基于人脑PET影像数据的精神疾病的生物标识的研究以及相关数学模型的建立与反问题的研究

项目名称： 基于人脑PET影像数据的精神疾病的生物标识的研究以及相关数学模型的建立与反问题的研究

项目编号： No.11401109

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 杨伟

作者单位： 复旦大学

项目金额： 22万元

中文摘要： 人脑是自然界中最复杂的系统之一，由多个脑区互连接成庞杂的结构网络，通过相互作用完成脑的各种功能。由于获取动物大脑结构连接的侵入式方法无法用于研究活体人脑，这使得人脑结构连接网络的研究进展缓慢。人脑的形态学数据中包含着大量脑连接信息，使得基于人脑影像数据的研究已经成为神经科学领域和精神疾病领域的研究热点。本课题希望利用影像数据来找精神疾病（例如老年痴呆症，精神分裂症等）与脑功能网络的异常关系，从多尺度上（例如遗传，分子，行为的角度），利用统计方法来寻找病灶。一方面，基于复旦大学附属华山医院的PET研究中心提供的PET影像，来区分正常人和病人，并研究疾病产生在脑区中的位置；另一方面，通过建立相关动力学模型来模拟疾病的演化过程，利用时间序列的分析方法以及正则化数值计算方法，来研究其中涉及到的反问题。本课题旨在为理解精神疾病的病理机制提供新的视角，并为疾病的早期诊断和治疗提供脑网络影像标记。

中文关键词： 精神分裂症；功能连接；统计方法；微分方程；反问题

英文摘要： The human brain is one of the most complex systems in nature, comprised of multiple brain regions interconnected as a network structure, completing various brain functions through interaction with each other. Since the invasive method to study the animal

英文关键词： Schizophrenia；Functional Connectivity；Statistical Method；Differential Equations；Inverse Problems