, Y., Zhou, Y., Qiu, B., & Zhang, P. (2023). White matter BOLD signals at 7 Tesla reveal visual field maps in optic radiation and vertical occipital fasciculus. NeuroImage, 269, 119916. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.119916



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