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《大话脑成像》系列之二:不同模态脑网络的构建
发布者:admin 发布时间:2017/10/28

接上回
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只见孔乙己涨红了脸,额上的青筋条条绽出,争辩道,“这不能算报错……是BUG!……写代码的事,能算错么?”接连便是难懂的话,什么“涡旋噪声”、“敏捷开发”之类,引得众人哄笑起来。

这个时候,我可以附和着笑,老板决不责备的。孔乙己知道自己不能与众人聊天,只好和我这年轻人攀谈起来,“小兄弟,你可知道不同模态脑网络有四种构建方式?”我说,“当然知道啊,刚才还讨论过功能脑网络呢。”孔乙己像找到了知音一样,“对对对,孺子可教”,于是把82年的可乐放在前台上,拿手蘸可乐在台面上画了起来。


(你没看错,还是这幅图  ^_^" ,只不过把time points换成了subject

“你看,功能脑网络既然你已经会了,现在看一下结构脑网络。”“假定我们有100名被试,并计算出了红色脑区和蓝色脑区的平均灰质密度值(GMV),我们是不是得到了100个红区的GMV100个蓝区的GMV?同样地,把红区的100GMV值和蓝区的100GMV值做相关,就得到了红区和蓝区的相关值,也就是红区和蓝区的连边。当我们把所有脑区间的GMV相关计算出来后,就得到了所谓的结构共变脑网络。只不过,这个脑网络一组被试才能构建一个。”


(同一个被试,每隔三个月扫描一次T1像)

“当然啦,结构脑网络也可以仿照功能脑网络的方式构建。看我画的第二张图,假设每个被试都每隔三个月扫描一次T1像,至今扫描了12次。那么对每个被试的红蓝脑区,可分别计算出12GMV值,对红蓝脑区的12GMV值做相关即得到红蓝脑区间的连接值。通过这种方式,每个被试都可以得到对应的结构脑网络,是不是很类似于功能脑网络?”

听到这里,我打断了孔乙己:“你真牛,竟然能一个被试采集十几次?”

孔乙己显出一副得意的神情,“那是自然,孔某少时曾于西洋攻读博士,师从脑成像领域的爱因斯坦...

“然后呢?”

孔乙己立刻显出颓唐不安的模样,“然后就连续扫了几年。。”

“然后你就毕不了业了吧!哈哈。。”


(红蓝脑区间追踪出了5条纤维束,依然是荡漾的画风)

孔乙己再次涨红了脸,争辩道“是延期,不是毕不了业,是延期,往事不提,不提。。。现在看一下白质纤维束脑网络。首先,基于DTI成像,使用纤维追踪技术(以确定性纤维追踪为例)可以追踪出两个脑区间的纤维束。”


(红蓝脑区间的连接值为5

“如果两个脑区间存在纤维束,就认为它们之间存在连接,连接强度即为纤维束数量。也就是说,在确定性纤维追踪中,我们可以以脑区为节点,纤维束数量值为边构建白质脑网络。同样地,每个人都可以得到一个纤维束脑网络,是不是也很简单?”


(加权脑网络的邻接矩阵表示)

“至此,你已经知道了4种脑网络构建方式。这里我再补充一个概念:加权网络和二值网络。每个脑网络都可以表示为邻接矩阵的形式,参考上图,横轴和纵轴都是脑区编号,横纵交叉的地方就是相应脑区间的连接值(颜色随连接值大小变化),这种网络就是加权网络。


(二值网络的邻接矩阵表示)

“我们可以设定一个阈值,当连接值大于这个阈值时,就视为1(有连接);小于这个阈值时,就视为0(无连接),这样就得到一个只区分有连接或者无连接的二值网络。其实,我们很多脑网络指标(出入度、局部效率等)都是在二值网络上计算的...

听着孔乙己的BlaBlaBlaBla,我已经快要睡着了。孔乙己有些尴尬,着急了,拍了一下我肩膀,“小兄弟,记着!这些将来评教授,发paper要用的!”我感到好气又好笑,“离教授还远着哪。。。”

我问道:“说了这么多用DTI和结构数据做脑网络,你会算DTI和皮层厚度麽?”,孔乙己道“我当然会。。。。。。我曾经在ayx爱游戏官方下载接受过指点,不信你看以下链接:
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