项目名称: 基于扩散磁共振成像的人脑结构连接组学研究及其应用

项目编号: No.81471732

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 医药、卫生

项目作者: 舒妮

作者单位: 北京师范大学

项目金额: 80万元

中文摘要: 基于扩散磁共振成像进行活体人脑白质结构网络的构建及其描述(即人脑结构连接组学)对于揭示人脑的工作机制具有重要意义,然而相关的计算理论与方法仍不成熟。本项目拟通过分析扩散磁共振成像数据建立一套系统、规范的脑结构网络计算方法体系,具体包括:脑结构网络的构建与评价;脑结构网络拓扑属性的可重复性和稳定性评价;高分辨率脑结构网络拓扑属性的系统描述;脑结构-功能网络的联合模型等。进一步,本项目拟将建立的脑结构网络计算方法用于多发性硬化病,以发现病人异常脑连接模式,并以此模式为敏感特征建立病人早期诊断和病情进程检测的脑网络影像学标记,同时为建立的脑结构网络计算方法提供疾病模型验证。该项目将为人脑连接组学这一重大科学前沿课题做出贡献,而且对揭示多发性硬化病的发病机制具有重要意义。本项目申请人从事扩散张量成像和人脑连接组学研究已有7年,以第一或通讯作者发表SCI论文14篇,为该项目积累了丰富经验。

中文关键词: 扩散磁共振成像;人脑连接组;多模态融合;图论;多发性硬化

英文摘要: Mapping the structural connectivity patterns of the human brain (also called human strucutral connectome) by diffusion MRI technique is fundmentally important for understanding the work mechanisms of the brain. However, the related theory and methodology of brain connectome analysis have not been developed well. In this project, we will utilize diffusion MRI dataset to establish a scientific and standard methodology system of human structural connectome. Specifically, several researches will be performed: 1) evaluation of effects of the data preprocessing on the network construction; 2) evaluation of the reliability and stability of the topological properties of brain networks; 3) characterization of the topological organization of brain networks under high resolution; 4) construction of the combined model of structural and functional brain networks. Moreover, we will apply the connetome-based methodology to investigate the multiple sclerosis (MS) and reveal the abnormal connectivity patterns in MS patients. The topological alterations in MS will provide connectome-based biomarkers for the early detection and progression of the disease. Meanwhile, the disease will serve as a good model with white matter lesions to validate the accuracy of connectome analysis. This project will make contributions to the great scientific frontier the human connectome and be important for understanding the neuropathological mechanisms of the MS disease. The project applicant has worked on the methodology and applications of diffusion tensor imaging and brain network analysis for 7 years, and has published 14 SCI papers as the first or corresponding author, accumulating plenty of research experience for this project.

英文关键词: diffusion MRI;brain connectome;multimodality;graph theory;multiple sclerosis

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

【ICLR2022】通过传播网络编码学习通用的神经结构
专知会员服务
12+阅读 · 2022年2月13日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年9月22日
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
【经典书】数据结构与算法C++,第二版,738页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2020年3月27日
报告 |事理图谱的构建及应用,附61页pdf
专知会员服务
189+阅读 · 2020年1月17日
知识图谱本体结构构建论文合集
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
【CSIG云讲堂】4月19日19点,吴丹主讲:高时空分辨率脑发育图谱
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2022年4月14日
智能科学创新讲堂预告 | 张道强主讲:基于机器学习的脑影像分析与应用
最新《动态网络嵌入》综述论文,25页pdf
专知
34+阅读 · 2020年6月17日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
小贴士
相关VIP内容
【ICLR2022】通过传播网络编码学习通用的神经结构
专知会员服务
12+阅读 · 2022年2月13日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年9月22日
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
【经典书】数据结构与算法C++,第二版,738页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2020年3月27日
报告 |事理图谱的构建及应用,附61页pdf
专知会员服务
189+阅读 · 2020年1月17日
知识图谱本体结构构建论文合集
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员