【摘 要】
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这篇报告主要介绍有关脑网络研究的最新进展,该研究主要研究范围包括:脑网络研究的理论与方法、小动物的实验研究和各种临床应用。在脑网络的理论与方法研究方面,主要研究动
【机 构】
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中国人民解放军国防科学技术大学,中科院武汉物理与数学研究所
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这篇报告主要介绍有关脑网络研究的最新进展,该研究主要研究范围包括:脑网络研究的理论与方法、小动物的实验研究和各种临床应用。在脑网络的理论与方法研究方面,主要研究动态因果模型(DCM),分析了一种基于随机滤波理论的新的DCM参数估计方法。也将基于机器学习的多体素模式识别方法应用于静息态脑功能网路的模式分类。该方法有望为精神类疾病的临床诊断提供潜在的生物学标记。其次,在小动物研究方面,基于DTI成像,深入分析了树鼩的解剖学网络,以期为精神类疾病的研究提供有效的动物模型。最后,运用脑网络的理论与方法,开展重度抑郁症、行为成瘾和吸烟成瘾等各类精神类疾病的病理学研究。获得的结果不仅验证了方法的可靠性,而且为这些疾病的病理成因和神经机制提供了新的认识。
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