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              王延江教授團隊在人腦功能網絡連接建模研究領域取得新進展

              作者:發布者:李芳發布時間:2022-09-08瀏覽次數:260

              近日,我院王延江教授團隊在人腦功能網絡連接建模研究領域取得新進展,相關研究論文《Accurately Modeling the Resting Brain Functional Correlations Using Wave Equation with Spatiotemporal Varying Hypergraph Laplacian (基于時空變化超圖Laplacian和波動方程的靜息態人腦功能連接建模)在醫學成像領域國際頂級期刊IEEE Transactions on Medical Imaging (簡寫IEEE TMI)上發表(在線)。王延江教授為第一作者和通訊作者,我院2019級博士研究生馬吉超為第二作者,中國石油大學(華東)為第一署名單位。

              揭示大腦功能網絡連接(FC)是如何由其結構網絡連接(SC)產生的是神經科學研究領域的一個非常重要的科學問題,對理解腦認知機制以及腦疾病發生機理至關重要,其詳細機理至今沒有被發現。自功能核磁共振和擴散腦成像技術出現以來,研究人員開始利用腦功能和結構成像數據進行計算建模來探索這一奧秘,其中基于復雜網絡理論和圖論的腦網絡分析是目前國際上最常用的建模方法之一。然而由于大腦結構網絡的圖表示不能直接描述解剖結構中不相連的腦區,因此目前的方法只能模擬部分腦功能,而且,這些方法通常認為大腦結構是相對不變的,忽略了其動態特性,因此無法模擬腦功能連接中的負相關,而這對腦認知機制的理解至關重要。

              針對上述問題,該研究基于高階超圖和Laplacian理論提出了一種時空變化的超圖Laplacian擴散模型(STV-HGLD)來描述靜息態下人腦神經活動信號的傳播。該模型基于神經元時序依賴突觸可塑性(STDP)理論將人腦結構網絡的超圖Laplacian表示嵌入到波動方程中,并給出了該波動方程的解析解。理論結果表明,大腦皮層腦區之間的動態耦合是以一種高斯波的形式傳播,其諧波由大腦結構高階超圖Laplacian的本征函數產生,而波動頻率由大腦結構連接Laplacian的本征值決定。該發現在四個具有不同分辨率的腦連接數據庫上進行了實驗驗證,結果表明所提模型可以精確的對靜息態下大腦功能網絡連接進行預測,所預測的腦功能連接和實測的腦功能連接之間的Pearson相關系數在四個數據庫中都達到了0.8以上。

               

              審稿專家對該成果都給予了高度評價,認為該研究成果有突出的創新性,為理解大腦功能的形成機制提供了一種新的視角。

              IEEE TMI是國際公認的醫學成像領域的TOP期刊,在全球60種醫學成像(Radiological and Ultrasound Technology)SCI收錄期刊中排名第1 (TOP1);全球747種計算機科學及交叉學科應用(Computer Science Applications)SCI收錄期刊中排名第9 (TOP9)。IEEE TMI 2021年影響因子為11.037,這是我校首次在該期刊上發表論文。

              王延江教授研究團隊,近幾年致力于將智能信息處理與認知科學、神經科學和腦科學相結合探索人腦結構、功能和認知,經過多年研究,以第一作者或通訊作者在Communications Biology、Human Brain Mapping、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica等國內外重要期刊發表多項相關研究成果,為我??刂瓶茖W與工程學科在腦科學領域開辟了一個新的研究方向。

              全文鏈接:https://ieeexplore.ieee.org/document/9849026

               

               

               

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                                                                                                                                     控制科學與工程學院    科技處

               


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