静息态功能脑网络分析与建模关键技术研究及应用

The human brain is a complex network with interactions among numerous neurons, clusters of neurons, or various brain regions. The research on human connectome of the complex network theory can provide a new perspective to understand the mechanism of brain and the pathological mechanisms of mental diseases . With the limitation of subjects, time, equipment and other restrictions, how to build a reliable brain network, whether can construct brain network model to study more large-scale brain networks, how to analyze network from multi-angle, these problems have been research hotspots in network construction and analysis methodology research. On the basis of the existing researches, two core issues of the functional brain networks analysis and modeling are discussed. Firstly, in order to improve the brain network modeling method, the project proposes a novel link reliability analysis method to explores how to use real experimental data to construct reliable functional brain network. Then it develops the traditional brain network analysis method based on topological properties calculation, proposes brain network clustering analysis and modeling technology under brain disease condition. Finally, the results will be applied to the finding of imaging signs of diffuse brain disease. This research is not only the international frontier basic scientific problem, it is also of major national demand. It has both important theory significance and utility value.

人脑是大量神经元、神经元集群或者脑区相互作用的复杂网络，基于复杂网络理论的人脑连接组研究可以为理解大脑机制及精神或精神类疾病的病理机制提供新的视角。受到被试、时间、设备等方面的限制，如何构建可靠的脑网络，如何通过构建脑网络模型以考察更大规模的脑网络，如何进行多角度的网络分析，这些均是网络构建及分析方法学的研究热点。本项目将在已有研究的基础上，围绕功能脑网络的分析与建模两大核心问题，首先探讨如何利用真实实验数据构建可靠的功能脑网络，并发展脑网络建模方法，提出脑网络连接可靠性分析技术。在此基础上，扩展传统的基于拓扑属性计算的脑网络分析与建模手段，提出脑网络间聚类分析技术及脑疾病状态下网络建模技术，并将研究成果应用于寻找弥散性脑疾病影像学标志的实际应用中。本研究不仅是国际前沿基础科学问题，也是国家重大需求，具有重要的理论意义和应用价值。

人脑是大量神经元、神经元集群及脑区组成的复杂系统，其复杂性主要体现时间及空间上的信息交互的多元性。传统的复杂网络方法利用网络模型以表征大脑的时空多元交互。但由于受到方法的限制，传统模型无法表现人脑天然固有的脑区社团拓扑结构。本项目将在已有研究的基础上，在多模态静息态脑功能网络的构建、分析及应用过程中，提出相应的解决方案，以完善静息态脑功能网络的理论框架及应用体系。项目主要研究内容包括提出高序功能连接网络构建及分析，提出不确定功能脑网络构建及分析技术，提出基于Elastic Net和 Group Lasso方法的脑功能超网络构建及分析技术，并最终将上述成果应用于寻找抑郁症影像学标志的临床实际中。本项目是国际前沿基础科学问题，也是国家重大需求，具有重要的理论意义和应用价值。