Assessing resting-state functional connectivity (RSFC) by near-infrared spectroscopy (NIRS) is an emerging technology to investigate the functional integration of human brain. Taking advantage of portable, cost-effective, and suitable for everyone and everywhere features of NIRS, NIRS-RSFC has demonstrated a huge potential for brain development research of infants and clinical applications with large sample datasets. To date, all NIRS-RSFC studies are based on the steady-state assumption, but a lot of evidences from functional magnetic resonance imaging have shown that the real-time dynamics of RSFC are considerable. Assessing the dynamics of RSFC has potential to provide further evidence to investigate brain functional integration, and to find a more sensitive indicator for disease diagnosis. To this end, this project intends to investigate, for the first time, the dynamic behavior of NIRS-RSFC. Firstly, we will solve the dynamic interference of two kinds of NIRS noise. Then, we will purpose a framework processing to reveal hidden "microstate" pattern of NIRS-RSFC dynamics. Finally, the reliability of the framework processing will be verified in clinical applications of mental illness based on a large sample dataset. Compared with traditional steady-state analysis, dynamic analysis of NIRS-RSFC has potential to find more effective feature for disease diagnosis. Therefore, this project not only is innovative, but also has practical value and clinical significance.
基于近红外光谱成像(NIRS)的静息态脑功能连接(RSFC)研究是一种新兴的脑功能整合研究方法。它凭借NIRS生态效度好、便宜便携、适用人群广等优点,已在婴幼儿发育研究和大样本临床应用研究中展现出巨大的优势。目前NIRS-RSFC研究均基于稳态假设,但是大量基于功能磁共振成像的研究已表明脑区间功能整合的实时波动不容忽视,从动态角度度量RSFC可以为脑功能整合提供进一步证据,对疾病诊断提供更敏感的指标。为此,本项目拟率先展开动态NIRS-RSFC研究。首先解决其中各类噪声对RSFC动态特征的干扰问题,并围绕RSFC微状态这一有意思的研究问题建立动态NIRS-RSFC分析方法流程,最后基于大样本的精神疾病数据集对所提出的分析方法进行可靠性验证。本项目将NIRS-RSFC从稳态推向动态,促进了该领域的发展。结合NIRS的优势,未来可能在儿童脑发育和临床疾病研究中发挥实际应用价值和临床指导意义。
基于近红外光谱成像(NIRS)的静息态脑功能连接(RSFC)研究是一种新兴的脑功能整合研究方法。它凭借NIRS生态效度好、便宜便携、适用人群广等优点,已在婴幼儿发育研究和大样本临床应用研究中展现出巨大的优势。目前NIRS-RSFC研究均基于稳态假设,但是大量基于功能磁共振成像的研究已表明脑区间功能整合的实时波动不容忽视,从动态角度度量RSFC可以为脑功能整合提供进一步证据,对疾病诊断提供更敏感的指标。为此,本项目拟率先展开动态NIRS-RSFC研究。在项目执行过程中,我们按照原定计划,探索性研究了NIRS-RSFC动态特性及其和脑神经活动之间的关系,发现了脑内RSFC波动不仅广泛存在,并且具有模块聚类的特点,模块间的RSFC波动存在同向同步、反向同步和不同步分时段变化的现象,这可能直观反映了前人研究中提出的“不同功能系统之间的功能整合是通过一种动态的时分的形式实现的”理论。另外,我们还进行了一系列“基于NIRS-RSFC及脑活动分析的神经调控评估”研究,首次验证利用近红外成像技术评估意识障碍患者脊髓电刺激唤醒治疗程控参数的可行性,有望在临床治疗中实际应用。依托本项目,已协助培养神经影像计算方向的研究生2名,并在SCI 收录的国际期刊发表论文4篇,申请或获授权专利7项。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
涡度相关技术及其在陆地生态系统通量研究中的应用
基于 Kronecker 压缩感知的宽带 MIMO 雷达高分辨三维成像
基于SSVEP 直接脑控机器人方向和速度研究
内点最大化与冗余点控制的小型无人机遥感图像配准
桂林岩溶石山青冈群落植物功能性状的种间和种内变异研究
基于近红外成像的静息态脑功能网络方法学及其在儿童脑发育中的应用研究
基于近红外脑成像技术的孤独症儿童社交障碍研究
动态脑功能连接的多模态成像研究
互补联合行动的脑基础:基于近红外成像的超扫描研究